Le métier de Data Engineer séduit de plus en plus de personnes, non seulement grâce à des perspectives d’emploi prometteuses, mais aussi à des salaires attractifs. Toutefois, face à la multitude de formations disponibles, choisir celle qui vous correspond peut vite devenir un casse-tête. Aujourd’hui, de nombreuses écoles et universités de renom proposent des programmes qui répondent aux besoins du marché.
Pour vous guider dans ce choix crucial, nous avons sélectionné les meilleures formations en Data Engineering. Découvrez celles qui se distinguent et trouvez celle qui correspond à vos ambitions professionnelles.
Qu’est-ce que le Data Engineering ?
Définition et importance du Data Engineering
Le Data Engineering est un domaine clé de la gestion des données. Un Data Engineer est responsable de la conception, de la construction et de la maintenance de l’infrastructure de données d’une entreprise. Son rôle consiste à s’assurer que les données sont prêtes pour l’analyse et la prise de décision. Cela inclut la collecte de données brutes à partir de diverses sources, leur intégration dans des entrepôts de données (Data Warehouses) ou des lacs de données (Data Lakes), ainsi que l’automatisation des tâches de traitement telles que l’extraction, la transformation, le stockage et le nettoyage des données. En résumé, le Data Engineer garantit que les données sont de haute qualité et accessibles pour les autres professionnels de la donnée, comme les Data Analysts et les Data Scientist.
Croissance du domaine et demande sur le marché
Dans un monde de plus en plus axé sur les données, le rôle du Data Engineer est devenu indispensable. Les entreprises collectent des volumes massifs de données provenant de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les capteurs IoT et les applications web. Exploiter efficacement ces données nécessite une infrastructure robuste, c’est pourquoi la demande pour les compétences en Data Engineering ne cesse de croître. En outre, les Data Engineers jouent un rôle crucial dans le respect des réglementations sur la protection des données, telles que le RGPD, en anonymisant les données sensibles et en gérant leur cycle de vie. Leur expertise permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées, d’optimiser leurs opérations et de rester compétitives.
Pourquoi devenir Data Engineer ?
Avantages et perspectives de carrière
Devenir Data Engineer offre de nombreux avantages et perspectives de carrière. Avec la croissance exponentielle des données générées par les entreprises, les compétences en Data Engineering sont de plus en plus recherchées. Les Data Engineers jouent un rôle crucial en garantissant que les données sont bien structurées et prêtes à être analysées, ce qui aide les entreprises à prendre des décisions éclairées et à rester compétitives.
Les Data Engineers ont également la possibilité de travailler dans divers secteurs, allant de la technologie et des finances à la santé et au commerce de détail. Cette polyvalence leur permet de choisir des domaines qui les passionnent et d’explorer différentes industries tout au long de leur carrière. De plus, les opportunités de progression sont nombreuses, avec des possibilités d’évolution vers des postes de Data Architect ou de Chief Data Officer.
Grille de salaires
| Niveau d'expérience | Salaire annuel brut (€) | Salaire annuel brut (USD) |
|---|---|---|
| Débutant | 38 000 - 45 000 | 41 000 - 49 000 |
| Junior | 45 000 - 55 000 | 49 000 - 60 000 |
| Expérimenté | 55 000 - 70 000 | 60 000 - 76 000 |
| Senior | 65 000 - 90 000 | 70 000 - 97 000 |
| Freelance | 300 - 800 par jour | 320 - 860 par jour |
Outre les salaires attractifs, de nombreux Data Engineers bénéficient de bonus, de participations aux bénéfices et d’autres avantages tels que la formation continue et la possibilité de travailler à distance.
En quoi consiste le métier de Data Engineer ?
Le niveau d’études pour devenir Data Engineer
Pour devenir Data Engineer, un niveau d’études avancé est généralement requis. La plupart des Data Engineers possèdent au minimum un Bac+3 en informatique, bien que beaucoup aient poursuivi leurs études jusqu’à obtenir un Master en informatique, en sciences des données, ou dans des domaines similaires. Les programmes de master spécialisés en Big Data ou en Ingénierie des données sont particulièrement valorisés par les employeurs. De plus, des certifications professionnelles reconnues, comme celles offertes par IBM ou Microsoft, peuvent renforcer le profil d’un candidat.
Les compétences à maîtriser pour devenir Data Engineer
Un Data Engineer doit maîtriser un ensemble de compétences techniques et analytiques. Voici quelques-unes des compétences clés :
- Langages de programmation : La maîtrise de Python, Java et Scala est essentielle pour automatiser les processus de données et développer des pipelines de données.
- Bases de données : Une connaissance approfondie des bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL) est cruciale pour structurer et gérer efficacement les données.
- Big Data : La familiarité avec des technologies Big Data telles que Hadoop et Spark permet de traiter et analyser de grandes quantités de données de manière efficace.
- Outils de data warehousing : L’expérience avec des outils comme Amazon Redshift, Google BigQuery, et Snowflake est souvent demandée pour gérer des entrepôts de données complexes.
- ETL (Extract, Transform, Load) : La capacité à concevoir et maintenir des pipelines ETL est fondamentale pour intégrer les données provenant de diverses sources.
- Compétences en cloud : La maîtrise des services de cloud computing comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) est de plus en plus nécessaire pour gérer les infrastructures de données modernes.
Les missions d’un Data Engineer
Les missions d’un Data Engineer sont variées et essentielles au bon fonctionnement des systèmes de données d’une entreprise. Voici les principales missions :
- Collecte et gestion des données : Le Data Engineer collecte des données provenant de multiples sources, y compris les réseaux sociaux, les capteurs IoT et les bases de données internes. Il assure ensuite leur intégration dans des entrepôts de données ou des lacs de données, garantissant leur accessibilité et leur sécurité.
- Développement de pipelines de données : Une des missions clés est le développement de pipelines de données automatisés qui permettent de transférer les données depuis la collecte jusqu’au stockage et à l’analyse. Cela inclut le nettoyage et la transformation des données pour les rendre utilisables.
- Maintenance des infrastructures de données : Le Data Engineer maintient et optimise les infrastructures de données, surveillant les systèmes pour détecter et résoudre les problèmes potentiels. Il veille à ce que les processus de stockage et de traitement soient efficaces et performants.
- Collaboration avec les experts en données : Le Data Engineer travaille en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Data Analysts pour s’assurer que les données répondent à leurs besoins d’analyse et de modélisation. Cette collaboration est essentielle pour transformer les données brutes en informations exploitables.
- Sécurité des données : Garantir la sécurité des données est une mission cruciale. Le Data Engineer met en place des protocoles de sécurité pour protéger les données contre les accès non autorisés et les violations de données, assurant ainsi la conformité avec les réglementations telles que le RGPD.
Différences entre Data Engineer et Data Scientist et Data Analyst
Data Engineer vs Data Scientist
Les Data Engineers et les Data Scientists ont des rôles complémentaires mais distincts au sein des équipes de données. Les Data Engineers se concentrent sur la construction et la maintenance de l’infrastructure de données, assurant que les données soient bien organisées, accessibles et prêtes pour l’analyse. Ils sont responsables de la collecte, de la transformation et du stockage des données. En revanche, les Data Scientists utilisent ces données pour analyser, modéliser et prédire des tendances. Ils appliquent des techniques de machine learning et des algorithmes statistiques pour extraire des insights qui peuvent aider à la prise de décisions stratégiques.
Data Engineer vs Data Analyst
Les Data Engineers et les Data Analysts ont également des responsabilités distinctes. Les Data Engineers se chargent de la construction des pipelines de données et de l’optimisation de l’infrastructure pour permettre un accès rapide et fiable aux données. Ils s’assurent que les données brutes sont transformées en données propres et utilisables. Les Data Analysts, quant à eux, se concentrent sur l’analyse des données pour fournir des rapports et des visualisations qui aident les entreprises à comprendre les tendances et à prendre des décisions informées. Ils utilisent des outils comme SQL, Excel et des logiciels de visualisation de données pour interpréter les données fournies par les Data Engineers.
Data Analyst vs Data Scientist
Les Data Analysts et les Data Scientists partagent certains outils et techniques, mais leurs rôles diffèrent en termes de complexité et de portée des analyses. Les Data Analysts se concentrent principalement sur la visualisation des données et la création de rapports pour aider à la prise de décision opérationnelle. Ils utilisent des outils d’analyse descriptive pour identifier les tendances et les anomalies dans les données. Les Data Scientists vont plus loin en utilisant des techniques de machine learning et des modèles prédictifs pour non seulement comprendre les données, mais aussi pour prédire des tendances futures et proposer des solutions innovantes. Ils travaillent souvent sur des projets plus complexes qui nécessitent une connaissance approfondie des algorithmes et des techniques de modélisation avancées.
Comment bien choisir sa formation en Data Engineering ?
Pour sélectionner une formation en Data Engineering qui répondra à vos attentes, il est crucial de considérer plusieurs critères garantissant la qualité du programme proposé :
- Recherchez les diplômes et certifications délivrés à l’issue de la formation. Vérifiez qu’ils sont reconnus par l’État et que les blocs du titre RNCP comprennent les compétences que vous recherchez.
- Consultez les avis des anciens apprenants pour évaluer la qualité de la formation.
- Informez-vous sur l’accompagnement personnalisé fourni, particulièrement dans le cas d’une formation à distance : aurez-vous un suivi tout au long de vos études ou travaillerez-vous en totale autonomie ?
- Comparez les programmes pour leur pertinence, les sujets abordés, ainsi que les outils et logiciels utilisés. Assurez-vous que la formation est à jour et couvre les dernières tendances et technologies en matière de Data Science.
- Examinez les certifications complémentaires proposées, en lien avec votre domaine d’intérêt. Ces certifications viendront enrichir votre parcours professionnel.
- Prenez en compte le coût de la formation. Comparez les tarifs proposés sur différents sites, en tenant compte des avantages spécifiques de chaque formation. Si les prix ne sont pas affichés, il est recommandé de contacter directement les conseillers de formation pour plus d’informations.
- Renseignez-vous sur les perspectives d’emploi après la formation. Connaître l’employabilité dans votre domaine est essentiel pour faire un choix éclairé.
Choisir entre formation en ligne ou en école
Avantages/inconvénients formation en ligne vs école
| Formation en ligne | Formation en école | |
|---|---|---|
| Flexibilité | Les formations en ligne offrent une grande flexibilité, permettant d'apprendre à son propre rythme et selon son emploi du temps. Idéal pour les professionnels en activité ou ceux ayant des obligations personnelles. | Moins de flexibilité en termes de calendrier et d'horaires de cours, ce qui peut être contraignant pour les personnes ayant des engagements personnels ou professionnels. |
| Accessibilité | Accessibles de n'importe où, éliminant le besoin de se déplacer. Ouvre la possibilité de suivre des cours proposés par des institutions reconnues à l'international sans quitter son domicile. | Nécessite souvent de se déplacer, ce qui peut être un inconvénient pour ceux qui vivent loin des centres de formation ou qui ont des contraintes de mobilité. |
| Coût | Souvent moins coûteuses que les formations en école, avec des options de paiement échelonné et des ressources disponibles en ligne à moindre coût. | Peuvent être coûteuses, incluant les frais de scolarité, les frais de déplacement et éventuellement l'hébergement. |
| Interaction sociale | L'absence d'interaction en face à face peut rendre difficile la clarification des concepts complexes et la résolution rapide des problèmes. | Favorise l'interaction directe avec les enseignants et les autres étudiants, facilitant ainsi l'apprentissage collaboratif et le développement de compétences interpersonnelles. |
| Ressources | Accès à une variété de ressources numériques, y compris des vidéos, des tutoriels interactifs, et des forums de discussion pour échanger avec d'autres apprenants. | Accès à des ressources spécifiques comme des laboratoires informatiques, des bibliothèques et des logiciels spécialisés. |
| Réseautage | Moins d'opportunités pour établir des connexions professionnelles en personne, ce qui peut être un inconvénient pour ceux qui cherchent à élargir leur réseau. | Offre de nombreuses opportunités de réseautage à travers des événements, des ateliers et des conférences, aidant les étudiants à établir des contacts professionnels précieux. |
| Discipline personnelle | Nécessite une grande discipline personnelle et de l'autonomie pour rester motivé et terminer les cours sans la structure d'un environnement académique traditionnel. | Offre un environnement d'apprentissage structuré avec un suivi régulier par des professeurs et des mentors, ce qui peut aider à maintenir la motivation et l'engagement. |
Comment se former en Data Engineering ?
Pour se former en Data Engineering, il existe plusieurs parcours adaptés aux besoins et aux niveaux de chaque apprenant. Un bon point de départ est de suivre des cours en ligne gratuits disponibles sur des plateformes éducatives reconnues comme Coursera, edX ou Udacity. Ces cours couvrent les bases du Data Engineering, y compris la programmation, la gestion des bases de données et les technologies Big Data comme Hadoop et Spark.
Parallèlement, il est crucial de pratiquer sur des projets réels pour consolider ses connaissances théoriques. Vous pouvez utiliser des jeux de données disponibles en ligne ou participer à des concours de data science pour mettre en application vos compétences en création de pipelines de données et en gestion de l’infrastructure data.
Rejoindre des communautés en ligne, des forums spécialisés, ou des groupes sur les réseaux sociaux dédiés au Data Engineering peut également offrir un soutien précieux, des conseils pratiques et des opportunités de réseautage. Ces communautés sont souvent des lieux d’échange d’idées, où vous pouvez obtenir de l’aide sur des problèmes techniques spécifiques et rester à jour avec les dernières technologies et pratiques du domaine.
Cependant, pour ceux qui recherchent une formation plus formelle et complète, il est recommandé d’opter pour un organisme de formation spécialisé. En France, plusieurs écoles et universités proposent des formations dédiées au Data Engineering, avec des programmes allant du bootcamp intensif aux cursus de mastères spécialisés. Ces formations abordent des sujets avancés tels que la modélisation des données, la sécurité des données, et l’architecture des systèmes distribués.
Pour vous aider à choisir la formation la plus adaptée à vos objectifs, voici quelques catégories à considérer :
- Formations en ligne : Flexibles et souvent moins coûteuses, elles permettent de progresser à son rythme tout en accédant à une multitude de ressources pédagogiques.
- Cursus en écoles d’ingénieurs : Offrent une approche plus structurée et rigoureuse avec un accès à des laboratoires et des projets en entreprise.
- Programmes universitaires : Proposent des diplômes reconnus et une approche académique approfondie, souvent couplée à des stages pour une expérience pratique.
- Certifications professionnelles : Idéales pour ceux qui souhaitent valider leurs compétences avec une reconnaissance officielle du secteur.
Les programmes de ces formations couvrent généralement les fondamentaux du Data Engineering, notamment la programmation, la gestion des bases de données, le développement de pipelines et la sécurité des données. Quel que soit votre choix, l’essentiel est de combiner apprentissage théorique et pratique pour développer une expertise complète en Data Engineering.
1) Formation Data Engineer - DataScientest x Mines Paris PSL
DataScientest est un organisme de formation reconnu pour ses cursus en data science et intelligence artificielle. Pour créer sa formation Data Engineer, DataScientest s’est associé à l’école des Mines Paris – PSL pour former des experts en ingénierie des données capables de concevoir et gérer des infrastructures de données robustes. Ce programme complet couvre les langages de programmation, la gestion des bases de données, ainsi que les technologies Big Data comme Hadoop et Spark. La formation se déroule en ligne, avec un accompagnement personnalisé, permettant une flexibilité idéale pour les professionnels en activité.
Les points forts de la formation
- Certification reconnue : Formation co-certifiée par l’Université Sorbonne, gage de qualité et de reconnaissance académique.
- Formation reconnue par l’Etat : Certification référencées sur France Compétences (RNCP ou RSCH)
- Solutions de financement : Accompagnement par nos conseillers dans la recherche du ou des financements disponibles, selon votre situation vous pouvez étaler vos paiements personnels jusqu’à 12 mois.
- Flexibilité : Formation adaptable à votre emploi du temps avec des options en Bootcamp, formation continue ou alternance.
- Projet pratique : Inclut un projet de 120 heures pour appliquer les compétences acquises à un cas réel.
- Approche hybride : Combine apprentissage en ligne flexible et sessions en direct avec des formateurs expérimentés.
- Accompagnement personnalisé : Coaching individuel et accès à une communauté active de professionnels de la data.
- Support continu : Accompagnement de l’inscription à l’embauche avec des masterclasses et un support pédagogique.
- Aide à la reconversion et à la recherche d’emploi : Accompagnement de l’équipe Career Management pour trouver un emploi post-formation.
Les points faibles de la formation
- Intensité du programme : La charge de travail peut être exigeante, particulièrement pour ceux qui suivent la formation en parallèle d’une activité professionnelle.
- Coût : Le coût de la formation, 6 490€, peut représenter un investissement important, bien que des options de financement soient disponibles.
- Exigence technique : Un bon niveau en programmation et bases de données est recommandé pour suivre cette formation.
Prix et financements
Le coût de la formation Data Engineer chez DataScientest est de 6 490€. Plusieurs options de financement sont disponibles pour aider à alléger ce coût :
- Le Compte Personnel de Formation (CPF)
- Un financement par son employeur
- Pôle Emploi pour les demandeurs d’emploi
- Les aides de la Région, selon le lieu d’habitation
- L’OPCO pour les formations en alternance
- Les aides de l’AGEFIPH pour les personnes handicapées
- Un plan de paiement échelonné jusqu’à 12 mois
2) Mastère Data Engineer - ECE
L’ECE est une école d’ingénieurs reconnue pour ses programmes d’excellence dans les technologies numériques. Le Mastère Data Engineer de l’ECE prépare les futurs experts en gestion et analyse de données, en intégrant l’intelligence artificielle. Ce programme, qui s’étend sur deux ans, permet aux étudiants de maîtriser les architectures de données et les outils de Big Data pour répondre aux besoins croissants de transformation numérique dans les entreprises.
Les points forts de la formation
- Programme complet : Couvre la conception, le développement et le déploiement de solutions de gestion de données avec l’intégration de l’intelligence artificielle.
- Certification reconnue : Le diplôme est enregistré au RNCP de niveau 7, attestant d’une reconnaissance nationale et européenne.
- Rythme flexible : Disponible en format classique et en alternance à partir de 2025, permettant aux étudiants de concilier études et expérience professionnelle.
- Partenariats solides : Collaboration avec des acteurs majeurs de l’industrie comme Microsoft pour des stages, des projets concrets et des opportunités de réseautage.
- Accompagnement personnalisé : Encadrement par des experts et accès à des laboratoires pour une formation pratique renforcée.
Les points faibles de la formation
- Exigence technique : Requiert une bonne maîtrise de SQL, Python et Linux, avec un test de positionnement à l’entrée.
- Charge de travail intense : Programme exigeant nécessitant un investissement en temps considérable, particulièrement pour ceux en alternance.
- Coût élevé : Le prix de la formation peut représenter un investissement important, même si des financements sont possibles.
Prix et financements
Le coût du Mastère Data Engineer à l’ECE est de 10 950€ par an et 12 500€ par an en alternance. Pour aider à son financement, plusieurs options sont disponibles :
- Bourse pour sportif de haut niveau
- Bourse de l’enseignement supérieur (CROUS)
- Caisses Allocations Familiales (CAF) programme “Tremplins jeunes insertion”
- Aides des collectivités locales
- Aide aux financements par le Comité d’Entreprise des entreprises des parents.
- Prêts étudiants
3) Mastère Data Engineering & AI - Efrei
L’Efrei est une école d’ingénieurs spécialisée dans le numérique, offrant une formation de haut niveau en Data Engineering & AI. Ce Mastère a pour objectif de former des experts capables de gérer et d’analyser de grands volumes de données, en utilisant les technologies d’intelligence artificielle et du Cloud. Le programme est conçu pour répondre aux besoins croissants des entreprises en transformation numérique, avec une formation axée sur la pratique et l’innovation.
Les points forts de la formation
- Programme complet : Couvre le stockage, le traitement des données massives, le Cloud, et l’IA.
- Préparation aux certifications : Prépare aux certifications professionnelles comme Data Engineering on Cloud (DP203), reconnues sur le marché.
- Réseautage professionnel : Accès à un réseau de partenaires industriels et académiques, facilitant l’intégration dans le marché du travail.
- Alternance et stages : Offre des opportunités d’alternance et de stages en entreprise pour une expérience pratique approfondie.
- Innovation pédagogique : Utilise des méthodes d’enseignement modernes avec des projets concrets et des études de cas réels.
Les points faibles de la formation
- Charge de travail importante : Le programme intensif demande un fort engagement, particulièrement en alternance.
- Frais élevés : Les frais de scolarité sont élevés, notamment pour les étudiants en alternance (13 500€ par an à la charge de l’entreprise).
- Localisation unique : Les cours sont principalement dispensés sur le campus de l’Efrei à Paris, limitant l’accessibilité pour certains étudiants.
- Prérequis techniques élevés : Exige une solide maîtrise en informatique et en bases de données, ce qui peut être un obstacle pour certains candidats.
- Compétition : Le programme attire de nombreux candidats, rendant le processus d’admission compétitif et exigeant.
Prix et financements
Le coût de la formation pour le Mastère Data Engineering & AI à l’Efrei est de 10 500€ par an pour les étudiants en formation initiale. Pour ceux en alternance, les frais sont de 13 500€ par an, pris en charge par l’entreprise. Plusieurs options de financement sont disponibles :
- Alternance : Les frais de formation sont couverts par l’entreprise dans le cadre d’un contrat d’apprentissage ou de professionnalisation.
- Bourses d’études : Des bourses peuvent être accordées en fonction du profil et des besoins des étudiants.
- Prêts étudiants : Prêts à taux préférentiels disponibles pour financer tout ou partie de la formation.
- Aides de Pôle Emploi : Pour les demandeurs d’emploi éligibles, des aides peuvent être disponibles pour financer la formation.
4) Formation Data Engineer - IBM x Coursera
La formation IBM Data Engineering Certificat Professionnel, proposée en partenariat avec Coursera, est conçue pour préparer les apprenants à une carrière en ingénierie des données. Ce programme est idéal pour ceux qui souhaitent acquérir des compétences pratiques et recherchées dans le domaine de la gestion des données. Avec une série de 16 cours, ce programme couvre des sujets essentiels comme Python, SQL, les bases de données relationnelles, le Big Data, et les pipelines ETL. Accessible aux débutants, cette formation permet de progresser à son propre rythme tout en obtenant un certificat professionnel reconnu par IBM.
Les points forts de la formation
- Programme complet : Comprend 16 cours couvrant tous les aspects essentiels de l’ingénierie des données, de la gestion des bases de données relationnelles à la mise en œuvre de pipelines ETL.
- Certification IBM : Obtenez une certification reconnue par les employeurs, gage de qualité et d’expertise dans le domaine de l’ingénierie des données.
- Accessibilité : Aucun prérequis n’est nécessaire, ce qui rend la formation accessible même aux débutants en programmation et gestion des données.
- Flexibilité : Apprenez à votre propre rythme avec un planning flexible, adapté à ceux qui travaillent en parallèle.
- Ressources supplémentaires : Accédez à des outils interactifs pour préparer votre carrière, y compris des simulations d’entretiens et des conseils pour améliorer votre CV.
Les points faibles de la formation
- Autonomie requise : La formation étant entièrement en ligne, elle nécessite une grande discipline personnelle et de l’autonomie pour compléter les modules.
- Exigence technique : Bien que la formation soit accessible aux débutants, il est recommandé d’avoir des bases en programmation pour suivre efficacement le cursus.
Prix et financements
Le coût de la formation IBM Data Engineering sur Coursera varie en fonction de l’abonnement choisi. Le prix est compris entre 45€ et 73€ par mois pour ce seul cursus. Une autre option consiste à souscrire à Coursera Plus pour 54€ par mois, qui vous donne accès à un vaste catalogue de cours, y compris cette formation. Plusieurs options de financement sont disponibles :
- Abonnement Coursera Plus : Offre un accès illimité à de nombreux cours pour un coût mensuel fixe, idéal pour ceux qui souhaitent diversifier leur apprentissage.
- Prêts étudiants : Des prêts à taux préférentiels sont disponibles pour financer cette formation.
- Aides Pôle Emploi : Pour les demandeurs d’emploi éligibles, des aides peuvent être accordées pour financer la formation.
5) Mastère Data Engineer - Ynov
Le Mastère Data Engineer proposé par Ynov prépare les étudiants à devenir des experts en gestion des infrastructures de données. Ce programme de deux ans, accessible après un Bac+3, est disponible dans plusieurs campus en France, notamment à Paris, Lyon, et Bordeaux. Il couvre l’ensemble des compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et piloter des infrastructures de données, tout en offrant la possibilité d’une alternance dès la première année.
Les points forts de la formation
- Programme complet : Couvre les technologies de pointe en ingénierie des données, de la programmation à la gestion des bases de données.
- Formation en alternance : La possibilité d’alternance permet de cumuler jusqu’à deux années d’expérience professionnelle pendant la formation.
- Certification reconnue : Le titre RNCP de niveau 7 « Expert informatique et systèmes d’information » délivré à l’issue de la formation est largement reconnu sur le marché du travail.
- Flexibilité : Plusieurs campus disponibles à travers la France, offrant une grande accessibilité géographique.
Les points faibles de la formation
- Intensité : Le programme est très exigeant et nécessite un investissement en temps important, notamment pour les étudiants en alternance.
- Coût : Les frais de scolarité peuvent représenter un investissement significatif, bien que l’alternance puisse aider à compenser ces coûts.
Prix et financements
Les frais de scolarité pour le Mastère Data Engineer d’Ynov peuvent varier selon les modalités de formation : 10 500€ par an pour la formation continue, 8 750€ par an pour la formation initiale. Plusieurs options de financement sont disponibles :
- Alternance : Prise en charge des frais de formation par l’entreprise d’accueil.
- Prêts étudiants : Disponibles en partenariat avec des banques pour financer les études.
- Bourses : Des bourses spécifiques peuvent être accessibles en fonction du profil de l’étudiant.
Conclusion
DataScientest se distingue par son offre de formation en Data Engineering, entièrement en ligne, avec une flexibilité adaptée aux besoins des apprenants. Vous pouvez choisir entre un format intensif en bootcamp ou à temps partiel sur plusieurs mois. Les cours sont dispensés par des experts via des masterclass et incluent un accompagnement personnalisé pour garantir la progression de chaque étudiant. Grâce à des projets pratiques, vous consoliderez vos compétences en programmation, gestion de bases de données, et technologies Big Data. DataScientest propose également diverses options de financement pour rendre la formation accessible à tous.
