Mastère Expert en Données Massives
Expert en Intelligence Artificielle et Data Engineering – NIVEAU 7 : 2 ans pour devenir l'architecte des systèmes de données intelligents.
Pilotez la stratégie data de demain. Exploitez l’IA pour transformer des volumes complexes d’informations en leviers de croissance stratégiques.
Votre base de salaire moyenne dès votre sortie de formation.
48 000€
RNCP niveau 7
Vous validez en un an un titre professionnel Bac+5 reconnu par l’état pour certifier officiellement votre expertise technique.
Rentrée 2026
Date de rentrée : Coup d'envoi de votre future carrière d'expert, la seconde semaine d'octobre 2026
896h de formation
Sur 2 ans (448h par an)
Présentation
La donnée est partout. Savoir l'exploiter, c'est bien. Savoir construire des systèmes qui la transforment en valeur business, c'est rare. Ce Mastère en 2 ans forme l'élite de la Data et de l'IA : des experts capables d'architecturer des data lakehouses, de déployer des modèles de machine learning en production, et de piloter des projets data de A à Z. Vous ne serez plus des analystes qui posent des questions. Vous serez des data engineers et des ML engineers qui construisent les infrastructures de données et les systèmes intelligents dont les entreprises ont besoin.
Learning By Doing
2 ans de projets data concrets : pipelines ETL en production, data lakehouses déployés, modèles ML mis en production, agents RAG fonctionnels. Vous livrerez des systèmes qui créent de la valeur.
Data Engineering & Architecture :
SQL avancé, Python pour la data, ETL/ELT avec dbt et Airflow, Data Lakehouse (Databricks, Iceberg), DataOps. Vous concevrez des architectures de données modernes, scalables et gouvernées.
Machine Learning & IA Générative :
ML supervisé et non supervisé, Deep Learning, RAG Engineering, LLM & IA générative, agents IA locaux. Vous déploierez des modèles en production et intégrerez l'IA générative dans des systèmes réels.
Rythmes & durée de la formation
Rythme en alternance
3 semaines en entreprise et 1 semaine de cours par mois
[ 2 ans ]
Durée du Mastère
896 heures de cours sur 2 ans (448h par an).
Un parcours complet pour passer d'analyste data à data engineer / ML engineer, capable de construire des infrastructures de données et de déployer des modèles en production.
Devenir Data Engineer
L'objectif de la formation est de vous faire acquérir toutes les compétences essentielles aux métiers de la data, mais surtout de vous donner toutes les clés afin d'appréhender les nouveaux outils technologique.
[ Blocs métier ]
Les Métiers Visés
Data Analyst / Consultant en Business Intelligence / Data Engineer / Data Scientist / MLOps Engineer / Consultant Data & IA
Débouchés
Data Scientist
Devenez Data Scientist pour être la pierre angulaire de la récupération, gestion et analyse de la donnée
href="bientôt"Insertion professionnelle
Intègre directement le marché du travail en tant que Data Scientist, MLOps Engineer ou bien Data Analyst
href="bientôt"Diplôme
Diplôme RNCP validé à l'issue de ce Mastère (2 ans) : Titre de niveau 7 « Expert en Intelligence Artificielle et Data Engineering » reconnu par l'État (équivalent Master 2 / Bac+5).
À l'issue de ce Mastère, vous êtes diplômé d'un Bac+5 reconnu. Le marché de la data vous attend.
Pedagogie
Fondamentaux Data & Python (4A)
Maîtriser les outils essentiels de l'écosystème data moderne.
SQL pour l'Analyse de Données (requêtes complexes, window functions, CTEs, optimisation)
Python pour la Data (Pandas, Numpy, Matplotlib/Seaborn)
Introduction à l'écosystème Data 2026 (Data Lake, Warehouse, Lakehouse, Modern Data Stack)
Collecte de données : API & Web Scraping (Python : Requests, Beautiful Soup)
Machine Learning & IA (4A & 5A)
De l'initiation au ML jusqu'au déploiement en production.
4A : Introduction au Machine Learning (supervisé, non supervisé, régressions, classifications)
4A : Machine Learning Avancé + Python Avancé (feature engineering, arbres de décision, clustering)
5A : Développement Python Avancé (programmation robuste pour la production)
Data Engineering & Architecture (4A & 5A)
Construire des infrastructures de données modernes et scalables.
4A : SQL Avancé & Modélisation d'entrepôt (modélisation en étoile, flocon, SCD)
4A : Introduction au Data Lakehouse & Open Table Formats (Iceberg, Delta Lake, Hudi)
4A : Entrepôt de Données (ETL/ELT) & Orchestration de pipelines (dbt, Airflow)
5A : Architecture d'un Entrepôt de Données Cloud (Snowflake, BigQuery, dbt)
5A : Architecture Avancée : Le Data Lakehouse (Databricks, Delta Lake)
5A : DataOps & Supervision des pipelines (monitoring, logging, CI/CD pour la data)
Business Intelligence & Visualisation (4A & 5A)
Transformer les données en insights visuels et actionnables.
4A : Tableau Software : Dataviz Avancée (dashboards complexes, LOD, storytelling)
4A : Power BI pour la Business Intelligence (rapports interactifs, DAX, web analyse)
4A : Excel Avancé : Power Query & Power Pivot
NoCode & Automation Data (4A)
Piloter la data avec des outils NoCode et automatiser les workflows.
Airtable : Bases de données No-Code (modélisation, relations, vues, automations)
CRM Automation (Hubspot/Brevo - workflows de marketing et sales automation)
Automatisation avancée (Make/N8N - scénarios complexes, webhooks, API)
Gestion Data (scrapping, nettoyage, quality, dataviz)
Dataiku (Data Quality et certification)
IA Générative & RAG (4A & 5A)
Intégrer les LLM et construire des systèmes RAG en production.
4A : Initiation à l'agentic IA
4A : RAG : Conception d'un agent IA Local (LangChain, Pinecone, Weaviate)
5A : LLM & IA Générative pour la Data (RAG) Partie 1 & 2 (Stack RAG complète avec base vectorielle)
Cloud, Streaming & Technologies Avancées (5A)
Maîtriser les architectures cloud et temps réel.
Spécialisation Cloud & Infrastructure as Code (Terraform, AWS/Azure/GCP)
Architectures Streaming & Temps Réel (Kafka, Flink, Spark Streaming - architectures Kappa)
Cybersecurité Lié à la Data (identification, masquage, intégration, audit)
Introduction à la robustesse dans un ecosystem tech
Gouvernance, Éthique & Impact (5A)
Construire des systèmes de données responsables et conformes.
Gouvernance & Sécurité des Données (Data Catalog, Data Lineage, RBAC/ABAC, conformité RGPD)
RGPD & Gouvernance des données (Privacy By Design, anonymisation, droit à l'oubli)
Data for Good & Impact Social (projets à impact sociétal, éthique de l'IA)
Gestion de crise & Communication de crise
Méthodologie & Pilotage (4A & 5A)
Piloter des projets data complexes.
4A : Pilotage Agile & Certification Scrum Master (PSM I)
5A : Pilotage de Projet Data Complexe (méthodologies, gestion des risques, ROI)
5A : Entrepreneurship (Freelance / Consultant)
Projets & Certifications (4A & 5A)
Mise en pratique intensive sur 2 ans.
4A : 2 projets semestriels + 1 hackathon data (35h)
5A : 2 workshops Data (70h) + 2 projets semestriels
[ Valeurs ]
Éthique, Transparence et Collaboration
Ces mots ne sont pas là pour faire jolie. .Decode est une école qui cherche à suivre ces valeurs de bout en bout au travers du suivi de nos étudiants, d’une transparence totale dans nos communications et de la création d’un cadre collaboratif optimal.
[ BAC+3 ]
Diplôme RNCP Niveau 6
Un titre reconnu par l'État qui ouvre toutes les portes
100%
d'intervenants issus du monde pro
[ ALTERNANCE ]
Formation gratuite en alternance
Prise en charge complète par votre entreprise d'accueil
448h
de cours intensifs sur l'année
Viens nous rencontrer
[ JPO/SPO ]
On organise chaque mois des Journées Portes Ouvertes vous permettant de rencontrer l’équipe et découvrir notre beau campus.
Les prochaines JPO
Rayan H.
4e année Data & IA — Promo 2025
Je suis en 3e année du Bachelor Développement Web chez .deco...Je suis en 3e année du Bachelor Développement Web chez .decode et c'est vraiment une super expérience. Les intervenants sont tous des pros en poste, ça change tout !
24
étudiants maximum par classe
Processus d'admission
Pour intégrer le Mastère Data Analyse & IA, vous allez devoir suivre un processus d'admission rigoureux et structuré, conçu pour évaluer vos capacités analytiques, vos compétences techniques, votre motivation, et l'adéquation de votre profil avec ce parcours d'excellence en data. Voici les étapes à suivre :
Délai d'accès : Les candidatures sont ouvertes jusqu'à 15 jours avant la date de la rentrée, dans la limite des 24 places disponibles par classe. Le traitement de votre dossier (de l'étape 1 à l'étape 4) prend en moyenne 7 à 10 jours.
[Etape 1]
Remplir le formulaire d'inscription en ligne
[Etape 2]
Prise de contact par téléphone du service des admissions
[Etape 3]
Entretien de motivation + test de logique / cas pratique data
[Etape 4]
Retour formalisé après l'entretien
[Etape 5]
Transmission des documents d'admission (CV, Diplômes, projets data si disponibles)
[Etape 6]
Accompagnement pour la recherche d'alternance (sur 2 ans)
En alternance
Gratuit
[ pour l'étudiant ]
0 € de frais scolarité en tant qu'apprenant sous contrat d'apprentissage ou de professionnalisation.
La formation en alternance est entièrement prise en charge par votre entreprise d'accueil via les OPCO. Vous êtes rémunéré pendant toute la durée de votre contrat, ce qui vous permet de vous former tout en gagnant de l'argent.
En alternance
Financer par l'OPCO
[ pour l'entreprise ]
Financement par votre OPCO (selon les barèmes France Compétences). Un reste à charge obligatoire de 750 € s'applique, ajusté à la hausse selon la couverture de votre OPCO.
[Tarif de référence] : 10 900 €/an (Net de taxe)
Faq
Parce que devenir Data Engineer ou ML Engineer ne se fait pas en 1 an. La 4A pose les bases (SQL, Python, ML, ETL, BI). La 5A affine l'expertise (architecture cloud, data lakehouse, streaming, RAG en production). C'est un parcours cohérent qui forme des professionnels complets et opérationnels.
Présentation
La donnée est partout. Savoir l'exploiter, c'est bien. Savoir construire des systèmes qui la transforment en valeur business, c'est rare. Ce Mastère en 2 ans forme l'élite de la Data et de l'IA : des experts capables d'architecturer des data lakehouses, de déployer des modèles de machine learning en production, et de piloter des projets data de A à Z. Vous ne serez plus des analystes qui posent des questions. Vous serez des data engineers et des ML engineers qui construisent les infrastructures de données et les systèmes intelligents dont les entreprises ont besoin.
Learning By Doing
2 ans de projets data concrets : pipelines ETL en production, data lakehouses déployés, modèles ML mis en production, agents RAG fonctionnels. Vous livrerez des systèmes qui créent de la valeur.
Data Engineering & Architecture :
SQL avancé, Python pour la data, ETL/ELT avec dbt et Airflow, Data Lakehouse (Databricks, Iceberg), DataOps. Vous concevrez des architectures de données modernes, scalables et gouvernées.
Machine Learning & IA Générative :
ML supervisé et non supervisé, Deep Learning, RAG Engineering, LLM & IA générative, agents IA locaux. Vous déploierez des modèles en production et intégrerez l'IA générative dans des systèmes réels.
Rythmes & durée de la formation
Rythme en alternance
3 semaines en entreprise et 1 semaine de cours par mois
[ 2 ans ]
Durée du Mastère
896 heures de cours sur 2 ans (448h par an).
Un parcours complet pour passer d'analyste data à data engineer / ML engineer, capable de construire des infrastructures de données et de déployer des modèles en production.
Devenir Data Engineer
L'objectif de la formation est de vous faire acquérir toutes les compétences essentielles aux métiers de la data, mais surtout de vous donner toutes les clés afin d'appréhender les nouveaux outils technologique.
[ Blocs métier ]
Les Métiers Visés
Data Analyst / Consultant en Business Intelligence / Data Engineer / Data Scientist / MLOps Engineer / Consultant Data & IA
Débouchés
Data Scientist
Devenez Data Scientist pour être la pierre angulaire de la récupération, gestion et analyse de la donnée
href="bientôt"Insertion professionnelle
Intègre directement le marché du travail en tant que Data Scientist, MLOps Engineer ou bien Data Analyst
href="bientôt"Diplôme
Diplôme RNCP validé à l'issue de ce Mastère (2 ans) : Titre de niveau 7 « Expert en Intelligence Artificielle et Data Engineering » reconnu par l'État (équivalent Master 2 / Bac+5).
À l'issue de ce Mastère, vous êtes diplômé d'un Bac+5 reconnu. Le marché de la data vous attend.
Pedagogie
Fondamentaux Data & Python (4A)
Maîtriser les outils essentiels de l'écosystème data moderne.
SQL pour l'Analyse de Données (requêtes complexes, window functions, CTEs, optimisation)
Python pour la Data (Pandas, Numpy, Matplotlib/Seaborn)
Introduction à l'écosystème Data 2026 (Data Lake, Warehouse, Lakehouse, Modern Data Stack)
Collecte de données : API & Web Scraping (Python : Requests, Beautiful Soup)
Machine Learning & IA (4A & 5A)
De l'initiation au ML jusqu'au déploiement en production.
4A : Introduction au Machine Learning (supervisé, non supervisé, régressions, classifications)
4A : Machine Learning Avancé + Python Avancé (feature engineering, arbres de décision, clustering)
5A : Développement Python Avancé (programmation robuste pour la production)
Data Engineering & Architecture (4A & 5A)
Construire des infrastructures de données modernes et scalables.
4A : SQL Avancé & Modélisation d'entrepôt (modélisation en étoile, flocon, SCD)
4A : Introduction au Data Lakehouse & Open Table Formats (Iceberg, Delta Lake, Hudi)
4A : Entrepôt de Données (ETL/ELT) & Orchestration de pipelines (dbt, Airflow)
5A : Architecture d'un Entrepôt de Données Cloud (Snowflake, BigQuery, dbt)
5A : Architecture Avancée : Le Data Lakehouse (Databricks, Delta Lake)
5A : DataOps & Supervision des pipelines (monitoring, logging, CI/CD pour la data)
Business Intelligence & Visualisation (4A & 5A)
Transformer les données en insights visuels et actionnables.
4A : Tableau Software : Dataviz Avancée (dashboards complexes, LOD, storytelling)
4A : Power BI pour la Business Intelligence (rapports interactifs, DAX, web analyse)
4A : Excel Avancé : Power Query & Power Pivot
NoCode & Automation Data (4A)
Piloter la data avec des outils NoCode et automatiser les workflows.
Airtable : Bases de données No-Code (modélisation, relations, vues, automations)
CRM Automation (Hubspot/Brevo - workflows de marketing et sales automation)
Automatisation avancée (Make/N8N - scénarios complexes, webhooks, API)
Gestion Data (scrapping, nettoyage, quality, dataviz)
Dataiku (Data Quality et certification)
IA Générative & RAG (4A & 5A)
Intégrer les LLM et construire des systèmes RAG en production.
4A : Initiation à l'agentic IA
4A : RAG : Conception d'un agent IA Local (LangChain, Pinecone, Weaviate)
5A : LLM & IA Générative pour la Data (RAG) Partie 1 & 2 (Stack RAG complète avec base vectorielle)
Cloud, Streaming & Technologies Avancées (5A)
Maîtriser les architectures cloud et temps réel.
Spécialisation Cloud & Infrastructure as Code (Terraform, AWS/Azure/GCP)
Architectures Streaming & Temps Réel (Kafka, Flink, Spark Streaming - architectures Kappa)
Cybersecurité Lié à la Data (identification, masquage, intégration, audit)
Introduction à la robustesse dans un ecosystem tech
Gouvernance, Éthique & Impact (5A)
Construire des systèmes de données responsables et conformes.
Gouvernance & Sécurité des Données (Data Catalog, Data Lineage, RBAC/ABAC, conformité RGPD)
RGPD & Gouvernance des données (Privacy By Design, anonymisation, droit à l'oubli)
Data for Good & Impact Social (projets à impact sociétal, éthique de l'IA)
Gestion de crise & Communication de crise
Méthodologie & Pilotage (4A & 5A)
Piloter des projets data complexes.
4A : Pilotage Agile & Certification Scrum Master (PSM I)
5A : Pilotage de Projet Data Complexe (méthodologies, gestion des risques, ROI)
5A : Entrepreneurship (Freelance / Consultant)
Projets & Certifications (4A & 5A)
Mise en pratique intensive sur 2 ans.
4A : 2 projets semestriels + 1 hackathon data (35h)
5A : 2 workshops Data (70h) + 2 projets semestriels
[ Valeurs ]
Éthique, Transparence et Collaboration
Ces mots ne sont pas là pour faire jolie. .Decode est une école qui cherche à suivre ces valeurs de bout en bout au travers du suivi de nos étudiants, d’une transparence totale dans nos communications et de la création d’un cadre collaboratif optimal.
[ BAC+3 ]
Diplôme RNCP Niveau 6
Un titre reconnu par l'État qui ouvre toutes les portes
100%
d'intervenants issus du monde pro
[ ALTERNANCE ]
Formation gratuite en alternance
Prise en charge complète par votre entreprise d'accueil
448h
de cours intensifs sur l'année
Viens nous rencontrer
[ JPO/SPO ]
On organise chaque mois des Journées Portes Ouvertes vous permettant de rencontrer l’équipe et découvrir notre beau campus.
Les prochaines JPORayan H.
4e année Data & IA — Promo 2025
Je suis en 3e année du Bachelor Développement Web chez .deco...Je suis en 3e année du Bachelor Développement Web chez .decode et c'est vraiment une super expérience. Les intervenants sont tous des pros en poste, ça change tout !
24
étudiants maximum par classe
Processus d'admission
Pour intégrer le Mastère Data Analyse & IA, vous allez devoir suivre un processus d'admission rigoureux et structuré, conçu pour évaluer vos capacités analytiques, vos compétences techniques, votre motivation, et l'adéquation de votre profil avec ce parcours d'excellence en data. Voici les étapes à suivre :
Délai d'accès : Les candidatures sont ouvertes jusqu'à 15 jours avant la date de la rentrée, dans la limite des 24 places disponibles par classe. Le traitement de votre dossier (de l'étape 1 à l'étape 4) prend en moyenne 7 à 10 jours.
[Etape 1]
Remplir le formulaire d'inscription en ligne
[Etape 2]
Prise de contact par téléphone du service des admissions
[Etape 3]
Entretien de motivation + test de logique / cas pratique data
[Etape 4]
Retour formalisé après l'entretien
[Etape 5]
Transmission des documents d'admission (CV, Diplômes, projets data si disponibles)
[Etape 6]
Accompagnement pour la recherche d'alternance (sur 2 ans)
En alternance
Gratuit
[ pour l'étudiant ]
0 € de frais scolarité en tant qu'apprenant sous contrat d'apprentissage ou de professionnalisation.
La formation en alternance est entièrement prise en charge par votre entreprise d'accueil via les OPCO. Vous êtes rémunéré pendant toute la durée de votre contrat, ce qui vous permet de vous former tout en gagnant de l'argent.
En alternance
Financer par l'OPCO
[ pour l'entreprise ]
Financement par votre OPCO (selon les barèmes France Compétences). Un reste à charge obligatoire de 750 € s'applique, ajusté à la hausse selon la couverture de votre OPCO.
[Tarif de référence] : 10 900 €/an (Net de taxe)
Faq
Parce que devenir Data Engineer ou ML Engineer ne se fait pas en 1 an. La 4A pose les bases (SQL, Python, ML, ETL, BI). La 5A affine l'expertise (architecture cloud, data lakehouse, streaming, RAG en production). C'est un parcours cohérent qui forme des professionnels complets et opérationnels.