Le Master informatique parcours Data Engineer forme des professionnels de l'informatique dont le rôle principal consiste à organiser la collecte et la distribution des données au sein de l'entreprise. En outre, il ou elle assume la responsabilité d'automatiser et de déployer des processus de traitement des données, tels que la création de tableaux de bord (DataViz) ou l'intégration de modèles statistiques, en collaboration étroite avec les autres équipes.
Nos diplômés seront des « couteaux suisses », capables de s’adapter aux défis proposés par les entreprises et s'autoformer pour suivre l’évolution de la technologie. Cette polyvalence est importante pour s’insérer dans un marché local et national très hétérogène en termes de besoins et de technologies utilisées.

• M1 : Titulaires d’un bac +3 en informatique ou titulaires d’un diplôme équivalent
• M2 : De droit pour les titulaires du M1 DFS et sur dossier pour les autres candidats

Usages avancés et spécialisés des outils numériques.
Développement et intégration de savoirs hautement spécialisés.
Communication spécialisée pour le transfert de connaissances.
Appui à la transformation en contexte professionnel.
Programmation : Maîtrise des langages tels que Python, Java, ou SQL pour la manipulation et le traitement des données.
Bases de données : Connaissance des SGBD tels que MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB, etc.
Big Data : Familiarité avec les technologies Big Data telles que Hadoop, Spark, Hive, et HBase.
Cloud Computing : Expérience dans l'utilisation de plateformes de cloud comme AWS, Azure, ou Google Cloud.
Modélisation de données : Capacité à concevoir des schémas de données, à normaliser des bases de données, et à optimiser les performances.
Architecture des données : Compréhension des architectures de données distribuées et des entrepôts de données.
Automatisation : Utilisation d'outils d'automatisation pour gérer les processus de collecte et de traitement des données.
Sécurité des données : Connaissance des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de confidentialité.
Analyse de données : Capacité à effectuer des analyses de données de base pour comprendre les besoins des utilisateurs.
Collaboration : Aptitude à travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, les data scientists, et les data analysts pour répondre aux besoins de l'entreprise.
DevOps : Connaissance des principes DevOps pour automatiser le déploiement et la gestion des systèmes de données.
Qualité des données : Capacité à assurer la qualité et la cohérence des données à travers des procédures de nettoyage et de validation.
Communication : Bonnes compétences en communication pour expliquer les concepts techniques aux non-techniciens et pour collaborer efficacement avec les parties prenantes.
Gestion de projet : Compréhension des principes de gestion de projet.

• Évaluer et maîtriser la complexité du développement d’un logiciel en relation avec un domaine d’application
• Développer des applications informatiques sur des infrastructures variées (machines parallèles, environnement distribué, programmation Web…)
• Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale

Master 1 (740h) : Programmation Web et Scientifique • DevOps • Gestion des données • Langues et méthode de travail • SAE • Ingénierie logicielle • DevSecOps • Traitement des données pour l'IA • Ressources documentaires • Stage de 1 à 2 mois.

Master 2 (380h) : Architecture logicielle • IA, acquisition de données et visualisation - dataviz • Recherche opérationnelle et apprentissage automatique • Langues et projets • SAE • Stage de 5 à 6 mois.

Formation en attente d’accréditation par le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche.

• Master 1 : Contrôle continu et/ou Examen terminal.
• Master 2 : Contrôles terminaux organisés tout au long du semestre. Les projets, les activités d’alternance et les stages sont évalués par des rapports écrits et des soutenances orales. Dans le cas d’examens de travaux pratiques et du stage, une seule session est organisée.

Formation en attente d’accréditation par le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche, le règlement des études ne sera disponible qu’à partir de juin 2024.

Stage de 5 à 6 mois en Master 2.

Vous pouvez bénéficier d'aides financières à la mobilité pour les stages en Corse et sur le continent. Pour en savoir plus, contactez le service aux étudiants : 
stages@univ-corse.fr

Les étudiants dans cette formation sont éligibles aux dispositifs internationaux.

Vous avez la possibilité d'effectuer une partie de votre cursus à l'international (séjours d'études et/ou de stage). Vous pouvez bénéficier d’aides financières à la mobilité internationale. Pour en savoir plus, contactez le Service des Relations Internationales : bureau-mobilite@univ-corse.fr

Secteurs visés :
• Entreprises privées ou publiques • Collectivités • Doctorat

Métiers visés :
• Machine learning engineer
• Architecte de base de données // DevOps
• Analyse programmeur / Concepteur logiciel
• Ingénieur data/big data
• Data engineer

Consultez les chiffres clés sur https://enquetes.universita.corsica

Doctorat après étude de dossier par l'école doctorale.

Pour en savoir plus, contactez le directeur des études.

Bisgambiglia Paul-Antoine
0495450208 | bisgambiglia_pa@univ-corse.fr
Nivet Marie-Laure
0495450208 | nivet_ml@univ-corse.fr

Gaffayoli Marie-Josée
0495450226 | gaffayoli_m@univ-corse.fr