Centre-Val de Loire et Pays de la Loire
Développement IA & data engineering Ynov Classement régional
Demander une plaquetteClassement régional Eduniversal 2026
Classé N°10 en Informatique, Intelligence Artificielle et Systèmes d'Information
Classé N°10 en 2025
L'essentiel sur le Développement IA & data engineering de Ynov
Caractéristiques du programme
Type d'établissement
SPÉFormation dispensée par une école spécialisée ou thématique
Formation
FAFormation en Alternance ou en Apprentissage
FIFormation initiale
Stage
STAGEStage obligatoire pendant le cursus
Durée
1 ANDurée de la formation : 1 an3 ANSDurée de la formation : 3 ans
Niveau d'entrée
BACNiveau d'entrée : Bac
BAC+2Niveau d'entrée : Bac +2
Niveau de sortie
BAC+3Diplôme de sortie : Bac +3- Formation en Alternance ou en Apprentissage
- Formation Initiale
- À Nantes
Profils privilégiés et opportunités professionnelles
Le(s) responsable(s) du programme
Justine RAMILISON
Directrice Ynov Nantes
Profils privilégiés dans notre programme
Apprends à faire parler les données et à construire l'IA, projet après projet
Un bachelor en trois ans, accessible après le bac. Collecter des données, les fiabiliser, les analyser, construire les tableaux de bord qui aident à décider : dès le Bachelor, tu manipules de la donnée.
Les deux premières années te donnent le socle : développement, algorithmique, bases de données, réseau.
Puis tu apprends l'IA dans l'ordre : d'abord l'ingénierie des données et la business intelligence, le machine learning en troisième année, quand tu as le socle pour vraiment le comprendre.
Aucun modèle ne vaut mieux que les données qui l'alimentent.
Jusqu'au fil rouge de troisième année où tu construis un pipeline data complet, de la collecte au tableau de bord.
Du stage au 1er emploi
Les débouchés métiers
À l'issue du bachelor :
- Data Analyst
- Data Engineer junior
- Développeur IA junior
- Consultant Business Intelligence
Et en poursuite d'études : Mastère Data Engineer ou Mastère Expert en Intelligence Artificielle.
Quels débouchés après un bachelor data ?
L'IA s'installe dans tous les métiers, et avec elle un besoin massif de profils capables de collecter, fiabiliser et valoriser les données.
Banque et assurance, santé, industrie, énergie, e-commerce, services publics : tous les secteurs recrutent
Votre profil correspond à cette licence ?
Indiquez à cette formation que votre profil est celui recherché. Grâce au test, le responsable du programme recevra un % de match en votre profil et sa formation. En fonction de ses attentes et du résultat obtenu, il pourra vous recontacter pour vous encourager à candidater
Je signale mon intérêtPoints forts et vidéo
Points forts de notre programme
Nos méthodes pédagogiques immersives et professionnalisantes
- Le partenariat Hugging Face dès la 3e année : la plateforme mondiale de l'IA open source, en version PRO, et tu peux y publier tes projets
- Un portfolio public dès la première année : tes projets sur GitHub, puis sur Hugging Face en 3e année, ce que les recruteurs regardent en premier
- Un parcours complet : du socle informatique à la spécialité IA & Data
- Une pédagogie par projets : Ydays, Challenge 48h, hackathons, Concours National
- Le fil rouge B3 : un pipeline data de bout en bout, de la collecte au tableau de bord
- Apprendre à apprendre : problème d'abord, cours ensuite, puis mode projet, guidé par les mentors
- Des intervenants professionnels en activité : data engineers, data scientists, ingénieurs IA
- L'alternance dès la troisième année, avec l'équipe relations entreprises du campus pour t'aider à décrocher ton contrat
- La poursuite naturelle vers nos deux mastères : Data Engineer ou Expert en Intelligence Artificielle
Notre valeur ajoutée
Ce que tu vas apprendre
Les compétences que tu vas apprendre
Soft skills
En travaillant sur des projets de groupe qui mêlent filières et promotions, tu développes l'esprit d'équipe, la pensée critique et la créativité. Tu apprends à gérer ton temps, ton stress et tes priorités : les mêmes conditions qu'en entreprise.
Hard skills
- Programmer en Python, en SQL, en NoSQL les langages de la data.
- Concevoir et administrer des bases de données relationnelles et NoSQL
- Construire des pipelines ETL et fiabiliser les flux de données
- Entraîner et évaluer des modèles de machine learning
- Créer des tableaux de bord et des visualisations qui font parler les données
- Déployer avec Docker et les pratiques DevOps
Avis étudiants
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