Formation Data Engineer
- Bootcamp: 13 semaines
- Temps partiel: 11 mois
Construisez et automatisez des pipelines de données fiables pour l'entreprise, avec des outils comme Python, Airflow ou AWS.
- Certificat Mines Paris – PSL
- Titre RNCP niveau 7
- 100% en ligne
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Le Cursus Métier Data Engineer
Qu’est-ce que la formation Data Engineer de Liora ?
Avec la formation Data Engineer de Liora, vous apprenez à construire des pipelines qui récupèrent les données de plusieurs sources et les rendent exploitables. Python et Airflow servent à automatiser leur traitement. Le cursus se suit à distance, avec des projets inspirés de cas réels et des masterclass d’experts. Il vous permet de postuler aux postes de data engineer, ingénieur big data ou développeur ETL.

Développez des compétences utiles
Obtenez des certifications reconnues

Titre RNCP de niveau 7
Cette formation permet de valider le bloc » RNCP42655BC02 – Élaborer une architecture technique de gestion de données », et le bloc RNCP42655BC03 – « Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle » de la certification RNCP de niveau 7 « Data Engineer », délivrée par DataScientest et enregistrée au RNCP en date du 17-07-2026 sous le numéro RNCP42655.
Mines Paris – PSL Executive Education
Grâce à notre partenariat, cette formation vous permet d’obtenir un certificat délivré par Mines Paris – PSL Executive Education. Émis par l’une des institutions les plus reconnues de l’enseignement supérieur français, ce certificat atteste de la qualité de la formation reçue et constitue un véritable atout pour votre recherche d’emploi.

Certification AWS Cloud Practitioner
Cette formation vous prépare au passage de l’examen pour l’obtention de la certification AWS Certified Cloud Practitioner. À la clé, un badge reconnu dans l’univers AWS, pour valoriser vos compétences cloud. L’obtention de la certification AWS est conditionnée par le passage d’un test en ligne supervisé par Pearson VUE.
Le Data Analyst transforme les données en insights actionnables. Grâce aux outils de Business Intelligence, il conçoit des tableaux de bord pour guider les décisions stratégiques de l’entreprise.

Elaborer
Elaborer une architecture technique de gestion de données

Déployer
Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle
Nous avons choisi cette approche hybride, car elle allie l’autonomie d’une plateforme interactive et l’accompagnement personnalisé des masterclasses, réduisant ainsi le taux d’abandon à son minimum, et favorisant une meilleure rétention des notions étudiées.

Périodes d’apprentissage sur la plateforme Learn
Ce temps favorise l’apprentissage des notions fondamentales de chaque module du sprint. L’environnement prêt à coder permet une mise en pratique immédiate via des exercices interactifs inspirés de cas réels. La plateforme est accessible en continu avec un ordinateur et une connexion internet.

Masterclass animées par un professeur expert
Les masterclass permettent de poser des questions et d’approfondir les concepts des modules en ligne grâce à des échanges interactifs et des thématiques avancées. Organisées plusieurs fois par semaine, elles sont accessibles en visioconférence pour les apprenants partout dans le monde.
Candidatez dès maintenant à la formation
Notre équipe vous accompagne pour comprendre vos besoins et construire avec vous le parcours de formation le plus adapté.

Prochaines rentrées
Prenez votre avenir en main. Choisissez la date de rentrée souhaitée, remplissez le formulaire, et rentrez en contact avec nos conseillers pour décoder votre futur.
Contenu de la formation
Apprenez le métier en plusieurs sprints chacun dédié au développement de compétences précises et attendues par les entreprises.
- Introduction à Python
- Outils avancés
- Big Data Variété
- Batch & Streaming
- Data Warehouse
- Machine Learning
- DevOps / Virtualisation
- CI/CD et Monitoring
- Monitoring
Introduction à Python
Python :
• Maîtriser les variables, types de données et structures de contrôle.
• Utiliser les fonctions, classes et modules pour structurer le code.
• Comprendre les décorateurs, le multithreading et l’asynchronisme pour optimiser l’exécution.
• Introduire les annotations et la bibliothèque MyPy pour améliorer la lisibilité du code.
RGPD & Ethique :
• Comprendre les principes du RGPD et leur impact sur la gestion des données.
• Découvrir les concepts d’anonymisation et de pseudonymisation.
Prompt Engineering & Gen IA (optionnel) :
• Fondamentaux de l’IA générative et du Prompt Engineering, des bases aux techniques avancées
• Applications professionnelles : productivité, créativité, analyse et synthèse
• Enjeux éthiques et juridiques : RGPD, AI Act et limites de l’usage des IA
Outils avancés
Git :
• Introduction au système de gestion de version Git et ses principes fondamentaux.
• Initialisation d’un dépôt Git pour suivre l’évolution des projets.
• Approfondir les concepts clés : branches, tags et merges pour une meilleure organisation du code.
GitHub :
• Découvrir la plateforme GitHub et ses outils collaboratifs.
• Explorer les fonctionnalités majeures comme Fork, Pull Request et Issues.
• Partager ses modifications via les commandes pull et push.
• Présenter GitHub Actions et ses applications pour l’automatisation.
Système Linux et Script Bash :
• Présenter les bases des systèmes Linux et leur fonctionnement.
• Prendre en main un terminal et exécuter des commandes essentielles.
• Écrire et exécuter des scripts Bash pour automatiser des tâches courantes.
Webscraping :
• S’initier au Web Scraping avec la bibliothèque BeautifulSoup.
• Apprendre à naviguer dans un document HTML et extraire des informations spécifiques.
Big Data Variété
SQL :
• Introduire les bases de données relationnelles et leur fonctionnement.
• Apprendre les bases du langage SQL pour interroger et manipuler des données.
• Approfondir les concepts SQL et leurs applications pour des analyses avancées.
MongoDB :
• Présenter MongoDB et son approche des bases de données NoSQL.
• Se familiariser avec la syntaxe des requêtes pour manipuler les documents.
HBase :
• Découvrir les bases de données orientées colonnes et leurs spécificités.
• Effectuer des requêtes et modifier des données avec Python et Happybase.
Elasticsearch :
• Comprendre le fonctionnement d’un moteur de recherche et son architecture.
• Présenter les index, leur mode d’emploi et le mapping des données.
• Prétraiter les données avec Ingest Node et analyser du texte avec Text Analyzer.
Neo4J :
• Introduire les bases de données orientées graphes et leurs cas d’usage.
• Apprendre le langage de requête Cypher pour interroger des données relationnelles.
• Charger des données et manipuler un client Python pour Neo4J.
Base de données NoSQL (MongoDB) :
• Présenter MongoDB et son approche des bases de données NoSQL.
• Se familiariser avec la syntaxe des requêtes pour manipuler les documents.
Batch & Streaming
PySpark :
• Introduire le calcul distribué avec PySpark pour traiter de grands volumes de données.
• Présenter les APIs RDD et DataFrame pour optimiser les manipulations de données.
• Construire un pipeline de traitement de données distribuées avec PySpark.
• Explorer le Machine Learning distribué avec Spark MLlib.
Streaming avec Spark :
• Prendre en main Spark Streaming pour traiter des données en temps réel.
• Comprendre le fonctionnement du mini•batch streaming dans Spark Streaming.
• Découvrir les fonctionnalités avancées du Structured Streaming.
• Créer un pipeline de traitement en temps réel avec Structured Streaming.
Kafka :
• Présenter l’architecture et les avantages de la plateforme Kafka.
• Gérer les paramètres des Producers et configurer les clés de partitionnement.
• Maîtriser les paramètres des Consumers et organiser les Consumer Groups.
Data Warehouse
Snowflake :
• Utiliser le Data Warehousing avec une sécurité renforcée et compatible avec les fournisseurs cloud.
• Stocker et analyser des données SQL optimisées pour le cloud.
• Exploiter une architecture qui sépare le stockage et le calcul pour optimiser les coûts et performances.
Data Warehousing avec DBT (ELT) :
• Effectuer des transformations directement depuis un data warehouse.
• Produire des datasets de haute qualité pour l’analyse.
• Automatiser l’exécution des transformations et générer une documentation interactive.
AWS Cloud Practitioner (optionnel) :
• La formation AWS Cloud Practitioner vous permettra d’acquérir une compréhension globale du cloud AWS. Vous allez découvrir les principes architecturaux de base ainsi que tous les aspects suivants : sécurité, support, tarification et gouvernance.
Machine Learning
Machine Learning pour les Data Engineers :
• Prétraiter les données pour optimiser l’entraînement des modèles.
• Sélectionner et optimiser un algorithme de Machine Learning adapté aux données.
• Implémenter des algorithmes de régression et de classification.
• Développer des modèles de clustering pour segmenter les données.
Matplotlib :
• Utiliser Matplotlib pour représenter les données sous forme de graphiques adaptés.
• Construire des visualisations avancées : barplots, scatter plots, box plots, pie plots.
• Créer des applications interactives avec Dash pour visualiser les résultats.
MLflow (optionnel) :
• Présenter l’architecture et les fonctionnalités de MLflow.
• Utiliser MLflow Tracking, Projects, Models et Registry pour gérer les modèles.
• Superviser le cycle de vie complet d’un projet de Machine Learning.
DevOps / Virtualisation
APIs :
• Introduire les APIs et les architectures microservices.
• Présenter les méthodes HTTP et leurs fonctions principales.
• Utiliser FastAPI et Flask pour développer des APIs RESTful.
• Documenter une API avec OpenAPI et gérer les erreurs et performances.
Docker :
• Présenter la containerisation et ses avantages face à la virtualisation.
• Initier au fonctionnement de Docker et à la gestion des images.
• Manipuler les conteneurs et gérer les volumes de stockage.
• Construire une image Docker avec une Dockerfile et la partager sur DockerHub.
• Utiliser docker compose pour orchestrer plusieurs conteneurs.
Kubernetes :
• Déployer et gérer des conteneurs avec Kubernetes.
• Comprendre l’initialisation et l’architecture des clusters Kubernetes.
• Déployer une API avec Kubernetes pour assurer sa scalabilité.
Sécurisation des APIs (optionnel) :
• Comprendre la sécurité des APIs et l’utilisation des clés API.
• Maîtriser l’authentification HTTP Basique et les JSON Web Tokens.
• Explorer l’utilisation de HTTPS pour sécuriser les échanges.
CI/CD et Monitoring
Tests unitaires avec Python :
• Mettre en place des tests unitaires avec Pytest pour valider le code.
• Explorer les tests d’intégration et leur rôle dans la validation des fonctionnalités.
• Intégrer les tests unitaires dans un environnement de développement.
Airflow :
• Découvrir les concepts et principes d’Airflow pour l’orchestration de workflows.
• Comprendre l’utilité des DAGs (Directed Acyclic Graphs) et leur structure.
• Gérer les tâches avec des Operators et surveiller les DAGs via l’interface graphique.
Gitlab :
• Installer, initialiser et gérer un dépôt GitLab.
• Comprendre et utiliser Git Blame, Tag et le suivi des modifications locales.
• Gérer les branches, fusions et résoudre les conflits.
Monitoring
Prometheus & Grafana :
• Comprendre l’utilité du monitoring pour superviser les infrastructures.
• Utiliser Prometheus Query Language pour interroger les métriques.
• Créer des dashboards avec Grafana pour visualiser les données.
• Intégrer le monitoring dans un environnement de production.

Nous sommes là pour vous
Soyez accompagné jusqu’à l’embauche
Coaching, CV, LinkedIn et préparation aux entretiens : notre Équipe Carrière vous accompagne dans votre recherche d’emploi jusqu’à l’embauche.
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Processus d’inscription

1
Prise de rendez-vous
Choisissez un créneau pour être recontacté par un de nos conseillers pédagogiques.

2
Échange avec un conseiller
Discutez de votre projet de formation avec votre conseiller. Il répondra à toutes vos questions.

3
Test de positionnement
Après l’échange avec votre conseiller, passez le test de positionnement pour confirmer votre niveau d’entrée.

4
Finalisation et inscription
Plus que quelques étapes avant votre entrée en formation, et le début de votre nouvelle carrière professionnelle !
Frais et financement
Selon votre pays de résidence, nous proposons plusieurs solutions de financement.
- en France
- ailleurs
Frais de formation : 7 490 €
Ce montant inclut la préparation au passage de l’examen pour l’obtention de la certification AWS Certified Cloud Practitioner. À la clé, un badge reconnu dans l’univers AWS, pour valoriser vos compétences cloud.
Frais de formation : 7 490 €
Ce montant inclut la préparation au passage de l’examen pour l’obtention de la certification AWS Certified Cloud Practitioner. À la clé, un badge reconnu dans l’univers AWS, pour valoriser vos compétences cloud.
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Nous avons les réponses
Le Data Engineer conçoit et maintient les infrastructures qui permettent de collecter, stocker, transformer et mettre à disposition les données de l’entreprise.
Ses missions couvrent notamment la création de pipelines de données, la maintenance des architectures big data, l’automatisation des traitements et le contrôle de la qualité des données. Il fournit ainsi des données fiables et exploitables aux Data Scientists, Data Analysts et équipes métier.
Ce métier mobilise des compétences en programmation, en bases de données, en cloud, en DevOps et en communication avec les équipes techniques et opérationnelles.
Vous manipulerez un écosystème complet consacré au data engineering :
– Programmation et développement : Python, Git, GitHub, Linux, Bash, API et tests unitaires.
– Bases de données : SQL, MongoDB, HBase, Elasticsearch et Neo4j.
– Big data et streaming : PySpark, Spark Streaming et Kafka.
– Cloud et data warehousing : AWS, Snowflake et dbt.
– DevOps, orchestration et monitoring : Docker, Kubernetes, Airflow, GitLab, Prometheus et Grafana.
– Machine learning : Matplotlib et MLflow.
Certains modules, notamment le prompt engineering, l’IA générative, MLflow et la sécurisation des API, sont proposés en option.
La formation vise l’obtention des blocs de compétences 2 et 3 de la certification de niveau 7 « Data Engineer », délivrée par DataScientest et enregistrée au RNCP42655 sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 17-07-2026. La fiche officielle est consultable sur France Compétences.
Le titre RNCP42655 est composé de 4 blocs de compétences :
Bloc 1 Concevoir un projet d’architecture technique de gestion de données
Bloc 2 Elaborer une architecture technique de gestion de données
Bloc 3 Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle
Bloc 4 Piloter un projet d’architecture technique de gestion de données
Chaque bloc peut être validé indépendamment, la validation d’un bloc est définitive.
En outre, la formation prépare à la certification AWS Certified Cloud Practitioner, obtenue uniquement après réussite à l’examen officiel supplémentaire. Le coût de l’examen AWS est inclus dans le montant total de la formation.
Un Data Engineer travaille dans les organisations qui collectent et exploitent d’importants volumes de données :
– Les grandes entreprises, au sein des équipes data, cloud, informatique ou innovation.
– Les entreprises de services numériques et les cabinets de conseil.
– Les start-up et scale-up développant des produits fondés sur la donnée.
– Les secteurs de la banque, de l’assurance, de la santé, de l’industrie, du commerce et des télécommunications.
Il collabore notamment avec les Data Scientists, Data Analysts, développeurs, architectes cloud et équipes métier.
En France, 80 % des offres de Data Engineer proposent un salaire brut mensuel compris entre 2 034 € et 4 583 €, soit environ 24 400 € à 55 000 € brut par an, selon France Travail.
La rémunération varie selon l’expérience, la localisation, le secteur, la taille de l’entreprise et la maîtrise des technologies cloud, big data et DevOps. Pour approfondir, consultez notre guide du salaire du Data Engineer.
La qualité de la formation repose sur un programme conçu par nos équipes d’experts en interne, en lien avec des entreprises françaises et européennes, afin de rester aligné avec les outils, les process métier et les compétences recherchées par les recruteurs.
Liora détient également la certification Qualiopi, délivrée par un organisme certificateur indépendant sur la base du référentiel national qualité.
Cette certification est valable 3 ans et prévoit un audit de surveillance obligatoire environ 18 mois après son obtention. Elle atteste notamment:
– des programmes clairs, complets et adaptés aux besoins du marché du travail;
– des méthodes pédagogiques structurées;
– des formateurs qualifiés et expérimentés;
– un accompagnement personnalisé et un suivi régulier de la progression;
– la conformité requise pour certains financements, comme le CPF, France Travail ou les OPCO.
La certification AWS Certified Cloud Practitioner valide une compréhension générale du cloud AWS.
La préparation intégrée à la formation couvre :
– Les fondamentaux AWS.
– La sécurité et le modèle de responsabilité partagée.
– La facturation et le support.
L’obtention de la certification est conditionnée à la réussite de l’examen officiel en ligne supervisé. Le coût de l’examen est inclus dans les frais de formation et un voucher est remis lorsque l’apprenant est prêt à le passer.
La validation du titre RNCP complet rend accessible les types d’emplois suivants :
Data Engineer
Ingénieur data / big data
Développeur data
Machine learning engineer
À la suite de votre formation, vous pouvez compléter votre parcours en suivant la formation Data Product Management et ainsi viser les autres blocs de compétences du titre RNCP.
Après analyse des certifications comparables, des équivalences partielles de la certification RNCP sont recensées sur France Compétences, consulter la fiche RNCP.
En terme de passerelle, le Data Engineer peut s’orienter vers les métiers tels que Chef de projet en intelligence artificielle ou Data Scientist.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.
Pour accéder au dispositif menant à la certification, le candidat qui veut entrer en 1ère année doit justifier d’un diplôme ou titre RNCP de niveau 6 ou de la validation de 180 crédits ECTS. Les candidats doivent aussi avoir la compréhension des langages SQL, Python et le système Linux et connaître le métier visé par le projet professionnel. Ces notions sont évaluées via un test de positionnement en amont de l’entrée en formation.
Vous devez disposer d’un ordinateur, d’une webcam et d’une connexion internet d’au moins 4 Mb/s en envoi et 2 Mb/s en réception.
Deux formats sont proposés :
– Bootcamp : 13 semaines.
– Temps partiel : 11 mois.
La différence se joue uniquement sur le rythme d’apprentissage : le bootcamp est un format intensif sur quelques mois, idéal si vous êtes disponible à temps plein, tandis que le temps partiel s’étale sur une période plus longue avec un volume horaire hebdomadaire réduit, compatible avec une activité professionnelle.
Le programme, la certification visée et l’accompagnement pédagogique restent identiques dans les deux formats, qui se déroulent tous deux 100 % à distance.
La formation se déroule 100% à distance. Ainsi, vous pouvez la suivre quel que soit l’endroit où vous vous trouvez.
Nos équipes s’organisent selon votre rythme pour vous accompagner dans la finalisation de votre dossier. Le traitement est assuré sous une semaine. Si votre projet est déjà bien défini, l’inscription est peut-être finalisée en une journée. À noter : en cas de financement via le CPF, comptez 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.
Pour finaliser votre inscription, rendez-vous sur la page ci-dessous :
Les frais de formation s’élèvent à 7 490 €.
L’évaluation combine un test de positionnement, des cas pratiques en ligne tout au long du parcours et des épreuves certificatives.
– Le bloc 2 du RNCP42655 est évalué par une étude de cas en ligne : À partir d’un dossier documentaire, le candidat devra élaborer une architecture technique de gestion de données dans le respect de la réglementation et des exigences en termes de sécurité tout en limitant l’impact écologique de la solution.
– Le bloc 3 du RNCP42655 est évalué par une étude de cas en ligne : À partir d’un cas réel ou fictif, le candidat devra déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle. Le candidat devra ensuite orchestrer les services de la solution, contrôler la mise en production et automatiser le déploiement de nouvelles versions.
Tout au long de la formation, vous menez un projet fil rouge en groupe, sur un sujet inspiré de cas réels d’entreprise et actualisé chaque mois (avec la possibilité de proposer votre propre sujet, sous validation de l’équipe pédagogique). Conçu pour vous rendre pleinement opérationnel, il vous confronte à des données brutes non nettoyées et mobilise environ un tiers de votre temps de formation. Encadré par un mentor, il donne lieu à des livrables concrets (code, dashboard) et à une soutenance devant jury, tout en développant vos soft skills : présenter, vulgariser et valoriser votre travail.
La formation est dispensée en français : cours, masterclass, supports et accompagnement pédagogique, etc.
Un niveau d’anglais de base reste toutefois utile pour comprendre les anglicismes techniques propres au domaine, ainsi que la documentation de certains outils, souvent rédigée en anglais.
Oui, l’accompagnement humain est au cœur de la formation. Nos professeurs, également concepteurs du programme, vous suivent de bout en bout :
- Assistance quotidienne : les formateurs se relaient sur un forum dédié, du lundi au vendredi de 9h à 17h, pour répondre à vos questions théoriques ou pratiques.
- Échanges continus sur Slack : un accompagnement pédagogique complète le forum pour ne jamais rester bloqué.
- Suivi proactif de votre progression : en cas d’absence prolongée sur la plateforme, votre responsable de cohorte prend directement de vos nouvelles.
Non, aucun stage n’est prévu pendant ou à l’issue de la formation. Le cursus est conçu pour vous rendre opérationnel sans passer par cette étape : le projet fil rouge, mené sur des données et des problématiques réelles d’entreprise, joue le rôle de mise en pratique professionnelle. Vous bénéficiez par ailleurs d’un accompagnement carrière personnalisé (coaching, ateliers, salons de recrutement) pour faciliter votre insertion directe sur le marché du travail.
Selon votre profil, voici les différents dispositifs de financement disponibles pour votre formation :
– Mon Compte Formation (CPF) : un crédit de 500 € est versé chaque année sur le CPF des salariés et indépendants en activité, dans la limite d’un plafond de 5 000 €. Pour les travailleurs reconnus handicapés, ce crédit annuel est majoré (généralement 800 €, avec un plafond porté à 8 000 €).
– Transitions Pro : ce dispositif (ex-CIF) permet aux salariés de financer une formation certifiante pour une reconversion ou une montée en compétences, avec une possible prise en charge des frais pédagogiques et de la rémunération pendant la formation.
– France Travail (AIF) : en complément du CPF, l’Aide Individuelle à la Formation permet de financer jusqu’à 100% des frais de formation pour les demandeurs d’emploi inscrits à France Travail.
– Financement entreprise : l’employeur peut financer la formation dans le cadre de la GPEC, suivie sur le temps de travail (avec accord de l’employeur) ou en parallèle de l’activité, pour les salariés et travailleurs handicapés.
– Financement personnel : paiement comptant en une fois ou échelonné jusqu’à 36 mensualités selon l’étude du dossier, ouvert aux salariés, demandeurs d’emploi, indépendants, travailleurs handicapés et étudiants.
Pour en savoir plus sur les frais de formation les financements adaptés à votre profil, prenez rendez-vous avec un de nos conseillers.
Oui, en général les différents modes peuvent être cumulés. Pour obtenir une confirmation, prenez rendez-vous avec un de nos conseillers.
Depuis le 26 février 2026, le CPF est plafonné à 1 500 € par dossier de formation, mais uniquement pour les formations enregistrées au Répertoire Spécifique (RS). Les formations enregistrées au RNCP, comme cette formation-ci, ne sont pas concernées par ce plafond : le titulaire peut mobiliser l’intégralité de son solde CPF disponible.
Pour en savoir plus, prenez rendez-vous avec un conseiller.
Dès le début de votre formation, notre Équipe Carrière vous accompagne de manière individuelle et personnalisée :
– définition de votre projet professionnel
– coaching pour optimiser votre CV et votre profil LinkedIn
– préparation aux entretiens techniques et RH
– et stratégie de recherche d’emploi.
Vous bénéficiez également d’ateliers carrière collectifs (plus de 70 par an), de ressources exclusives sur notre plateforme, d’un canal Slack dédié et d’une mise en relation directe avec les recruteurs via nos job datings et salons de recrutement.
Dès votre premier jour de formation, pendant la formation, et même à l’issue de celle-ci, vous accédez à une plateforme Career Service regroupant tous les workshops utiles à votre recherche d’emploi, accessible même après la formation. L’équipe Career Management vous accompagne individuellement sur rendez-vous tout au long de votre parcours.
Chaque mois : une journée dédiée à la recherche d’emploi (CV, négociation de salaire, tests techniques), un atelier animé par une consultante senior et un Alumni Talk. S’y ajoutent le salon du recrutement Liora, des webinars experts et un canal Slack dédié centralisant ateliers et offres d’emploi.
Pour en savoir plus, découvrez notre accompagnement carrière.
Liora analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : [email protected]
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Data & IA
Analysez et valorisez les données pour en tirer des insights utiles. Maîtrisez les outils de la Data Science et les bases de l’Intelligence Artificielle pour créer des modèles prédictifs.
Cloud & Dev
Codez des applications web modernes et performantes, manipulez les bases de données et gérez des infrastructures Cloud complètes avec des outils modernes et automatisés.
Cybersécurité
Protégez les données et les infrastructures critiques. Formez-vous aux enjeux majeurs du secteur et aux meilleures pratiques pour sécuriser les systèmes d’information.
Digital
Maîtrisez les outils numériques au cœur des entreprises : ERP, CRM, automatisation des processus et plateformes collaboratives comme Oracle ou SAP.
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