MBA Spécialisé Expert Data/IA
- Durée : 2 ans
- Admission : de Bac+3 à Bac+5
- Diplôme obtenu : Titre RNCP Niveau 7
- 100% en ligne et en alternance
À l'heure où les données se comptent en milliards et où l'IA redéfinit les usages, les entreprises recherchent des experts capables d'exploiter tout le potentiel de ces technologies. Ce MBA vous donne les clés pour bâtir des architectures data solides, entraîner des modèles avancés, orchestrer des pipelines complexes et industrialiser l'IA grâce au MLOps et aux environnements cloud.
Compétences acquises
- Conception de solutions data dans une architecture SI performante et sécurisée
- Collecte, traitement, structuration et stockage de données massives (Big Data)
- Développement d'algorithmes de machine learning et de deep learning
- Analyse statistique avancée et visualisation des résultats
- Déploiement de pipelines data et mise en production de modèles IA
- Application de l'IA à des problématiques métiers (marketing, cybersécurité, santé, etc.)
- Maîtrise des enjeux éthiques, juridiques (RGPD) et environnementaux liés aux données
Les points forts du MBA Spécialisé Expert Data / IA
- Une approche projet centrée sur des cas concrets et des données réelles
- Une double compétence recherchée : ingénierie data & développement IA
- Des outils professionnels utilisés en entreprise (Python, Spark, Power BI, etc.)
- Une formation data/ia 100 % en alternance avec accompagnement carrière personnalisé
- Une spécialisation pointue adaptée aux nouveaux enjeux de la transformation numérique
Le programme
- Stratégie des systèmes d'information : architecture, cybersécurité, big data & open data
- Veille technologique et innovation : nouvelles tendances IA, RGPD, recommandations
- Gestion de projet data / IA : méthode agile, cahiers des charges, planification
-
Conception d'applications Data & IA
- Modélisation, architecture n-tiers
- Data lakes, bases SQL/NoSQL, clusterisation
- Extraction et transformation de données
-
Développement Python & Big Data
- Pandas, NumPy, SciKit-learn, Spark
- APIs IA et automatisation de traitement
Informations complémentaires du programme
Année 1
Durée de la formation : 455 heures
Cours en distanciel
Prochaine rentrée : septembre 2026
Objectifs pédagogiques :
-
Approfondir les techniques avancées de Machine Learning et Deep Learning
- Mettre en œuvre des modèles supervisés et non supervisés.
- Explorer les applications du NLP (traitement automatique du langage naturel).
- Développer des solutions en vision par ordinateur.
-
Développer et industrialiser des solutions d'Intelligence Artificielle
- Concevoir et automatiser un pipeline de Machine Learning complet.
- Évaluer la performance des modèles à l'aide de métriques adaptées.
- Mettre en place des processus d'amélioration continue et de réentraînement des modèles.
-
Maîtriser les environnements Big Data et le calcul distribué
- Exploiter les frameworks Hadoop et Spark pour le traitement massif de données.
- Gérer le stockage, la manipulation et l'analyse de grands volumes de données.
- Optimiser les performances dans des environnements distribués.
-
Renforcer ses compétences en datavisualisation et datastorytelling
- Créer des dashboards interactifs et dynamiques (Power BI, Dash, Plotly).
- Utiliser des bibliothèques de visualisation avancées (matplotlib, seaborn).
- Structurer et présenter des analyses de données de manière claire et impactante.
-
Intégrer les principes d'éthique et de gouvernance de la donnée
- Appliquer les normes de protection et de sécurité des données (RGPD).
- Identifier et limiter les biais algorithmiques.
- Développer une approche responsable et transparente de l'IA
Modalités d'évaluation :
QCM, mise en situation, travaux de groupe, évaluation continue
Méthodes pédagogiques mobilisées :
Cours théoriques, travaux pratiques, projets individuels et de groupe, ateliers
Vous vous interrogez peut-être sur la possibilité de suivre nos formations. Contactez-nous afin que nous puissions trouver des solutions adaptées : accessibilite@3wacademy.fr
L'école de développement web 3W Academy est attentive à fournir un apprentissage accessible aux apprenants en situation de handicap.
- Machine learning & deep learning avancés : NLP, vision par ordinateur, modèles supervisés et non supervisés
- Développement IA & mise en production : pipeline ML, évaluation, amélioration continue
- Big Data & calcul distribué : Hadoop, Spark, gestion de grands volumes
- Visualisation et datastorytelling : Dashboards, Power BI, matplotlib, Plotly
- Éthique & gouvernance de la donnée : RGPD, sécurité des données, IA responsable
- Projet fil rouge & mémoire : solution IA ou data en contexte réel, soutenance
Informations complémentaires du programme
Année 2
Durée de la formation : 455 heures
Cours en distanciel
Prochaine rentrée : septembre 2027
Objectifs pédagogiques :
Analyser une problématique liée au Big Data en évaluant les volumes, la vélocité et la variété des données, afin de concevoir une stratégie d'analyse coordonnée qui maximise l'extraction de valeur.
Concevoir et évaluer des modèles statistiques et des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning, adaptés aux besoins métiers et aux enjeux opérationnels.
Optimiser l'exploitation des données en mettant en œuvre des processus ETL (extraction, transformation, chargement), en évaluant la qualité et la pertinence des données, et en garantissant leur conformité aux exigences de protection (RGPD).
Concevoir et structurer des bases de données adaptées aux traitements analytiques et aux projets IA, afin d'optimiser la performance et de faciliter l'extraction de connaissances exploitables.
Schématiser et développer des programmes d'IA répondant aux besoins fonctionnels des projets, avec une approche modulaire, évolutive et sécurisée.
Conduire une veille technologique et réglementaire en identifiant les innovations favorisant la cybersécurité, l'éthique des données et la réduction de l'impact environnemental des projets numériques.
Élaborer une stratégie informatique d'entreprise en alignant les choix technologiques sur les objectifs stratégiques et les contraintes réglementaires.
Analyser les problématiques clients dans un contexte de transformation digitale, en identifiant les défis actuels, les objectifs de transformation et les besoins spécifiques.
Planifier et piloter un projet informatique en décomposant les phases, en allouant les ressources nécessaires et en mobilisant une méthodologie adaptée (Agile, Lean, etc.) pour optimiser le suivi et la réussite.
Concevoir une architecture applicative sécurisée et adaptée à la complexité du système d'information et aux exigences fonctionnelles et techniques.
Objectifs opérationnels/compétences visées par la certification :
- Définir une stratégie de systèmes d'information.
- Piloter des projets informatiques.
- Concevoir et développer une application informatique.
- Construire et implémenter des modèles de big data et d'IA
Modalités de certification :
La délivrance de la certification « Expert en informatique et systèmes d'information » Niveau 7 (équiv. Bac+5) est conditionnée à la validation de tous les blocs de compétences.
Titre RNCP Expert en informatique et systèmes d'information (https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/40573/) Niveau 7 (équiv. Bac+5) délivré par la 3W Academy enregistrée au RNCP par décision de France Compétences le 30/04/2025 pour une durée de 5 ans (RNCP 40573).
En cas de validation partielle, tout bloc de compétences est acquis à vie.
Pas de suite de parcours/Pas de passerelle
Indicateur(s) de résultats :
- Taux de présentation aux épreuves de validation des compétences : Pas de diplômé à ce jour.
- Taux de réussite à la formation : Pas de diplômé à ce jour.
- Taux de poursuites d'études : Pas de diplômé à ce jour.
- Taux d'insertion professionnelle des diplômés à 6 mois (tout emploi) : Pas de diplômé à ce jour.
- Taux d'insertion professionnelle des diplômés dans le(s) métier(s) visé(s) par la formation à 6 mois : Pas de diplômé à ce jour.
- Valeur ajoutée de l'établissement : Pas de diplômé à ce jour.
- Taux d'interruption en cours de formation : Pas de diplômé à ce jour.
- Taux de rupture des contrats d'apprentissage conclus : Pas de diplômé à ce jour.
Accessibilité aux personnes en situation de handicap
Vous vous interrogez peut-être sur la possibilité de suivre nos formations. Contactez-nous afin que nous puissions trouver des solutions adaptées : accessibilite@3wacademy.fr
L'école de développement web 3W Academy est attentive à fournir un apprentissage accessible aux apprenants en situation de handicap.
En savoir plus sur le MBA Spécialisé Expert Data/IA de la 3W Academy
Quels débouchés professionnels après ce MBA Spécialisé ?
Les diplômés de la formation data / IA en alternance accèdent à des postes tels que Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer, IA Engineer, Analyste Big Data ou Consultant Data/IA. Grâce à leur double compétence en gestion de données et en intelligence artificielle, ils sont recherchés dans des secteurs variés comme le marketing, la finance, la cybersécurité, la santé ou encore l'industrie.
En quoi ce MBA Spécialisé Expert Data / IA est-il différent d'une formation classique en data science ?
Contrairement à une formation purement technique, ce MBA Spécialisé associe ingénierie des données et développement de solutions IA, tout en intégrant les enjeux stratégiques, éthiques et réglementaires liés à l'exploitation des données. L'objectif est de former des experts capables à la fois de concevoir des architectures data performantes et de développer des modèles IA appliqués à des problématiques métiers réelles.
Quels outils et technologies vais-je maîtriser pendant la formation Expert Data / IA ?
Les étudiants en formation IA / data en alternance apprennent à utiliser les langages et frameworks incontournables (Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Spark, Hadoop), ainsi que des solutions de visualisation et datastorytelling (matplotlib, Plotly, Power BI). La formation couvre également les environnements Big Data (data lakes, bases SQL/NoSQL, clusterisation) et les pipelines de machine learning pour déployer des modèles en production.
Quels types de projets concrets sont proposés aux étudiants en formation data / IA en alternance ?
La pédagogie est centrée sur la pratique et les cas réels : extraction et traitement de données massives, développement de modèles prédictifs, analyse de données textuelles (NLP), vision par ordinateur, calcul distribué ou encore datavisualisation. En dernière année, le projet fil rouge consiste à concevoir et déployer une solution data/IA complète en conditions professionnelles, présentée lors d'une soutenance finale.
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