Ingénieur en sciences des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique (YNOV)

Pour candidater, montre que tu as déjà des bases solides en programmation, en bases de données et en logique mathématique. Même si les données disponibles ne précisent pas le taux d’accès ou le nombre de places, le niveau visé est un niveau 7 : on attend donc un profil déjà avancé, capable de suivre des projets techniques et de travailler en autonomie.

Dans ton dossier, valorise tes projets concrets : scripts Python, notebooks de data analyse, dashboard Power BI, projet SQL, API, scraping, modèle de machine learning, participation à un hackathon ou expérience en alternance. Un lien GitHub, un portfolio ou quelques captures de projets bien expliqués peuvent faire la différence.

Prépare aussi ton projet professionnel. Si tu hésites entre infrastructure data et apprentissage automatique, ce n’est pas bloquant, mais tu dois être capable d’expliquer ce qui t’attire : construire des architectures fiables, automatiser des flux de données, ou entraîner et déployer des modèles prédictifs. Pour l’alternance, commence tes recherches tôt à Lyon et dans la région Auvergne-Rhône-Alpes : les recruteurs apprécient les candidats qui savent déjà expliquer ce qu’ils peuvent apporter à une équipe data.

Cette formation de niveau 7 à Lyon Ynov Campus te prépare aux métiers de la data science, avec deux orientations possibles : l’infrastructure data, pour construire et maintenir les systèmes qui stockent et font circuler les données, ou l’apprentissage automatique, pour créer des modèles capables de prédire, classer ou détecter des tendances.

Concrètement, tu apprends à récupérer des données depuis des bases, des API ou le web, à les nettoyer, les organiser et les rendre exploitables. Tu travailles sur des outils et méthodes utilisés en entreprise : SQL et NoSQL, Python, pipelines ETL, solutions Big Data, visualisation de données, tableaux de bord, sécurité, RGPD et documentation technique.

Si tu choisis la spécialisation infrastructure data, tu vas davantage te concentrer sur l’architecture : entrepôts de données, pipelines temps réel, cloud, supervision, automatisation des déploiements et gestion des incidents. Si tu choisis l’apprentissage automatique, tu iras plus loin sur les algorithmes, l’entraînement de modèles, l’optimisation, le déploiement via API, le monitoring et les outils comme Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.

La formation s’adresse à des étudiants qui aiment à la fois coder, raisonner avec des chiffres et comprendre les besoins d’une entreprise. L’alternance est un vrai point fort : elle te permet de te confronter rapidement à des projets réels, dans une métropole lyonnaise où les besoins en numérique, industrie, santé, transport, énergie et services sont bien présents.

Cette formation te prépare à devenir ingénieur en sciences des données, avec une vision complète de la chaîne data : récupérer les données, les stocker, les nettoyer, les sécuriser, les analyser puis les rendre compréhensibles pour aider à la décision. Tu apprends à travailler avec des données structurées, comme des bases SQL, mais aussi avec des données moins organisées, issues du web, d’API, de fichiers ou de flux en temps réel.

Tu développes des compétences techniques solides : création de bases de données SQL et NoSQL, mise en place de traitements automatisés, utilisation d’outils comme Spark ou des solutions ETL, préparation de données fiables pour l’analyse, conception de tableaux de bord et restitution des résultats. Une place importante est aussi donnée à la sécurité : gestion des accès, chiffrement, anonymisation, respect du RGPD et bonnes pratiques pour protéger les données.

• Tronc commun data : collecte via API, web scraping ou bases existantes, automatisation des flux, stockage adapté au volume et à l’usage, transformation des données, analyse, visualisation et communication des résultats.
• Gestion de projet : cadrage d’un besoin métier, choix des outils, planification, pilotage d’un projet data, accompagnement des utilisateurs et travail en équipe.
• Éthique et gouvernance : prise en compte de la qualité des données, de leur usage responsable, des risques juridiques et des règles de confidentialité.

En spécialisation infrastructure data, tu vas plus loin sur la conception d’architectures capables de stocker, traiter et faire circuler de gros volumes de données. Tu apprends à déployer, superviser, maintenir et sécuriser des plateformes data. En spécialisation apprentissage automatique, tu te concentres davantage sur la création de modèles de machine learning : compréhension du problème, entraînement des modèles, évaluation des résultats, déploiement et automatisation pour une utilisation en conditions réelles.

À la sortie, tu peux viser des postes comme data scientist, ingénieur data scientist, ingénieur big data ou architecte big data. Selon ta spécialisation, tu pourras travailler sur la conception d’une plateforme de données, la mise en place de pipelines, l’analyse de grands volumes de données, la création de modèles prédictifs ou leur mise en production.

Les secteurs possibles sont très variés : industrie, énergie, télécoms, e-commerce, banque, assurance, santé, transport, services numériques, administration ou éducation. À Lyon, le tissu économique est intéressant pour ce type de profil : la métropole combine grands groupes, entreprises industrielles, acteurs de la santé, startups numériques et sociétés de conseil qui recrutent régulièrement sur les métiers data.

Les missions peuvent évoluer rapidement vers plus de responsabilités : pilotage de projet data, choix d’architecture, encadrement d’une équipe, gouvernance des données ou accompagnement des métiers dans l’usage des outils d’analyse. Les données fournies ne mentionnent pas de salaire précis ; il faudra donc comparer les offres d’alternance et de premier emploi selon le secteur, la taille de l’entreprise et le niveau technique demandé.