Mastère Expert en Intelligence Artificielle

Logo 'Y' de Ynov d'une formation

Devenez un Expert en Intelligence Artificielle

L'Intelligence Artificielle transforme le monde à une vitesse fulgurante. Vous souhaitez être au cœur de cette révolution ? Notre Mastère en Intelligence Artificielle est conçu pour vous ! Vous apprendrez à développer des solutions innovantes en utilisant les techniques avancées de machine learning et de deep learning, tout en acquérant des compétences clés en gestion de projet et en communication. À l'issue de votre formation chez Ynov, vous saurez créer des modèles prédictifs capables de résoudre des problèmes complexes et de générer des insights qui vont bien au-delà de ce que les méthodes statistiques traditionnelles peuvent offrir. La data est le pétrole du 21 ème siècle, à mesure que vous la raffinez, elle devient plus précieuse et plus utile. Alors, prêt à devenir un expert en IA ?

Notre programme de Mastère en Intelligence Artificielle vous prépare à devenir un expert capable de transformer des données complexes en solutions intelligentes et pratiques. En choisissant ce parcours, vous serez formé aux métiers de l'IA, mais aussi du traitement massif de la donnée.

Vous explorerez les technologies de pointe de l'IA en travaillant sur des algorithmes avancés de machine learning et de deep learning pour développer des modèles prédictifs et des solutions intelligentes.

Dans notre Mastère en Intelligence artificielle, nous mettons l’accent sur cette complémentarité entre l'IA et la data science, vous préparant à devenir non seulement un pionnier dans l'application de l'intelligence artificielle, mais aussi un expert en données,

En plus des compétences techniques, développez des soft skills essentielles telles que la gestion de projet, le travail en équipe et la communication, qui vous permettront de vous démarquer sur le marché du travailApprenez auprès de professionnels en activité et bénéficiez de leur expertise et de leur vision actuelle du marché.

Rejoignez notre Mastère en Intelligence Artificielle et préparez-vous à jouer un rôle clé dans la transformation numérique des entreprises. Postulez dès maintenant pour devenir un expert en IA et contribuer à façonner l'avenir technologique !

  • Titre Ingénieur en science des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique*
  • Alternance disponible

Mastère Expert en Intelligence Artificielle

Prochaine rentrée :

Octobre 2025

Durée :

2 ans

Niveau d'entrée :

Bac +3 / Bac +4

Campus concernés :

Aix-en-Provence, Bordeaux, Lyon, Nantes, Paris, Toulouse, Lille, et Rennes

Connect

Formation disponible en ligne

qu'est-ce que c'est la cybersécurité

Notre Directeur de la formation Intelligence Artificielle & Data

Intégrez notre Mastère en Intelligence Artificielle et devenez un acteur clé de l'innovation. Ce programme vous donnera les clés pour décoder les mystères cachés dans l’immensité des données disponibles en utilisant l'intelligence artificielle pour résoudre les défis les plus complexes.

Les + du Mastère Expert en Intelligence Artificielle et Data

  • Un programme 100% dédié à l’expertise de l'IA et l'exploitation massive des données
  • Un contenu très technique, idéal pour les passionnés de data et d’informatique
  • Accès à des plateformes de formation moderne et exclusives
  • Des infrastructures cloud dédiées à l'entrainement de vos modèles
  • Titre d'Ingénieur en science des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique délivré par YNOV - RNCP39586 - NSF 326 de niveau 7 enregistré au RNCP par décision du Directeur Général de France Compétences en date du 01/10/2024*
  • Alternance possible dès la 1ère année de Mastère
  • Admission parallèle possible en mastère 1
IA

L'IA au cœur de notre formation

L'intelligence artificielle (IA) est devenue un outil indispensable de nos jours. Nous l'intégrons sous tous ses aspects dans notre Mastère Expert en Intelligence Artificielle afin de vous offrir un enseignement complet :

Un tronc commun avec tous les mastères sur :

  • L'éthique et l'impact sociétal : Vous apprendrez à utiliser l'IA de manière responsable, en prenant en compte les aspects éthiques, écologique, légaux et sociaux.
  • L'art du prompt : Introduction aux outils essentiels utilisés dans l'IA, tels que ChatGpt, Mistral, Midjourney, Ideogram, Gemini

Des cours / ateliers pratiques orientés métier :

  • Développement assisté par l'IA
  • Aide à la configuration des réseaux et Infrastructures
  • Analyse et visualisation de la data

Les secteurs qui recrutent

Un bassin d'emploi en pleine progression.

Le secteur de l’intelligence artificielle embauche massivement. À l’heure où le numérique est omniprésent, il faut sans cesse se développer et se réinventer. Avec l'avènement des IA génératives telles que ChatGPT, Midjourney, Dall-E 2... l'IA se démocratise et apparait de plus en plus comme un outil indispensable pour les entreprises. Ces dernières sont ainsi de plus en plus nombreuses à rechercher des professionnels qualifiés en la matière afin de répondre à ces évolutions.

Les professionnels de l’Intelligence Artificielle & Data sont fortement recherchés par les sociétés qui produisent des logiciels, vendent des produits sur internet ou encore par celles spécialisées dans la banque et l'assurance.

Les débouchés métiers

  • Data Scientist
  • Data Engineer
  • Machine Learning Engineer
  • Consultant en Data
  • Consultant informatique

Adaptez votre Mastère selon votre projet professionnel

Mastère Expert en Intelligence Artificielle

3 majeures obligatoires

• Algorithmie et développement dans l'ingénierie des données

Ce cours explore les structures de données avancées et les algorithmes optimisés pour résoudre des problématiques complexes en ingénierie des données. Vous apprendrez à manipuler les listes chaînées, les arbres et les graphes, à automatiser la collecte et le traitement de données via des API, le web scraping et le crawling ainsi qu’à appliquer les principes SOLID pour garantir la maintenabilité des solutions. Vous développerez des scripts performants en Python, SQL ou R, tout en comprenant l’évolution des bonnes pratiques de développement et leur impact sur l’industrie.

 

• Machine learning

Découvrez l’apprentissage supervisé et non supervisé pour concevoir des modèles performants adaptés aux enjeux métiers. Ce cours vous forme à la collecte et préparation des données, à l’optimisation des modèles via le Feature Engineering et AutoML, et à la détection des anomalies et des séries temporelles. Vous apprendrez à exploiter Python, Scikit-learn et Jupyter Notebook pour entraîner, sauvegarder et surveiller des modèles tout en garantissant leur fiabilité et leur scalabilité.

 

• Data science

Maîtrisez l’ensemble du cycle de vie des données, de la collecte à l’analyse avancée, en passant par la sécurisation et la visualisation. Ce cours vous forme à exploiter SQL, NoSQL et les solutions Big Data, à concevoir des modèles statistiques en Python et à représenter les résultats avec des outils de visualisation comme PowerBI. Vous apprendrez à traduire des besoins métiers en axes d’analyse pertinents, à appliquer des techniques comme la réduction de dimension (PCA) et l’analyse de séries temporelles (ARIMA)

3 mineures obligatoires

- Gestion de projet IT

Maîtrisez la gestion de projets informatiques en structurant, planifiant et pilotant efficacement chaque étape. Ce cours vous forme à coordonner les équipes, assurer la communication entre les parties prenantes et gérer les incidents pour garantir la continuité des services. Vous apprendrez à utiliser des outils et méthodologies adaptés (Agile, Scrum, ITIL), à suivre l’avancement des projets et à optimiser la montée en compétences des équipes pour garantir des livrables performants et alignés sur les objectifs stratégiques.

 

- Pilotage de la stratégie SI

Apprenez à aligner la stratégie du système d’information avec les objectifs de l’entreprise en optimisant sa valeur et sa gouvernance. Ce cours vous forme à l’analyse des besoins, à l’évaluation des risques et à la gestion des coûts du SI. Vous développerez des compétences clés en pilotage des ressources, en mise en place d’indicateurs de performance et en élaboration de tableaux de bord pour un suivi efficace. Grâce à une approche pragmatique, vous maîtriserez les outils et méthodes essentiels pour structurer, sécuriser et optimiser la gestion du SI.

 

- Outils ETL 

Apprenez à concevoir et automatiser des pipelines de traitement de données performants grâce aux outils ETL modernes. Ce cours vous forme à l’extraction de données depuis des API, bases SQL/NoSQL ou web scraping, à leur transformation via des logiciels comme Talend, ou AlteryX ou directement en Python et SQL, et à leur chargement dans des entrepôts de données optimisés.

Projets et apprentissage par la pratique

Projets interdisciplinaires avec une mise en situation réel de l'entreprise : Les Ydays

• Pédagogie orientée autour de la pratique

• Modules de cours évalués par des projets pratiques et soutenue devant des jurys

• Plateforme d'Anglais moderne et intuitive

• L'IA au cœur de notre pédagogie

• Hackathons et challenges : des événements collaboratifs pour stimuler la créativité et la résolution de problèmes en équipe.

• Compétitions et certifications : préparation à des certifications techniques et participation à des compétitions (CTF, hackathons, challenges tech).

Nombre d'heures :

Mastère 1 : 500h 

Le volume horaire est communiqué à titre indicatif pour l'année académique en cours.

3 majeures obligatoires

3 majeures obligatoires

• Industrialisation de l'IA dans le cloud :

Ce cours vous forme à l’automatisation et au déploiement de modèles IA en production, en intégrant les principes du MLOps pour assurer scalabilité, performance et sécurité. Vous apprendrez à concevoir des pipelines de données en temps réel, à déployer des modèles sur le cloud via des APIs optimisées, et à exploiter des technologies comme MLflow, Docker et Kubernetes pour la gestion des environnements IA.


• Deep Learning

Plongez au cœur du Deep Learning en maîtrisant les réseaux de neurones avancés (CNN, RNN, LSTM) avec TensorFlow et PyTorch. Ce cours vous permettra d’entraîner, optimiser et déployer des modèles performants pour des applications variées : vision par ordinateur, traitement du langage naturel, séries temporelles et bien plus encore. Vous explorerez des techniques avancées comme le transfert learning, les autoencodeurs et les mécanismes d’attention, ainsi que l’intégration des modèles en production via la sérialisation, la containerisation et le versioning. L’objectif est de vous doter d’une approche complète, allant des fondamentaux mathématiques aux meilleures pratiques d’industrialisation.


• Natural language processing (NLP)

Apprenez à exploiter la puissance du traitement automatique du langage naturel (NLP) pour développer des applications intelligentes capables d’analyser, comprendre et générer du texte. Ce cours vous permettra de préparer et vectoriser les données textuelles, d’entraîner des modèles avancés comme les RNN, LSTM et transformers (BERT, GPT), et d’intégrer ces modèles dans des solutions concrètes. Vous découvrirez également le Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les meilleures pratiques pour superviser, monitorer et optimiser les modèles NLP en production.

3 mineures obligatoires

• Data visualisation avancée

Ce cours vous permet de transformer des données complexes en insights exploitables grâce à des visualisations percutantes et interactives. Vous apprendrez à structurer et analyser les besoins métier, à choisir les bonnes représentations graphiques et à concevoir des dashboards dynamiques avec des outils comme Power BI, Tableau ou des bibliothèques Python. L’accent sera mis sur la narration visuelle (data storytelling) et l’adaptation des visualisations aux différents publics cibles pour une prise de décision stratégique efficace.

 

• MLops

Ce cours vous forme à l’automatisation et l’optimisation du cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle, en appliquant les principes du MLOps. Vous apprendrez à concevoir des pipelines de données, à déployer des modèles en production avec des outils comme MLflow et Kubeflow et à superviser leur performance en temps réel grâce à des systèmes de monitoring avancés.

 

• Large language models (LLM)

Découvrez les modèles de langage à grande échelle (LLM) et maîtrisez leur entraînement, fine-tuning et déploiement. Ce cours vous apprend à exploiter des modèles pré-entraînés comme ceux d’OpenAI, Anthropic ou Gemini, à les personnaliser pour des besoins spécifiques (classification, génération de texte, analyse sémantique), et à les intégrer dans des applications via API.

Projets et apprentissage par la pratique

• Projets interdisciplinaires avec une mise en situation réel de l'entreprise : Les Ydays

• Pédagogie orientée autour de la pratique

• Modules de cours évalués par des projets pratiques et soutenue devant des jurys

• Plateforme d'Anglais moderne et intuitive

• L'IA au cœur de notre pédagogie

• Hackathons et challenges : des événements collaboratifs pour stimuler la créativité et la résolution de problèmes en équipe.

• Compétitions et certifications : préparation à des certifications techniques et participation à des compétitions (hackathons, challenges tech).

Nombre d'heures :

Mastère 2 : 500h 

Le volume horaire est communiqué à titre indicatif pour l'année académique en cours.

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Après cette formation, les candidats s'intègrent dans la vie professionnelle

Développez vos compétences

À l’issue de votre formation vous aurez acquis les soft skills et hard skills suivants :

Développez vos compétences À l’issue de votre formation, vous aurez acquis les soft skills et hard skills suivants :

#Soft Skills

Adaptabilité, travail en équipe, gestion de projet (temps, coût, qualité, prise de parole en public, aisance à l’oral, autonomie, responsabilisation, persévérance, exigence, organisation, capacité à résoudre les problèmes, prise de décision, agilité, curiosité, sens du contact, passion pour le digital, raisonnement numérique, sens de l’innovation, rigueur, minutie, flexibilité

#Hard Skills

  • Analyse exploratoire des données : Capacité à explorer et analyser de grands ensembles de données pour en extraire des insights pertinents.
  • Modélisation statistique : Compétences en création et utilisation de modèles statistiques pour interpréter des données complexes.
  • Machine Learning : Maîtrise des techniques et algorithmes de machine learning pour développer des modèles prédictifs performants.
  • Optimisation de la performance des algorithmes et des modèles : Amélioration continue des modèles et algorithmes pour garantir leur efficacité et précision.
  • Développement d’intelligences artificielles : Conception et implémentation de solutions d'IA pour résoudre des problèmes complexes.
  • Communication des résultats : Capacité à présenter et expliquer clairement les résultats de l'analyse de données et des modèles d'IA.
  • Gestion de projet : Compétences en planification, organisation et gestion de projets technologiques.
  • Veille technologique : Suivi des avancées technologiques et des tendances en intelligence artificielle pour rester à la pointe de l'innovation.
  • Respect des normes éthiques et légales : Application des normes éthiques et des réglementations légales dans le développement et l'utilisation de l'IA.

L'alternance , la clé de votre réussite.

Avec l'école en alternance, la professionnalisation devient le fil conducteur de vos études.

Quel que soit le cursus que vous suivez, des périodes en entreprise viendront rythmer vos études. L’alternance est une formule idéale pour les étudiants, qui offre autant d'avantages professionnels que financiers. 

  • Maîtrise des compétences techniques
  • 2 années d’expérience professionnelle au terme de vos études
  • Employabilité maximisée et accélérateur de carrière
  • Prise en charge des frais de formation
En savoir +
Des étudiants sont assis sur des chaises, faces à un bureau. Ils discutent et l'étudiante de droite tient un crayon dans sa main droite.

Projets étudiants

Venez nous rencontrer,

durant nos journées Portes Ouvertes

Informations complémentaires

Titre d'Ingénieur en science des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique enregistré - Niveau 7*

Titre d'Ingénieur en science des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique délivré par YNOV - RNCP39586 - NSF 326 de niveau 7 enregistré au RNCP par décision du Directeur Général de France Compétences en date du 01/10/2024

Titre RNCP

Ce titre en quelques chiffres

(ex Expert Informatique et Systèmes d’Information)

 

  • Taux de réussite au titre : 89%

Résultats obtenus de 636 certifiés sur 714 candidats à la certification pour l’année académique 2022/2023
 

  • Taux de réussite apprentis : 89%

Résultats obtenus de 608 apprentis certifiés sur 681 candidats à la certification pour l’année académique 2022/2023

- - -

  • Taux d’insertion global à 6 mois : 93%

Enquête réalisée auprès des apprenants certifiés par ce titre pour l’année 2022-2023, sur la base de 75 apprenants ayant répondu.

  • Taux d’insertion global des apprentis à 6 mois : 92%

Enquête réalisée auprès des apprentis certifiés par ce titre pour l’année 2022-2023, sur la base de 68 apprentis ayant répondu.

  • Taux de poursuite d’études pour les apprentis certifiés en 2022-2023 sur ce titre : 2,9%

Enquête réalisée auprès des apprentis certifiés par ce titre pour l’année 2022-2023, sur la base de 68 apprentis ayant répondu.

Voies d’accès et prérequis de la formation

Les voies d'accès à la formation sont les suivantes :

  • Statut étudiant
  • En contrat d'apprentissage
  • En contrat de professionnalisation
  • En formation continue
  • par l'intermédiaire de la VAE : Retrouvez toutes nos informations sur la VAE ICI

 

Le dispositif s’adresse :

  • aux titulaires d'un diplôme de niveau 4 ou équivalent pour un parcours en 5 ans
  • aux titulaires d'un diplôme de niveau 5 ou équivalent dans le domaine de l’informatique pour un parcours en 3 ans
  • aux titulaires d’un diplôme de niveau 6 ou équivalent dans le domaine de l’informatique pour un parcours en 2 ans
  • aux titulaires d'un diplôme de niveau 6 et être en cours de préparation d'une première année d'une formation visant un titre ou diplôme de niveau 7 ou supérieur dans le domaine de l’informatique et avoir réussi les tests d'admission pour un parcours en 1 an

Toute demande ne répondant pas aux prérequis de la formation est étudiée par une commission placée sous l’autorité du certificateur.

Objectifs de la formation

Le secteur stratégique de la data et de l’intelligence artificielle continue sa croissance. Les quantités de données numériques produites et traitées dans le monde sont exponentielles. L’enjeu est crucial pour les entreprises. Il s’agit de les valoriser et les exploiter pour produire des connaissances, faire des prédictions, analyser des comportements etc.

Cette certification professionnelle s’inscrit dans ce contexte et permet d’acquérir un socle de compétences communes nécessaires pour collecter, stocker, traiter et valoriser des données. Elle vise aussi à fournir les compétences nécessaires pour piloter des projets complexes, intégrer les problématiques des entreprises et élaborer des solutions adaptées qui permettront d’atteindre les objectifs fixés. Ces compétences sont complétées de compétences liées à l'apprentissage automatique ou à l'infrastructure data :

  • véritable expert en apprentissage automatique, il conçoit des modèles de Machine Learning et des indicateurs pour aider la prise de décision dans la stratégie d’entreprise. Il utilise ces modèles prédictifs pour faire des recommandations et aider les dirigeants dans leur pilotage d’entreprise.
  • ou expert en architecture des données, il conçoit et administre les systèmes de collecte de données. Il assure la récupération, la mise à disposition et la sécurisation des données afin de permettre leur exploitation.

Méthodes mobilisées

UNE PÉDAGOGIE ADAPTÉE

Pour atteindre les objectifs pédagogiques fixés et garantir aux apprenants l'acquisition des compétences mentionnées ci-dessus, Ynov met en œuvre diverses stratégies et outils.

L’école propose une pédagogie active, en mode projet avec des rythmes adaptés pour permettre aux apprenants d’être plus actifs, plus créatifs et de travailler de manière collaborative.

La pédagogie Ynov vise à responsabiliser l’apprenant quant à son parcours d’études et à lui apprendre à être autonome dans son apprentissage. Pour ce faire, une multiplicité de supports, formats, plateformes digitales et espaces d’apprentissage sont utilisés, de sorte que les cours soient aussi variés et stimulants que possible : classes inversées, e-learning, serious games, vidéos, face à face, simulations, études de cas, pitchs, projets, etc.

DES OUTILS COLLABORATIFS

Les Campus Ynov sont conçus comme des écosystèmes, connectés et ouverts. Tous les publics sont invités à expérimenter, créer et partager.

Pour ce faire, une série de plateforme sont mises à leur disposition :

LinkedIn Learning

Une plateforme de contenu en ligne qui propose plus de 300 000 vidéos en français et en anglais. 3D, animation, CAO, Compétences professionnelles, Design web, Design, Illustration, IT, Programmation, Marketing, Photographie, Vidéo, Audio, Images, Bureautiques sont autant de thèmes de vidéos proposés par LinkedIn Learning. Cette plateforme permet à chaque apprenant d’approfondir le programme vu en classe ou d’explorer de nouvelles thématiques pour développer ses connaissances et compléter leur profil.

Moodle

Une plateforme d’apprentissage en ligne sous licence open source servant à créer des communautés d’apprenants autour de contenus et d’activités pédagogiques. Moodle créé ainsi un environnement d’apprentissage en ligne favorisant les échanges et les interactions entre les apprenants, les enseignants et le contenu pédagogique. L’apprenant est placé au cœur du dispositif et la plateforme s’articule autour de son parcours pédagogique. Ce parcours se profile à travers la décomposition thématique ou hebdomadaire des modules. Moodle peut être utilisé pour l’enseignement à distance ou pour l’accompagnement de cours en présentiel.

Survey Monkey

Une plateforme de sondages et questionnaires en ligne permettant de réaliser des études sophistiquées et proposant une analyse de données avancée et facilitée. Survey Monkey est utilisé, entre autres, par les apprenants pour réaliser des enquêtes pour leurs mémoires de fin d’étude.

Hyperplanning

Un logiciel de gestion des plannings et des salles. Les apprenants ont accès aux emplois du temps, aux évaluations et au suivi des absences.

Ymatch

Une plateforme facilitant la mise en relation des étudiants avec les entreprises. Un espace intuitif qui intègre job board et CVthèque Ynov. Les apprenants y déposent leur CV, consultent les offres de nos entreprises partenaires et reçoivent des propositions correspondant à leurs compétences. À travers un logiciel d’Intelligence artificielle, Ymatch met en relation de manière automatisée les compétences des apprenants avec les compétences recherchées par les entreprises, dès qu’elles publient une offre sur la plateforme. Enfin, les campus Ynov ont accès aux offres et aux candidatures de leurs étudiants pour un suivi optimal. Cela leur permet de gérer les relations contractuelles le plus simplement possible.

Fisio

Outil permettant aux étudiants de créer gratuitement leurs CVs.

Accès gratuit à divers logiciels

Dans le cadre de leurs parcours de formation et selon le programme visé, Ynov met à disposition de ses apprenants des logiciels en accès gratuit. Par ailleurs, dès lors qu'un apprenant intègre le campus, il bénéficie de la suite Office 365 durant toute la durée de sa formation.

Livret de Suivi de l’Apprenant (LiSA)

Le LiSA (Livret de Suivi de l’Apprenant) a pour but de suivre, d’informer et d’évaluer l’apprenant pendant la durée de son contrat d’alternance. Cet outil permet de renforcer la relation du trinôme : tuteur entreprise/maître d’apprentissage, apprenant et tuteur pédagogique. Grâce à ce LiSA, tous les acteurs impliqués peuvent accéder à des documents utiles et aux fiches permettant de réaliser le suivi et l’évaluation de l’apprenant

MyCertif

La plateforme MyCertif déployée sur l'ensemble de nos campus qui permet d’optimiser les parcours de certifications pour nos étudiants et ainsi de gérer efficacement tous les aspects des certifications professionnelles RNCP de l’organisation des épreuves certificatives à l’édition des parchemins.

 

DES MOYENS HUMAINS

Pour assurer leur suivi et l’accompagnement, sur chaque campus, les apprenants peuvent compter sur :

Un service pédagogique en charge de l’organisation et de la planification des cours, du recrutement des intervenants et à l’écoute des apprenants pour répondre à leurs questions

Un service entreprise pour les accompagner dans leur préparation et recherche de stage et d’alternance : ateliers CV, lettre de motivation, simulation d’entretien, techniques de recherche, e-reputation et présence sur les réseaux sociaux, et aussi avec de nombreuses propositions de contrats postées sur notre plateforme Ymatch.

Modalités d'évaluation continue

Afin d’évaluer les acquis de la formation, les sessions d’évaluation sont organisées de la manière suivante :

  • Contrôle continu sur chaque module selon les modalités les plus adaptées aux objectifs voulus : QCM, présentation orale, ateliers pratiques, études de cas, exercices, mises en situations…
  • Présentations de projets à l'écrit ou à l'oral
  • Suivi pédagogique lors de la période en entreprise

Les résultats des évaluations sont mis à disposition de chaque apprenant après correction.

Les modalités d’évaluations certificatives

Le titre est délivré au terme du parcours de formation en 5, 3, 2 ou 1 an(s) sur validation de toutes les épreuves relatives aux blocs de compétences définis. Si l’apprenant ne valide que certains blocs du titre, alors il reçoit un certificat de compétences professionnelles relatif aux blocs obtenus.

Les modalités d’évaluations de chaque bloc de compétences et du titre sont disponibles sur le site de France Compétences  https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/39586/

Le jury de certification est composé de 5 membres : 2 représentants du groupe YNOV, 3 professionnels externes exerçant dans le métier visé ou l’un des métiers visés par la certification ou supervisant des personnes qui l’exercent. Ils se réunissent afin de délibérer sur la délivrance de la certification ou des blocs de compétences de la certification aux candidats.

Pour se faire, les membres du jury s’appuient sur les éléments suivants : le résultat des évaluations certificatives, le règlement de certification, la liste des candidats, le dossier de chaque candidat avec le résultat des évaluations pratiquées pendant la formation (contrôle continu), ou dans le cas de la VAE, le résultat du jury d’évaluation VAE.

Cette commission se tient, au minimum, une fois par an.

Sa décision est souveraine

Équivalences

Il existe des correspondances entre des blocs de compétence de la certification RNCP 39586 Ingénieur en science des données spécialisé en Infrastructure data ou apprentissage et des blocs de compétences de certifications enregistrées auprès de France Compétence. Ces correspondances sont précisées dans la fiche de la certification RNCP 39586 Ingénieur en science des données spécialisé en Infrastructure data ou apprentissage publiée sur le site France Compétences.

Passerelles

Ce programme est délivré sur plusieurs campus Ynov. La mobilité géographique est possible.

Tarifs

Statut étudiant*

NiveauComptant     Echelonné     
Mastère 1      9 000€     9 500€ 
Mastère 2     9 000€     9 500€

 

Ces tarifs valent pour l'année 2025/2026. Plusieurs modalités de règlement sont proposées (paiement comptant, paiement échelonné). Une remise d’un montant de 500€ est accordée pour tout règlement comptant.

*statut étudiant disponible sur l'ensemble des campus sauf Ynov Connect

Alternance

Les frais de formation sont pris en charge par l’entreprise et/ou l’OPCO de l’entreprise.

Aucun coût n’est à la charge de l’alternant.

Formation Continue

Mastère 1 : 11 400€ • Mastère 2 : 11 400€

Accessibilité aux personnes en situation de handicap

Les campus YNOV apportent une attention prioritaire à l’accessibilité des personnes en situation de handicap. Pour plus d’information, rendez-vous sur notre page : https://www.ynov.com/handicap

Ynov en quelques chiffres

Notre ambition, former nos étudiants pour répondre aux besoins des entreprises.

  • 13
    campus
    présents dans 13 métropoles françaises et Ynov Connect, l'école en ligne et en alternance d'Ynov
  • 61
    programmes
    Bachelors, Mastères / Centre de préparation BTS
  • 9500
    étudiants
    à travers la France
  • 13 000
    alumni
    le réseau Ynov
Qui sommes-nous ?