Prérequis et objectifs

Résultats attendus

Résultats attendus

Ingénieur en science des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique - Mastère Expert en Intelligence Artificielle

Prérequis de la formation

Prérequis de la formation

Être titulaire
d'un titre ou diplôme de niveau 5 validé dans le domaine de l’informatique

OU

Être titulaire
d'un titre ou diplôme de niveau 4 et avoir validé les 2 premières années d'une
formation visant un titre ou diplôme de niveau 6 ou supérieur dans le domaine
de l'informatique

Objectifs de la formation

Objectifs de la formation

Collecter, transformer et sécuriser des données

Analyser, organiser et valoriser des données

Elaborer et piloter un projet data

Spécialisation infrastructure data - Concevoir et opérer une infrastructure data

Spécialisation apprentissage automatique - Concevoir et déployer des modèles d'apprentissage automatique

Objectifs de sortie

Objectifs de sortie

Secteurs d?activités :

L?ingénieur en science des données, qu'il soit spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique, peut intégrer tous types de structures (entreprise, organisation, administration) de tous secteurs confondus (industrie, énergie, télécommunications, acteurs du e-commerce, constructeurs informatiques, administration, banques, services, transport, santé, éducation, ?).

Type d'emplois accessibles :

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

Domaines

Domaine(s)
Informatique - Systèmes d?information et numérique

Contenu

Contenu

1ère année

IA & Data : Maths
appliquées à la DataScience – Machine Learning – Python avancé – Analyse et
exploration de données (SAS, R, Python…)

Base de
données : 
Administration
BDD – NoSQL (Not Only SQL)

·      
Installation et Configuration : Apprenez à
installer, configurer et administrer un serveur de base de données.

·      
Bases Non-Relationnelles : Découvrez et
utilisez des modèles de bases de données non-relationnelles pour des
applications spécifiques en IA et Data Science.

Gestion du SI : DevOps –
Management d’Équipe – Communication en public

·       Mettez en place une stratégie
organisationnelle DevOps pour optimiser les workflows et l'efficacité au sein
de votre système d'information.

·       Apprenez à gérer une équipe sur
des projets complexes, en gérant les crises, respectant les jalons et en
atteignant les résultats attendus.

·       Développez vos compétences en
prise de parole en public et en communication professionnelle pour mieux
collaborer en entreprise

Mise en situation professionnelle

YDAYS - Challenge 48h - Projet professionnel

• Réalisez un projet en équipe pluridisciplinaire

• Réalisez une production dans un temps imparti selon un cahier des charges

• Dressez un bilan personnel et professionnel

 2ème
année

3 majeures
obligatoires : Algorithmie et développement dans l'ingénierie des données , Machine
Learning, Data science ...

 3 mineures
obligatoires : Gestion d'un
projet IT - Stratégie et gouvernance des systèmes d'informations - Méthodologies
de tests et tests unitaires

 3 ème
année

3 majeures
obligatoires

Apprentissage
par renforcement - IA dans le Cloud - Deep Learning

1 mineure
obligatoire

Souveraineté
et sécurité de la donnée

2 électives au
choix

Accessibilité
et Qualité Web - Green IT - LowCode/ NoCode -  Blockchain - Culture & marché de l'IA - Agilité
en entreprise - Programmer son chatbot…

 2ème
et 3ème année

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