Mastère 1 - big data & ia SUP DE VINCI - Rennes

Description

Le Data Architect est chargé de visualiser le « Schéma directeur » du cadre complet que les Data Engineer construisent ensuite. Les Data Architect visualisent, conçoivent et préparent les données dans un cadre qui peut être utilisé par des Data Scientist, Data Engineer ou des Data Analyst.

L'informatique a permis d'automatiser le tri, l'analyse et traitement des milliards de données. Un programme avec une IA est capable de prévoir les futures tendances, voire d'anticiper tout type de décisions critiques.

Le programme de Sup de Vinci est orienté sur les technologies Big Data de demain.Les étudiants utiliseront les logiciels et langage de programmation qui feront d’eux des alchimistes de la Data, tout en les mêlant à des projets ludiques et innovants comme la création de l'IA. 

Programme

• Fondamentaux du Big Data et architecture des systèmes distribués
  • Introduction au Big Data
  • Frameworks Hadoop et Spark
  • Stockage et gestion des données massives
• Apprentissage automatique et intelligence artificielle
  • Principes de machine learning
  • Réseaux de neurones et deep learning
  • Techniques d’optimisation et évaluation de modèles
• Gestion et analyse de données
  • Bases de données relationnelles et NoSQL
  • Data mining et techniques statistiques
  • Visualisation et interprétation des données
• Développement et déploiement d’applications Big Data/IA
  • Langages et outils (Python, R, Scala)
  • API, microservices et conteneurisation
  • Cloud computing et infrastructures
• Éthique, sécurité et stratégie numérique
  • Protection des données et RGPD
  • Impacts sociétaux de l’IA
  • Stratégies d’innovation et transformation digitale

Objectifs de la formation

• Analyser et exploiter des ensembles de données massives pour en extraire des insights pertinents
• Concevoir, déployer et optimiser des modèles d’intelligence artificielle adaptés à des cas d’usage variés
• Maîtriser les outils et technologies Big Data (Hadoop, Spark, bases NoSQL) pour gérer des flux de données complexes
• Développer des solutions d’automatisation et de prédiction basées sur l’IA pour améliorer la prise de décision
• Évaluer et garantir la qualité, la sécurité et l’éthique des traitements de données dans les projets Big Data & IA