Titre certifié niveau 7 intelligence artificielle et big data ESIEE-IT - Programme ingénieur by ESIEE-IT

Description

Le Titre certifié niveau 7 Intelligence Artificielle et Big Data proposé par ESIEE-IT - École de l'expertise numérique forme des experts capables de maîtriser l'ensemble de la chaîne de valeur data.

Au programme : développement d'algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning, deep learning), architecture de systèmes distribués pour le traitement massif de données, technologies cloud (AWS, Azure, GCP), programmation avancée en Python et R, ainsi que la visualisation et l'analyse prédictive.

Les étudiants développent une expertise technique approfondie en ingénierie des données, modélisation statistique et déploiement de solutions IA en production.

Cette formation de haut niveau prépare aux métiers de Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Architecte Big Data ou Consultant en Intelligence Artificielle.

Les diplômés intègrent des équipes techniques dans des secteurs variés (fintech, santé, industrie 4.

0) où ils conçoivent et déploient des solutions innovantes exploitant la puissance des données massives.

Programme

• Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
• Big Data et gestion des données massives : architecture des systèmes Big Data, bases NoSQL, extraction et transformation des données
• Techniques avancées de data science : modélisation prédictive, analyse statistique, visualisation et interprétation des résultats
• Infrastructure et déploiement : cloud computing, plateformes Big Data, intégration continue et déploiement de modèles IA
• Applications et enjeux éthiques : cas d’usage industriels, responsabilité algorithmique, protection des données et réglementations

Objectifs de la formation

• Appliquer des techniques avancées d’intelligence artificielle pour concevoir et déployer des solutions innovantes.
• Exploiter efficacement les technologies Big Data pour collecter, stocker et analyser de grands volumes de données.
• Développer des modèles prédictifs et analytiques robustes pour la prise de décisions stratégiques.
• Maîtriser les outils et architectures d’infrastructure adaptés aux projets d’IA et Big Data.
• Évaluer l’impact éthique et réglementaire des applications d'intelligence artificielle dans un contexte professionnel.