| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Rentrée décalée | Mars 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | À distance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI |
Description
Le Mastère 1 - Data & IA de LiveCampus forme des experts polyvalents en science des données et intelligence artificielle.
Cette formation intensive couvre l'ensemble de la chaîne de valeur data : de la collecte et du nettoyage des données à la mise en production d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Les étudiants maîtrisent les langages de programmation (Python, R, SQL), les frameworks de machine learning (TensorFlow, Scikit-learn), les techniques de visualisation avancée et l'architecture des systèmes Big Data.
Ils développent une expertise en analyse prédictive, traitement du langage naturel, computer vision et déploiement de modèles en production.
La formation intègre une dimension business forte, permettant d'interpréter les résultats et de traduire les besoins métier en solutions techniques.
Les diplômés évoluent vers des postes de Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Consultant en IA ou Chef de projet Data dans des secteurs variés : finance, e-commerce, santé, industrie 4.
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Ils peuvent également créer leur propre startup tech ou rejoindre des équipes R&D d'entreprises innovantes.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la Data Science : statistiques, probabilités, nettoyage et préparation des données
- Apprentissage Automatique et Intelligence Artificielle : algorithmes supervisés et non supervisés, deep learning
- Big Data et infrastructures : gestion des bases de données, architecture cloud, Hadoop, Spark
- Programmation et outils pour la Data Science : Python, R, SQL, visualisation des données
- Applications professionnelles et éthique : étude de cas, projets pratiques, enjeux éthiques de l’IA
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts clés et les techniques avancées en data science et intelligence artificielle.
- Utiliser des outils et langages de programmation pour collecter, analyser et visualiser des données massives.
- Développer des modèles prédictifs et d’apprentissage automatique adaptés aux problématiques métiers.
- Appliquer des méthodes de traitement du signal et d’analyse statistique pour optimiser les processus décisionnels.
- Concevoir et déployer des solutions IA innovantes en respectant les enjeux éthiques et réglementaires.
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