| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI, DATADOCK |
Description
Le Master Big Data et IA d'IMIE - École de la Filière Numérique à Paris forme des experts capables de concevoir et déployer des architectures de données décisionnelles complexes.
Les étudiants maîtrisent l'analyse et le traitement de données massives avec des technologies comme Hadoop, Spark, Kafka et Flink, développent des modèles de Machine Learning avancés et automatisent les processus métier par l'IA.
La formation intègre les pratiques DevOps, l'administration des infrastructures Cloud, ainsi que les processus ETL et l'optimisation des pipelines ML avec Kubeflow et MLflow.
Cette expertise technique s'accompagne de compétences managériales pour piloter des projets numériques et diriger des équipes.
Les diplômés accèdent à des postes stratégiques tels qu'Architecte Logiciel, Data Engineer, Ingénieur DevOps, Expert en Intelligence Artificielle ou Chef de Projet IT, avec un salaire moyen de 45k€ en début de carrière dans les secteurs du numérique et de la transformation digitale des entreprises.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Big Data : architectures distribuées, Hadoop, Spark, écosystème Big Data
- Intelligence artificielle appliquée : apprentissage automatique, réseaux de neurones, deep learning, NLP
- Gestion et traitement des données massives : bases NoSQL, ingestion, nettoyage et transformation des données
- Data engineering et pipelines : conception, automatisation, déploiement, et optimisation des flux de données
- Projets et cas pratiques : mise en œuvre d’architectures Big Data, résolution de problématiques IA en environnement réel
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures Big Data performantes et scalables
- Analyser et exploiter des ensembles massifs de données avec des outils d’IA avancés
- Développer et optimiser des modèles prédictifs et de machine learning
- Maîtriser les techniques de traitement et visualisation des données pour faciliter la prise de décision
- Intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans des environnements professionnels complexes
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