Mastère 1 - big data & intelligence artificielle HETIC

Description

Le Mastère 1 - Big Data & Intelligence Artificielle d'HETIC forme les futurs experts de la donnée en combinant théorie avancée et pratique professionnelle.

Au cœur du programme : la maîtrise des algorithmes de machine learning, l'apprentissage des langages Python et R, la manipulation de bases de données massives (NoSQL, Hadoop), et le développement de modèles d'IA prédictifs.

Les étudiants acquièrent des compétences pointues en data mining, deep learning, visualisation de données et déploiement de solutions cloud.

Cette formation développe une expertise technique solide complétée par une vision stratégique des enjeux data.

Les diplômés évoluent vers des postes de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Architect ou Consultant IA, capables de transformer les données en leviers de performance pour les entreprises et d'accompagner leur transformation numérique dans tous les secteurs d'activité.

Programme

• Fondamentaux du Big Data : architectures, écosystèmes, ingestion et traitement des données massives
• Techniques avancées d’Intelligence Artificielle : apprentissage supervisé et non supervisé, deep learning
• Data Engineering et pipelines : collecte, nettoyage, transformation et optimisation des flux de données
• Analytique prédictive et statistique appliquée : modélisation, évaluation des modèles, cas d’usage sectoriels
• Projet intégré en Big Data & IA : développement d’une solution de bout en bout, déploiement et éthique des données

Objectifs de la formation

• Appliquer des techniques avancées de traitement et d’analyse de données massives (Big Data) pour résoudre des problématiques complexes.
• Concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle (IA) performants adaptés à divers contextes métiers.
• Maîtriser les langages et outils technologiques clés du Big Data et de l’IA pour développer des solutions innovantes.
• Interpréter et valoriser les résultats des analyses pour guider la prise de décision stratégique en entreprise.
• Intégrer les enjeux éthiques et réglementaires dans la conception des projets data-driven et IA.