| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Rentrée décalée | Oct. 2026 |
| 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 | À distance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | DATADOCK, FC-RNCP, QUALIOPI |
Description
Le programme MSc in Data Science & Artificial Intelligence vous permettra de développer votre connaissance en mathématiques appliquées et de l’informatique avancée pour la Data Science et l’Intelligence Artificielle. Vous serez immergé au cœur des algorithmes d’Intelligence Artificielle et exécuterez vos compétences scientifiques et informatiques à l’aide de l’analyse, du design, de l’implémentation et la surveillance des architectures IT et Big Data. Ce programme vous forme au quotidien à un équilibre entre les sciences et les technologie dans des enseignements « blended », sans distinction de cours magistraux et travaux pratiques, où la théorie mathématique s’applique dans des cas concrets et des implémentations informatiques.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la Data Science : statistiques, probabilités, et visualisation des données
- Programmation et algorithmique appliquées à la Data Science : Python, R, et bibliothèques AI
- Machine Learning et Deep Learning : techniques supervisées, non supervisées et réseaux de neurones
- Big Data et architectures distribuées : gestion des données massives, Hadoop, Spark
- Ethique et enjeux liés à l'intelligence artificielle : biais, responsabilité, et réglementation
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de data science, incluant le nettoyage, l'analyse et la visualisation de données massives
- Développer et déployer des modèles d'intelligence artificielle performants en utilisant des algorithmes de machine learning et deep learning
- Utiliser des outils et langages de programmation (Python, R, SQL) pour manipuler efficacement des données et automatiser des processus analytiques
- Concevoir des solutions fondées sur l’IA pour résoudre des problématiques métiers complexes dans divers secteurs
- Évaluer rigoureusement la performance des modèles et garantir la qualité et l’éthique des données et des algorithmes utilisés
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