| 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 | Alternance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | EQUIS, CGE, EESPIG, CTI, EUR-ACE, AACSB, AMBA, QUALIOPI |
Description
Le Master of Science Applied Data Science & Artificial Intelligence - Expert en Sciences des Données (DSTI) du Centre de Formation d'Apprentis numiA vous forme à l'expertise en sciences des données et intelligence artificielle.
Ce programme de 120 ECTS combine rigueur mathématique, techniques avancées de machine learning et deep learning, ainsi qu'applications pratiques en ingénierie informatique et architectures Big Data.
Vous maîtriserez l'analyse statistique, l'optimisation, les réseaux de neurones artificiels, et développerez une expertise dans la conception, l'implémentation et le déploiement de modèles d'IA pour résoudre des problèmes complexes.
La formation inclut des projets professionnels concrets et la gestion de projets IT.
Les diplômés intègrent des postes de Data Scientists, Consultants en données, AI Product Managers ou Analystes cliniques dans des entreprises leaders comme AXA, BNP Paribas, TotalEnergies, ou des institutions de recherche, avec un salaire moyen de départ de 45k€.
Thématiques abordées
- Fondamentaux en sciences des données : statistiques, probabilités, exploration et visualisation des données
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle : modèles supervisés et non supervisés, deep learning, réseaux de neurones
- Big Data et architectures distribuées : gestion de données massives, systèmes Hadoop, Spark et bases NoSQL
- Programmation pour la data science : Python, R, SQL, outils et bibliothèques spécifiques (TensorFlow, Scikit-learn)
- Projets appliqués et enjeux éthiques : cas pratiques d’analyse de données, prise de décision, responsabilité et confidentialité
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de traitement et d’analyse des données massives (Big Data) pour extraire des insights pertinents
- Développer des modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique adaptés à des problématiques complexes
- Concevoir et déployer des solutions Data Science intégrées dans un environnement professionnel
- Interpréter et communiquer efficacement les résultats quantitatifs à des parties prenantes non techniques
- Assurer la gestion éthique et sécurisée des données conformément aux réglementations en vigueur
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