| 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 Ingénieur Big Data Parcours Machine Learning du Centre de Formation d'Apprentis numiA, en partenariat avec l'Efrei Campus Villejuif, forme des experts techniques capables d'exploiter et transformer les données massives en solutions intelligentes.
Les étudiants maîtrisent l'ensemble de la chaîne de traitement des données : collecte, stockage, analyse et transformation, tout en intégrant les technologies de pointe comme l'intelligence artificielle, le deep learning et l'IA générative.
Ils développent une expertise dans les algorithmes d'apprentissage automatique, la conception d'architectures Big Data et le déploiement de solutions cloud.
Cette formation technique de haut niveau prépare aux métiers de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Engineer, Big Data Architect ou DevOps Engineer, permettant d'évoluer dans des secteurs stratégiques comme la santé, le commerce électronique ou la sécurité.
Les diplômés deviennent des ingénieurs polyvalents, capables de concevoir des infrastructures de données robustes et d'industrialiser des modèles d'IA en production pour répondre aux défis de la transformation digitale des entreprises.
Programme
- Statistiques avancées et Fondamentaux du Machine Learning : régression, classification, clustering
- Gestion et traitement des données massives : bases de données NoSQL, architecture Hadoop et Spark
- Modèles de Deep Learning et Intelligence Artificielle : réseaux de neurones, CNN, RNN, transfert learning
- Déploiement et production de modèles : MLOps, cloud computing, conteneurisation (Docker, Kubernetes)
- Projet professionnel et veille technologique : cas pratiques, participation à des challenges et innovation
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes et techniques avancées de machine learning pour résoudre des problèmes complexes.
- Concevoir et déployer des architectures Big Data adaptées aux besoins d’analyse à grande échelle.
- Analyser et visualiser des données massives pour en extraire des insights stratégiques.
- Utiliser les outils et langages de programmation clés (Python, Spark, TensorFlow) dans un contexte industriel.
- Appliquer les bonnes pratiques du traitement de données et de la gestion de projets en intelligence artificielle.
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