En bref
| Accréditation(s) | EQUIS, CGE, EESPIG, CTI, EUR-ACE, AACSB, AMBA, QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau d’études | Bac +5 |
| Rythme | Alternance |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Master Ingénieur - parcours Intelligence des Données proposé par le Centre de Formation d'Apprentis numiA en partenariat avec l'Isep forme des experts en analyse et valorisation des données numériques.
Cette formation d'excellence allie big data, intelligence artificielle et statistiques avancées pour développer des compétences techniques pointues en machine learning, analyse prédictive et gestion de bases de données massives.
Les étudiants maîtrisent les outils de data science, acquièrent une expertise en traitement algorithmique et développent leur capacité à transformer les données en insights stratégiques pour les entreprises.
Cette formation par apprentissage, dispensée au sein d'une école d'ingénieurs de référence dans les technologies du numérique, prépare aux métiers d'ingénieur data scientist, expert en intelligence artificielle, architecte de solutions data ou consultant en transformation numérique.
Les diplômés intègrent des postes stratégiques dans les secteurs de la tech, de la finance, de la santé ou du e-commerce.
Programme
- Fondamentaux du Big Data et Data Science : statistiques, probabilités, bases de données
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle : algorithmes supervisés et non supervisés, réseaux de neurones
- Traitement et visualisation des données : outils, langages (Python, R), visualisation interactive
- Architecture des systèmes distribués et gestion des flux de données massives
- Projets pratiques et cas d’usage en intelligence des données industrielle et business
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées d'analyse et de modélisation des données massives
- Concevoir et déployer des solutions basées sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
- Développer des compétences en programmation et en manipulation d'outils Big Data
- Analyser et interpréter des jeux de données complexes pour soutenir la prise de décision
- Appliquer les principes d’éthique et de sécurisation des données dans un contexte professionnel
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