| 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 Informatique pour la Science des Données (ISD) proposé par le Centre de Formation d'Apprentis numiA en partenariat avec l'Université Paris-Saclay forme des experts capables de transformer les données brutes en informations exploitables.
Sur 24 mois, les étudiants maîtrisent trois axes fondamentaux : la gestion des données (Data Warehouse, Data Lake, sécurité, cloud computing), l'algorithmique et l'ingénierie logicielle (programmation Python, traitement distribué, blockchain) et le traitement de l'information (machine learning, deep learning, optimisation, visualisation).
Cette formation développe des compétences avancées pour gérer l'intégralité de la chaîne de valeur : du stockage et de la sécurisation des données massives à l'extraction de connaissances par l'intelligence artificielle.
Les diplômés évoluent vers des postes stratégiques de Data Engineer, Data Analyst, Architecte de données ou Ingénieur R&D, répondant aux besoins croissants des entreprises dans les secteurs du marketing, de la santé, des finances ou de la recherche.
Thématiques abordées
- Mathématiques pour la science des données : algèbre linéaire, statistiques, probabilités
- Programmation et techniques de Data Science : Python, R, manipulation de données, visualisation
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle : algorithmes supervisés et non supervisés, Deep Learning
- Big Data et bases de données : gestion, traitements distribués, outils Hadoop et Spark
- Projet de recherche et communication scientifique : conception, réalisation, rédaction et présentation de résultats
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes avancées de collecte, traitement et analyse des données massives
- Développer des compétences en programmation statistique et machine learning avec des outils comme Python et R
- Concevoir et évaluer des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes concrets en entreprise et recherche
- Acquérir une expertise en bases de données, gestion et visualisation de données complexes
- Appliquer des techniques de communication scientifique et technique pour présenter des résultats analytiques
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