| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Aix-en-Provence offre une formation professionnalisante qui plonge les étudiants au cœur des technologies émergentes.
Ce cursus immersif développe des compétences techniques en programmation Python, gestion de bases de données, statistiques appliquées et mathématiques pour la science des données.
Les étudiants maîtrisent l'extraction, l'analyse et l'interprétation de données massives, apprennent à concevoir des modèles prédictifs et s'initient aux fondements du machine learning et du deep learning.
La formation intègre également les enjeux éthiques, le respect du RGPD et les problématiques environnementales liées à l'IA.
Grâce à une pédagogie par projets concrets et une approche pratique, les diplômés évoluent vers des postes de développeur IA, data analyst, développeur machine learning ou assistant data scientist dans des entreprises innovantes, start-ups technologiques et laboratoires de recherche qui façonnent l'avenir numérique.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : mathématiques, statistiques, algorithmes de base
- Programmation et développement en IA : Python, bibliothèques (TensorFlow, PyTorch), projets pratiques
- Gestion et analyse des données : bases de données, data wrangling, visualisation, ETL
- Machine Learning et Deep Learning : modèles supervisés, non supervisés, réseaux neuronaux avancés
- Applications et enjeux éthiques de l’IA : cas d’usage, outils, impact sociétal, régulations
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et du traitement des données massives
- Appliquer des algorithmes de machine learning pour résoudre des problèmes concrets
- Manipuler et analyser des jeux de données volumineux à l’aide d’outils spécialisés
- Développer des solutions basées sur l’IA intégrant efficacité et éthique
- Utiliser des langages de programmation et des frameworks dédiés à l’IA et à la data science
