| 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) | FC-RNCP |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest constitue la première étape d'un parcours professionnalisant vers l'excellence technologique.
Cette formation initie les étudiants aux fondamentaux de la programmation (Python, SQL), aux mathématiques appliquées et aux statistiques, tout en découvrant les concepts clés de l'intelligence artificielle et de la gestion des données.
À travers une pédagogie par projets concrets, les apprenants développent des compétences essentielles en structuration de bases de données, manipulation de données et création d'algorithmes simples.
Cette première année forme des bases solides permettant de poursuivre vers une expertise en développement d'applications IA, analyse de données ou conception de solutions automatisées.
Les diplômés accèdent aux années supérieures pour devenir développeurs IA, data analysts, ou spécialistes en machine learning, secteurs en forte croissance où la demande dépasse largement l'offre de profils qualifiés.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle : logique, algorithmes, apprentissage automatique
- Programmation et outils pour la Data Science : Python, librairies (Pandas, TensorFlow)
- Statistiques et mathématiques appliquées : probabilités, analyse de données, optimisation
- Bases de données et gestion des données massives : SQL, NoSQL, data warehouses
- Projet appliqué et éthique IA : réalisation d’un projet concret, enjeux éthiques et légaux
Objectifs de la formation
- Maîtriser les fondamentaux de l’intelligence artificielle, incluant le machine learning et le deep learning appliqués à des cas concrets comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
- Développer des compétences avancées en gestion, structuration et analyse de données, en utilisant des outils statistiques et algorithmiques pour extraire de la valeur des données complexes.
- Concevoir, déployer et optimiser des solutions IA dans des environnements logiciels, intégrant les outils de conteneurisation et d’automatisation (Docker, Kubernetes, MLOps) pour une production efficace.
- Appliquer les principes d’éthique, de gouvernance et de conformité aux réglementations (RGPD, IA Act), en prenant en compte les enjeux de biais algorithmiques et de durabilité environnementale dans le développement IA.
- Évoluer en contexte professionnel grâce à une formation immersive incluant stages et projets pratiques, garantissant une transition réussie vers les métiers de l’intelligence artificielle et de la data.
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