| 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 proposé par Ynov Intelligence Artificielle & Data - Montpellier forme des experts capables de concevoir et déployer des solutions d'IA au service de la performance des entreprises.
Au cœur de ce programme pluridisciplinaire, vous développerez des compétences essentielles en programmation Python, gestion de bases de données, et maîtriserez les fondamentaux du Machine Learning et Deep Learning.
Le cursus combine l'apprentissage des statistiques et analyses de données avec la création de modèles prédictifs, tout en vous initiant à la data visualisation et aux enjeux éthiques de l'IA.
Cette formation professionnalisante, basée sur des projets concrets et des cas d'usage réels, prépare directement aux métiers en forte demande : développeur IA, data analyst, chargé de projet Big Data, ou assistant chef de projet data.
Grâce à une pédagogie immersive et un accompagnement personnalisé, vous intégrerez rapidement start-ups innovantes, grandes entreprises technologiques ou poursuivrez vers un Master spécialisé pour approfondir votre expertise.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : algorithmes, machine learning, deep learning
- Analyse et traitement de données : statistiques, visualisation, bases de données
- Programmation appliquée à la data science : Python, bibliothèques spécifiques (Pandas, Scikit-learn)
- Mathématiques pour l’IA : algèbre linéaire, probabilité, optimisation
- Ethique et enjeux sociétaux liés à l’intelligence artificielle
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts clés de l'intelligence artificielle et des données massives
- Appliquer des techniques de programmation pour le traitement et l’analyse de données
- Développer des modèles d’apprentissage automatique adaptés à divers contextes
- Analyser et visualiser des jeux de données pour en extraire des insights pertinents
- Maîtriser les outils et technologies courants dans le domaine de l’intelligence artificielle et du data science
