| 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 Nantes forme les futurs experts des technologies intelligentes en développant des compétences fondamentales en programmation, mathématiques appliquées et sciences des données.
Les étudiants apprennent à concevoir et structurer des bases de données, maîtriser les langages de programmation Python et SQL, et s'initier aux concepts du machine learning et du deep learning.
Le programme développe des savoir-faire essentiels en extraction et analyse de données, création d'algorithmes intelligents, et développement d'interfaces web pour l'exploitation des données.
Cette formation professionnalisante prépare les diplômés à devenir développeurs IA, data analysts, assistant data scientist, ou développeurs machine learning dans des secteurs en pleine expansion comme la tech, l'industrie 4.
0, et la transformation numérique des entreprises.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : algorithmes, apprentissage supervisé et non supervisé, introduction aux réseaux de neurones
- Programmation et traitement des données : Python, manipulation de bases de données, nettoyage et préparation des données
- Statistiques et mathématiques appliquées : probabilités, statistiques descriptives, modélisation mathématique pour la data science
- Introduction au machine learning et deep learning : modèles de régression, classification, CNN, RNN, évaluation des modèles
- Projets pratiques et mise en situation professionnelle : développement d’applications IA, travail collaboratif, présentation et analyse de résultats
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et des données massives (Big Data)
- Développer des compétences en programmation pour la manipulation et l’analyse de données
- Appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique à des problématiques concrètes
- Maîtriser les outils et technologies clés utilisés en IA et data science
- Analyser et interpréter les résultats pour formuler des recommandations opérationnelles