Mastère 1 - informatique spécialisation "data & intelligence artificielle" Ecole IT - Campus d'Amiens

Description

Le Mastère 1 - Informatique spécialisation "Data & Intelligence artificielle" de l'École IT - Campus d'Amiens transforme les futurs experts en maîtres de la donnée et de l'IA.

Ce programme intensif enseigne la maîtrise de Python, R, Spark et SQL pour manipuler et analyser les données massives, ainsi que les technologies Big Data (Hadoop, Kafka, MongoDB) et les techniques d'intelligence artificielle avancées (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision).

Les étudiants développent une expertise technique pointue en cloud computing (AWS, Google Cloud) et DevOps (Docker, Kubernetes), tout en acquérant des compétences stratégiques en visualisation de données et gestion de projet agile.

Cette formation forge des Data Scientists, Data Engineers et Consultants en transformation digitale capables de concevoir des architectures Big Data robustes, d'automatiser les analyses prédictives et de piloter des projets d'IA à fort impact business, positionnant les diplômés comme des acteurs clés de la transformation numérique des entreprises.

Programme

• Fondamentaux de l'informatique et programmation avancée : algorithmes, structures de données, langages Python et Java.
• Big Data et gestion des bases de données : systèmes NoSQL, SQL avancé, architecture distribuée et cloud computing.
• Machine Learning et Intelligence Artificielle : apprentissage supervisé et non supervisé, réseaux de neurones, deep learning et traitement du langage naturel.
• Data Science appliquée : statistique, analyse de données, visualisation, outils et bibliothèques (Pandas, NumPy, TensorFlow).
• Projet professionnel et innovation technologique : développement agile, gestion de projet, veille technologique et éthique de l'IA.

Objectifs de la formation

• Analyser, structurer et exploiter des jeux de données massives avec des outils de data science avancés
• Concevoir et déployer des modèles d'intelligence artificielle adaptés à des cas d'usage réels
• Maîtriser les langages de programmation essentiels pour le traitement et l’analyse de données (Python, R)
• Appliquer des techniques de machine learning et deep learning pour résoudre des problématiques complexes
• Évaluer la performance des modèles et optimiser leur implémentation en environnement professionnel