Mastère 1 - chef de projet data et intelligence artificielle NEXA Digital School - Paris / Bagnolet

Description

Le Mastère 1 - Chef de Projet Data et Intelligence Artificielle de NEXA Digital School - Paris / Bagnolet forme des experts polyvalents capables de piloter la révolution numérique.

En 24 mois, vous maîtrisez la programmation avancée (Python, Java, R), les technologies d'intelligence artificielle, l'analyse de grands volumes de données et les méthodologies agiles de gestion de projet.

Cette formation complète développe vos compétences en Machine Learning, Deep Learning, création d'API REST et déploiement de solutions IA éthiques.

Les projets concrets en entreprise permettent d'appliquer immédiatement les acquis théoriques.

Les diplômés accèdent à des postes stratégiques : Data Scientist, Chef de Projet IA, Consultant en Intelligence Artificielle, Architecte Logiciel ou Directeur Projet Intelligence Artificielle, avec des perspectives d'évolution vers des fonctions de CTO.

Cette certification RNCP niveau 7 garantit une reconnaissance professionnelle et une insertion rapide dans un secteur en pleine expansion.

Programme

• Culture informatique et gestion de projet : méthodologies agiles (Scrum, Product Owner), management de projet IT
• Programmation et IA : maîtrise de Python, Java, R, création d’API REST, fondamentaux des algorithmes et outils d’intelligence artificielle
• Gestion et analyse de données : collecte, traitement et exploitation de grands volumes de données
• Applications avancées en IA : machine learning, deep learning, conception et développement de modèles IA avancés
• Déploiement, supervision et leadership : mise en production, suivi de performance et enjeux éthiques des systèmes IA

Objectifs de la formation

• Concevoir et piloter des projets data en intégrant les méthodologies agiles et les enjeux business.
• Analyser, traiter et visualiser des données complexes à l’aide d’outils avancés de Data Science et IA.
• Maîtriser les algorithmes d’intelligence artificielle pour développer des solutions innovantes.
• Évaluer et garantir la qualité, la sécurité et l’éthique des données dans les projets IA.
• Communiquer efficacement les résultats techniques à des interlocuteurs non experts pour faciliter la prise de décision.