Mastère 1 - chef de projet data et intelligence artificielle NEXA Digital School - Bordeaux

Description

Le Mastère 1 - Chef de Projet Data et Intelligence Artificielle de NEXA Digital School - Bordeaux forme en 24 mois des experts polyvalents capables de concevoir, développer et piloter des projets intégrant des solutions d'intelligence artificielle.

Les étudiants maîtrisent les technologies avancées du Machine Learning et Deep Learning, les méthodologies de gestion de projet Agile (Scrum, Product Owner), ainsi que les langages de programmation Python, Java et R.

Cette formation développe des compétences stratégiques en collecte et analyse de grands volumes de données, supervision des systèmes IA et gestion des enjeux éthiques et réglementaires.

Les diplômés évoluent vers des postes de Data Scientist, Chef de Projet IA, Ingénieur Data Science ou Directeur Projet Intelligence Artificielle, répondant aux besoins d'un marché évalué à 350 milliards de dollars d'ici 2025.

Cette certification RNCP niveau 7 (Bac+5) garantit une insertion professionnelle de 92% dans un secteur en pleine expansion.

Programme

• Fondamentaux de la Data et Intelligence Artificielle : introduction aux concepts clés, statistiques, probabilités et algorithmes de base
• Gestion de projet Data & IA : méthodologies Agile, gestion de cycle de vie des données, planification et pilotage de projets
• Techniques avancées de Data Science : apprentissage supervisé et non supervisé, deep learning, NLP et traitement des données massives
• Architecture et outils Big Data : infrastructures cloud, bases de données NoSQL, ETL et data pipelines
• Aspects éthiques, juridiques et stratégiques : gouvernance des données, RGPD, impacts sociétaux et déploiement opérationnel

Objectifs de la formation

• Maîtriser les méthodologies de gestion de projet appliquées aux environnements data et intelligence artificielle
• Concevoir et piloter des solutions basées sur l’analyse de données massives et le machine learning
• Développer des compétences avancées en manipulation et traitement des données (ETL, Data Wrangling, Data Visualisation)
• Intégrer les enjeux éthiques et réglementaires propres à la gestion des données et aux IA
• Communiquer efficacement les résultats d’analyse et coordonner des équipes pluridisciplinaires autour de projets data