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

Description

Le Mastère 1 – Chef de Projet Data et Intelligence Artificielle de NEXA Digital School à Marseille forme des experts capables de piloter la transformation digitale par la donnée. Au cœur du programme : la maîtrise des techniques de data science, du machine learning et des algorithmes d'intelligence artificielle, complétée par le développement de compétences stratégiques en gestion de projet. Les étudiants apprennent à concevoir et déployer des solutions d'analyse prédictive, à exploiter le big data et à orchestrer des projets d'IA de bout en bout, depuis l'identification des besoins métier jusqu'à la mise en production. Cette formation hybride allie expertise technique avancée (Python, SQL, frameworks IA) et compétences managériales (conduite du changement, pilotage d'équipes pluridisciplinaires). Les diplômés évoluent vers des postes de Chef de projet data, Data Product Manager, Consultant en IA ou Responsable innovation digitale, dans des secteurs en forte demande comme la fintech, l'e-commerce ou l'industrie 4.0.

Programme

• Fondamentaux de la Data et de l’Intelligence Artificielle : statistiques, algorithmie, machine learning et deep learning
• Gestion de projet data : méthodologies Agile/Scrum, gestion des parties prenantes, pilotage de projets IA
• Technologies et infrastructures data : bases de données, cloud computing, Big Data, outils de visualisation
• Data science avancée et application IA : modélisation prédictive, traitement du langage naturel, vision par ordinateur
• Aspects éthiques, juridiques et stratégiques : gouvernance des données, sécurité, impacts économiques de l’IA

Objectifs de la formation

• Maîtriser les méthodes de gestion de projet spécifiques aux projets data et IA, incluant planification, suivi et évaluation.
• Acquérir une expertise technique en traitement de données, modélisation statistique et apprentissage automatique.
• Savoir concevoir et déployer des solutions d’intelligence artificielle adaptées aux besoins métiers variés.
• Développer la capacité à analyser les impacts économiques et éthiques des projets data et IA.
• Être capable de communiquer efficacement les résultats et recommandations auprès des parties prenantes.