Mastère 1 - big data et intelligence artificielle ESTIAM FRENCH RIVIERA

Description

Le Mastère 1 - Big Data et Intelligence Artificielle d'ESTIAM FRENCH RIVIERA forme des experts de la donnée et de l'IA capables de concevoir, développer et intégrer des solutions technologiques innovantes.

Ce cursus de niveau Bac+5 combine l'apprentissage des algorithmes d'intelligence artificielle, du machine learning, de la gestion des données massives (DataOps) et des technologies IoT.

Les étudiants maîtrisent les langages de programmation spécialisés, développent des interfaces utilisateurs avancées et apprennent à identifier les cas d'usage optimaux pour l'IA dans différents secteurs (retail, finance, digital media, e-industries).

La formation privilégie une approche pratique avec des hackathons, des projets en équipe et une alternance de 4 jours en entreprise.

Les diplômés évoluent vers des postes stratégiques de Data Scientist, Chef de projet technique Big Data, Architecte de systèmes d'information ou Consultant informatique décisionnelle, répondant aux enjeux de transformation digitale des entreprises modernes.

Programme

• Fondamentaux du Big Data : architecture distribuée, Hadoop, systèmes de gestion des données massives
• Techniques avancées d’intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé, réseaux de neurones
• Analyse et visualisation des données : outils ETL, data wrangling, visualisation avec Python et R
• Applications industrielles et métiers : data science appliquée, cas d’usage en finance, santé, marketing
• Projet et éthique en IA : gestion de projet data, aspects déontologiques et réglementaires

Objectifs de la formation

• Développer la capacité à collecter, traiter et analyser de grands volumes de données avec des outils Big Data.
• Maîtriser les techniques d’intelligence artificielle, y compris le machine learning et le deep learning, pour créer des modèles prédictifs performants.
• Concevoir et déployer des systèmes basés sur l’IA adaptés aux besoins métier et aux contraintes techniques.
• Appliquer les bonnes pratiques en matière de gestion de projets Big Data et d’intégration des solutions IA dans l’entreprise.
• Interpréter les résultats d’analyses complexes et communiquer efficacement des insights exploitables aux parties prenantes.