En bref
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau d’études | Bac +3 |
| Rythme | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Date de rentrée | Sept. 2026 |
| Durée | 1 an |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Bachelor 3 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Bordeaux forme des experts capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'IA au service de la performance des entreprises. Au cœur du programme : la maîtrise du Machine Learning et Deep Learning, le développement d'algorithmes intelligents, l'exploitation du Big Data et la création de modèles prédictifs pour automatiser les processus décisionnels. Les étudiants acquièrent des compétences techniques pointues en programmation Python, gestion de bases de données structurées, vision par ordinateur, traitement du langage naturel et data visualisation, tout en intégrant les enjeux éthiques (RGPD, IA Act) et les pratiques MLOps. Cette formation professionnalisante, enrichie par l'alternance, prépare aux métiers en forte demande : Développeur IA, Data Scientist, Développeur Machine Learning, Data Analyst, Assistant Business Intelligence ou encore Chargé de Projet Data. Les diplômés intègrent start-ups innovantes, grands groupes et laboratoires de recherche pour contribuer activement à la transformation numérique et aux avancées technologiques de demain.
Programme
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
- Data science et analyse des données : collecte, nettoyage, visualisation et interprétation des données
- Programmation et outils technologiques : Python, bibliothèques IA, bases de données, cloud computing
- Projets appliqués et cas pratiques : conception, développement et déploiement de solutions IA & Data
- Éthique, réglementation et enjeux sociétaux de l’intelligence artificielle
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts clés de l’intelligence artificielle et du traitement des données massives (Big Data)
- Concevoir et déployer des modèles d’apprentissage automatique adaptés à différents types de données
- Analyser des ensembles de données complexes pour extraire des insights exploitables en entreprise
- Utiliser des outils et langages spécialisés (Python, TensorFlow, etc.) pour le développement de solutions IA
- Appliquer des méthodologies de gestion de projet axées sur les enjeux data et IA en contexte professionnel
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- 2 Esplanade de la Gare, Le Bouscat 33110
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