| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé reconnu par l’état |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI |
Description
| Face à la généralisation des algorithmes à grande échelle et à la massification des données, le mastère Intelligence Artificielle et Big Data forme des experts à même de participer à des projets d'envergure, maitrisant les concepts, techniques et enjeux fondamentaux de l'intelligence artificielle. Programme 1ère année : MODÉLISATION ET ALGORITHMIQUE Mathématiques avancées pour le Big Data avec R Deep Learning Deep Reinforcement Learning DÉVELOPPEMENT Programmation fonctionnelle avec Scala Devops : CI/CD et IaC ARCHITECTURE ET DATA Cloud et Big Data Plateformes cloud Spark Core Spark Streaming Conteneurisation logicielle (Docker) PROJETS ET APPLICATION MÉTIERS BI et Big Data Reporting et restitution Sécurité du Big Data Mission en entreprise Projet annuel Cloud et Big Data Hackathon MANAGEMENT ET COMMUNICATION Anglais : préparation au TOEIC Programme Open et vie de l’école Communication professionnelle Management de projet SI : CdC, risque et pilotage Méthodologie agile : SCRUM PRINCIPAUX ÉVÉNEMENTS AI & Big Data Day FYC Cours Electif 2ème année : MODÉLISATION ET ALGORITHMIQUE Mathématiques avancées pour Big Data avec R Deep Reinforcement Learning DÉVELOPPEMENT Déploiement applicatif (Kubernetes) Conteneurisation et déploiemen ARCHITECTURE ET DATA Blockchain et développement Cloud avancé pour le ML et le Big Data Industrialisation des modèles ML Stream Processing avec Kafka PROJETS ET APPLICATION MÉTIERS Traitement automatique de langue naturelle Gestion de projet Big Data IoT et Big Data Mission en entreprise Projet annuel Analyse et conception fonctionnelle pour l'IA MANAGEMENT ET COMMUNICATION Anglais : préparation au TOEIC Programme Open et vie de l’école E-learning Droit de l'informatique et de l'Internet Éthique de l'IA et la Data Management d'équipe PRINCIPAUX ÉVÉNEMENTS AI & Big Data Day Projet FYC Cours électif MAJEURE DATA SCIENCE IA et support robotique Unsupervised Deep Learning MAJEURE DATA ENGINEERING Stream Processing avec Kafka Orchestration Machine Learning Rythmes : Session de septembre D'octobre à août : 1 semaine de cours / 3 semaines en entreprise. Session de janvier De janvier à décembre : 1 semaine de cours / 3 semaines en entreprise. Modalités d’évaluation : •Contrôle de connaissance •Mise en situation professionnelle à travers des cas pratiques et des études de cas •Participation à des hackathons internes •Soutenances orales •Partiels, constitués d’évaluations individuelles écrites et/ou orales. Diplôme délivré « EXPERT EN INGÉNIERIE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE » Certification Professionnelle reconnue par l'Etat Niveau 7 et inscrit au RNCP |
Thématiques abordées
- Modélisation et algorithmique : mathématiques avancées pour le Big Data, deep learning, deep reinforcement learning
- Développement : programmation fonctionnelle avec Scala, intégration continue et déploiement (CI/CD), infrastructure as Code (IaC)
- Architecture et gestion des données : cloud computing, plateformes cloud, Spark Core et Spark Streaming, conteneurisation avec Docker
- Projets et applications métiers : business intelligence (BI), reporting, sécurité des données, mission en entreprise, projet annuel, hackathon
- Management et communication : préparation au TOEIC, communication professionnelle, vie de l’école
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de traitement et d’analyse de données massives (Big Data) pour des applications réelles
- Concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle performants et adaptés aux besoins métier
- Utiliser les outils et frameworks modernes de développement IA et Big Data pour optimiser les solutions
- Appliquer les principes d’éthique, de sécurité et de confidentialité dans le traitement des données
- Évaluer et améliorer continuellement la performance des systèmes intelligents mis en œuvre
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