Mastère 1 - data analyse & ia (septembre) DECODE

Description

Le Mastère 1 - Data Analyse & IA (Septembre) proposé par DECODE forme des professionnels polyvalents capables de transformer les données en insights stratégiques grâce aux technologies d'intelligence artificielle.

Au cœur du programme : la maîtrise des techniques d'analyse statistique avancée, l'apprentissage des algorithmes de machine learning supervisés et non supervisés, la manipulation de big data, et l'implémentation de solutions prédictives.

Les étudiants développent des compétences opérationnelles en Python, R, et SQL, tout en acquérant une vision managériale des enjeux data dans l'entreprise.

La formation combine théorie et pratique intensive à travers des projets concrets, des études de cas sectoriels, et la maîtrise d'outils cloud pour déployer des modèles en production.

Les diplômés accèdent aux postes de Data Analyst, Data Scientist junior, Consultant BI, ou Chargé d'études quantitatives dans des secteurs variés : finance, marketing digital, santé, ou conseil en transformation numérique.

Programme

• Introduction à la data analyse et aux fondamentaux de l’IA : statistiques, algorithmes de base, programmation Python
• Techniques avancées d’analyse de données : machine learning, apprentissage supervisé et non supervisé, traitement du langage naturel
• Big Data et infrastructures : gestion de bases de données, architectures distribuées, outils cloud (Hadoop, Spark)
• Visualisation et communication des données : outils de reporting, dashboards interactifs, storytelling avec les données
• Projet professionnel et cas pratiques : mise en œuvre de projets data réels, méthodologie agile, éthique et impact de l’IA

Objectifs de la formation

• Analyser et interpréter des jeux de données complexes à l’aide d’outils statistiques et logiciels spécialisés
• Développer des modèles prédictifs et des algorithmes d’intelligence artificielle adaptés à des problématiques métier
• Maîtriser les principales techniques de data visualisation pour communiquer efficacement les résultats
• Mettre en place des pipelines de traitement de données robustes et automatisés
• Appliquer les bonnes pratiques en matière d’éthique et de gestion des données personnelles