| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data proposé par Ynov Intelligence Artificielle & Data à Aix-en-Provence constitue la première étape d'un parcours de formation en 3 ans qui forme des experts polyvalents en données et IA.
Cette année fondamentale vous initie aux bases de la programmation (Python, Java, R), aux mathématiques pour la data science et aux fondamentaux de l'informatique.
Vous développerez vos premières compétences en collecte et structuration de données, en statistiques descriptives et découvrirez les concepts essentiels du machine learning.
L'approche pédagogique privilégie les projets pratiques et les cas concrets pour construire des bases solides en bases de données, visualisation de données et algorithmes intelligents.
Cette formation professionnalisante prépare les futurs data engineers, data analysts, développeurs IA et chefs de projet data aux enjeux technologiques actuels, avec une sensibilisation aux aspects éthiques et réglementaires de l'IA.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : algorithmes, machine learning, deep learning
- Data Science : collecte, nettoyage, analyse et visualisation de données
- Programmation et outils : Python, bibliothèques IA, environnements de développement
- Mathématiques appliquées : statistiques, probabilités, algèbre linéaire pour IA
- Projets pratiques et éthique de l'IA : mise en œuvre, responsabilité et enjeux sociétaux
Objectifs de la formation
- Maîtriser les bases de la collecte, structuration et analyse des données massives (Big Data) avec des outils statistiques et langages de programmation.
- Développer et optimiser des modèles d’intelligence artificielle, incluant apprentissage automatique et deep learning pour la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
- Intégrer et déployer des solutions d’IA dans des systèmes informatiques via des outils DevOps, conteneurisation (Docker, Kubernetes) et automatisation des pipelines MLOps.
- Appliquer les principes d’éthique, de protection des données (RGPD) et gouvernance pour créer des solutions d’IA responsables et durables.
- Acquérir une expérience professionnelle concrète grâce à des projets pratiques, stages et alternance, facilitant l’insertion dans le secteur de l’IA et de la data.
