| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé |
| 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 d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Rouen constitue la première étape d'un parcours de formation innovant de trois ans dans les technologies de l'IA et de la data science.
Cette première année pose les fondamentaux essentiels : apprentissage des langages de programmation (Python, Java, R), découverte des mathématiques pour la data science, initiation aux bases de données structurées et premiers pas vers les algorithmes de machine learning.
Les étudiants développent leurs compétences en analyse statistique, visualisation de données et acquièrent les bases de l'infrastructure informatique moderne.
Grâce à une pédagogie orientée projets concrets et cas d'usage réels, cette formation professionnalisante prépare les futurs experts capables d'évoluer vers des métiers porteurs tels que Data Analyst, Développeur IA, Data Engineer ou Data Scientist, dans un secteur en pleine expansion où 85% des entreprises considèrent l'IA comme un levier majeur de croissance.
Thématiques abordées
- Introduction à l'intelligence artificielle : concepts fondamentaux, historique et enjeux
- Mathématiques pour l’IA et la data : algèbre linéaire, statistiques, probabilités
- Programmation et outils : Python, bibliothèques ML (TensorFlow, scikit-learn), gestion de données
- Apprentissage automatique et Deep Learning : modèles supervisés/non supervisés, réseaux de neurones
- Data engineering et gestion de bases de données : collecte, stockage, traitement, ETL
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts de base de l'intelligence artificielle et du traitement de données
- Acquérir les compétences techniques pour manipuler, analyser et visualiser des jeux de données
- Développer la capacité à concevoir et implémenter des modèles d'apprentissage automatique simples
- Maîtriser les outils et langages de programmation spécifiques à la data science et l’IA (Python, SQL, etc.)
- Appliquer les principes éthiques et réglementaires liés à l'utilisation des données et de l'intelligence artificielle
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