En bref
| Statut | Privé |
|---|---|
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
| Niveau RNCP | Titre RNCP de Niveau 6 |
| Niveau d’études | Bac +3 |
| Rythme | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Date de rentrée | Sept. 2026 |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Strasbourg constitue le socle essentiel d'une formation d'excellence dans l'univers de la data et de l'IA.
Cette première année vous permet d'acquérir les fondamentaux de la programmation (Python, SQL), les mathématiques pour la science des données et les bases de l'informatique moderne (virtualisation, cloud computing, sécurité).
Vous développerez des compétences en analyse de données, découvrirez les algorithmes de Machine Learning et vous familiariserez avec les enjeux éthiques et réglementaires (RGPD, responsabilité sociétale).
Cette formation professionnalisante forme les futurs Data Engineers, Data Analysts, Développeurs IA et Consultants en Intelligence Artificielle, profils hybrides capables de concevoir des solutions innovantes et d'exploiter la puissance des données pour optimiser les processus décisionnels des entreprises de demain.
Programme
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : algorithmes, apprentissage supervisé et non supervisé, réseaux de neurones
- Data Science et traitement des données : collecte, nettoyage, visualisation et analyse statistique
- Programmation et outils technologiques : Python, bases de données, cloud computing et outils de data engineering
- Applications de l'IA : vision par ordinateur, traitement du langage naturel, robotique et systèmes intelligents
- Ethique et enjeux sociétaux de l'IA : confidentialité, biais algorithmiques, réglementation et impact social
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et du traitement des données à grande échelle
- Développer des compétences pratiques en programmation et en manipulation des données avec les outils technologiques pertinents
- Analyser et modéliser des problèmes concrets à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique
- Maîtriser les techniques de collecte, d’organisation et de visualisation des données pour des décisions basées sur l’analyse
- Appliquer les concepts d’éthique et de responsabilité dans les projets d’intelligence artificielle et de data science
Découvre l’école
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- 10 Place Gutenberg, Strasbourg 67000
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