| 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 d'Ynov Toulouse constitue la première étape d'une formation professionnalisante de 3 ans qui plonge les étudiants au cœur des technologies émergentes.
Au programme : maîtrise des fondamentaux en programmation Python, Java et R, apprentissage des bases de données structurées et SQL, découverte des mathématiques pour la data science et initiation aux algorithmes de Machine Learning.
Cette première année développe les compétences essentielles en collecte, traitement et visualisation de données, tout en sensibilisant aux enjeux éthiques du numérique et au respect du RGPD.
Les diplômés évoluent vers des postes de Data Analyst, Data Engineer, Développeur IA ou Chef de projet Data dans des secteurs variés, de la finance à la santé en passant par le e-commerce, contribuant ainsi à la transformation digitale des entreprises et à l'innovation technologique.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, logique floue
- Science des données : collecte, nettoyage, exploration et visualisation des données
- Programmation et outils : Python, bibliothèques IA, bases de données et manipulation des données
- Statistiques et mathématiques appliquées : probabilité, statistiques descriptives, algèbre linéaire
- Projet professionnel encadré : mise en pratique des concepts à travers un projet individuel ou collectif
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et des sciences des données
- Maîtriser les outils et langages de programmation dédiés à l’IA et au traitement des données (Python, SQL, etc.)
- Analyser, nettoyer et exploiter des jeux de données variés pour en extraire des insights pertinents
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique adaptés à des problématiques concrètes
- Appliquer les concepts d’éthique et de responsabilité dans le développement de solutions IA
