| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master mention Sciences des Données de Centrale Lille Institut forme des experts capables de transformer des volumes massifs d'informations en insights stratégiques. Au cœur du programme : l'apprentissage approfondi des algorithmes d'apprentissage automatique, des techniques de visualisation avancées, et la maîtrise des outils de big data comme Python, R et Spark. Les étudiants développent des compétences pointues en modélisation prédictive, analyse statistique multivariée et intelligence artificielle appliquée, tout en acquérant une solide expertise en architecture des données et en déploiement de solutions cloud. Cette formation diplôme des data scientists polyvalents, des ingénieurs machine learning et des architectes données recherchés par les entreprises technologiques, les institutions financières, les laboratoires de recherche et les cabinets de conseil en transformation numérique. Les diplômés intègrent des postes à forte valeur ajoutée dans l'analyse prédictive, l'optimisation des processus métiers et le développement d'applications intelligentes.
Programme
- Fondamentaux des sciences des données : statistiques, probabilités, algèbre linéaire
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle : méthodes supervisées et non supervisées, réseaux de neurones
- Ingénierie des données : gestion, nettoyage, transformation et stockage des données
- Programmation pour la data science : Python, R, SQL et outils associés
- Applications avancées : Big Data, data visualisation, projets industriels et éthiques des données
Objectifs de la formation
- Acquérir une maîtrise avancée des techniques de traitement et d'analyse des données massives
- Développer des compétences pratiques en programmation avec des langages dédiés à la science des données (Python, R)
- Apprendre à concevoir et déployer des modèles prédictifs basés sur l'intelligence artificielle et le machine learning
- Être capable de manipuler et d'exploiter des bases de données complexes pour des prises de décisions éclairées
- Comprendre les enjeux éthiques et réglementaires liés à la gestion des données