| 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 proposé par l'UFR des sciences et techniques - site du Madrillet forme des cadres de haut niveau à l'interface de l'informatique, des mathématiques et des technologies mobiles et embarquées. Cette formation en intelligence artificielle propose un programme théorique et pratique articulé autour de trois parcours spécialisés : A2IA focalisé sur l'apprentissage machine, SIME dédié aux nouvelles technologies mobiles et embarquées, et MINMACS orienté vers la recherche d'excellence. Les étudiants développent des compétences avancées en apprentissage automatique, traitement et analyse de données massives, ainsi qu'en développement d'applications intelligentes. Les diplômés deviennent des experts en science des données et intelligence artificielle, capables d'occuper des postes stratégiques comme data scientist, ingénieur machine learning ou chercheur en IA, aussi bien dans l'industrie que dans le secteur de la recherche et développement.
Programme
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle : fondamentaux, algorithmes, applications
- Mathématiques et sciences de l'information : statistiques, analyse de données, probabilités
- Systèmes intelligents mobiles et embarqués : conception, programmation et intégration
- Projets et stages : mise en pratique professionnelle, expérience en entreprise, alternance possible
- Recherche et innovation : travaux dirigés, participation aux laboratoires et écoles doctorales
Objectifs de la formation
- Analyser et interpréter de grands ensembles de données à l’aide d’outils statistiques et algorithmiques avancés
- Mettre en œuvre des modèles de machine learning pour résoudre des problèmes complexes en sciences des données
- Concevoir et gérer des bases de données volumineuses et hétérogènes adaptées aux besoins analytiques
- Maîtriser les langages de programmation et les outils informatiques essentiels à la science des données (Python, R, SQL)
- Communiquer efficacement des résultats techniques et stratégiques à des publics variés, en valorisant leur impact décisionnel