| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le diplôme d'ingénieur de l'École nationale supérieure du risque et de la donnée de l'université de Poitiers spécialité science de la donnée, proposé par l'École nationale supérieure des sciences applicables et du risque, forme des ingénieurs hautement qualifiés capables de maîtriser l'ensemble du cycle de vie de la donnée. Les étudiants acquièrent des compétences solides en statistiques, machine learning, intelligence artificielle, big data et visualisation de données, tout en développant une expertise en gestion des risques liés aux données. Le programme combine apprentissage des algorithmes avancés, manipulation de bases de données massives, programmation et déploiement de modèles prédictifs dans des environnements complexes. Les diplômés deviennent des data scientists, des ingénieurs en intelligence artificielle, des experts en analyse de données ou des chefs de projets data, capables d'intervenir dans des secteurs variés tels que la finance, la santé, l'industrie ou la cybersécurité. Cette formation prépare des professionnels polyvalents, aptes à transformer les données en leviers stratégiques de décision.
Programme
- Fondamentaux de la science des données : statistiques, probabilités, machine learning
- Gestion et analyse de bases de données : SQL, NoSQL, data warehousing
- Ingénierie des données : ETL, architecture Big Data, cloud computing
- Risques et évaluation dans les systèmes d’information : sécurité des données, conformité, modélisation des risques
- Projet d’ingénierie de la donnée : conception, mise en œuvre et gestion de projets data réels
Objectifs de la formation
- Maîtriser les méthodes avancées de collecte, traitement et analyse de données complexes.
- Concevoir et implémenter des modèles prédictifs basés sur l’intelligence artificielle et le machine learning.
- Appliquer des techniques d’évaluation et de gestion des risques dans des environnements incertains.
- Utiliser des outils logiciels professionnels pour la visualisation et la communication des résultats analytiques.
- Développer une expertise en éthique des données et en conformité réglementaire liée à la gestion du risque.