| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +6 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
En quatrième année, le cursus informatique est entièrement réalisé en alternance, afin de permettre aux étudiants d'obtenir une première expérience professionnelle approfondie. Elle permet de réaliser une ouverture sur plusieurs Cursus Métiers de l’informatique (Retail, Entreprise Mobile Management, Finance, Digital Médias, E-Industries).
Cette ouverture permet d'aider les étudiants à optimiser leur choix pour la spécialisation en 5e année.
Data :
- Indexation de données et recherche, Elasticsearch, Logstash, Kibana, NoSQL, MongoDB (préparation aux certifications Elastic Certified Analyst et MongoDB Certified DBA Associate)
- Traitement de données et visualisation, Python, Numpy, Scipy, Pandas, Anaconda, Dataviz (préparation à la certification Tableau Desktop Certified Associate)
- Transformation et intégration de données, ETL, Talend (préparation aux certifications Talend Big Data v7 Certified Developer, Talend Data Integration v7 Certified Administrator, Dataiku Level 1 certification, SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS)
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Big Data et de l'intelligence artificielle : architectures, écosystèmes et usages
- Techniques avancées de data science et machine learning : algorithmes, modélisation, et évaluation
- Ingénierie des données : collecte, traitement, stockage et gestion à grande échelle
- Applications métiers de l'IA et du Big Data : marketing, finance, santé, IoT
- Projets pratiques et stratégies d'implémentation en entreprise, éthique et gouvernance des données
Objectifs de la formation
- Analyser et exploiter de grands volumes de données à l’aide de techniques Big Data et IA.
- Concevoir et déployer des architectures Big Data performantes et scalables.
- Implémenter des modèles d’intelligence artificielle pour résoudre des problématiques métiers concrètes.
- Maîtriser les outils et langages clés du Big Data et de l’IA (Python, Spark, Hadoop, etc.).
- Développer une expertise transversale en gestion de projets data-driven et conduite du changement.
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