Mastère Intelligence Artificielle et Big Data

Programme 1^ère année :



MATHÉMATIQUES ET MACHINE LEARNING

Mathématiques avancées pour le Big Data avec R

Deep Learning

Deep Reinforcement Learning I

LANGAGES ET DÉVELOPPEMENT

Programmation fonctionnelle avec Scala

DevOps

CLOUD ET TRAITEMENTS DISTRIBUÉS

Environnement de développement, de test et de production

Amazon Web Services

Spark Core

Spark Streaming

Azure et GCP

DONNÉES ET ARCHITECTURES

BI et Big Data

Reporting et restitution

Elastic Search

Sécurité du Big Data

COMMUNICATION ET GESTION DE PROJET

Anglais, Préparation au TOEIC

Communication Professionnelle

Management de projet SI

Méthodologie agile SCRUM

ACTIVITÉS ANNUELLES

Projet Annuel

Mission en Entreprise

Programme OPEN et vie de l’école

Programme 2^ème année :

MATHÉMATIQUES ET MACHINE LEARNING

Mathématiques avancées pour le Big Data avec R

Deep Reinforcement Learning II

Cryptogaphie

Traitement automatique du langage naturel

ENVIRONNEMENTS DU BIG DATA

Blockchain et développement

IoT et Big Data

 TECHNIQUES ET OUTILS DE PRODUCTION AVANCÉS

Automatisation infrastructure de données

AWS pour ML et Big Data

Docker et Kubernetes

MAJEURE "DATA ENGINEER"

Orchestration Machine Learning

Industrialisation des modèles ML

MAJEURE "DATA SCIENCE"

IA et Support robotique

Unsupervised Deep Learning

DROIT ET ÉTHIQUE

Droit de l'informatique et de l'internet

Droit et éthique dans la gestion des données personnelles

COMMUNICATION ET GESTION DE PROJET

Management d'équipe

Gestion de projet Big Data

ACTIVITÉS ANNUELLES

Projet Annuel

Mission en Entreprise

Anglais professionnel

Programme OPEN et vie de l’école

E-Learning

Objectifs de la formation :

• Assurer une veille stratégique,
• Communiquer en situation professionnelle,
• Rechercher, structurer et synthétiser de l'information,
• Proposer des solutions.
• Ingénierie d'étude : analyser, organiser, concevoir des applications, maîtriser les langages de programmation, maîtriser les méthodes, les normes et les outils de développement.
• Ingénierie Micro-réseau / Support : connaître les différents matériels et protocoles de communication, connaître les applications de l'entreprise ainsi que de l'environnement de développement et d'exploitation.
• Ingénierie Système : connaître les différents matériels, les langages de programmation, maîtriser les systèmes d'exploitation, les SGBD et des outils spécialisés dans l'administration des bases de données.
• Ingénierie Consultant : analyser l'existant, modéliser, maîtriser l'architecture et le fonctionnement du système d'information de l'entreprise. Il doit avoir une solide culture en technologie de l'information.
• Chef de Projet : diriger et animer une équipe, maîtriser l'architecture et le fonctionnement du système d'information de l'entreprise, maîtriser les normes et les outils de télécommunications), maîtriser les technologies Internet.

Débouchés à la suite de l’obtention du diplôme :

·        Data Scientist

·        Data Engineer

·        Consultant ou Chef de projet IA et Big Data

·        Ingénieur d'étude / Ingénieur R&D

·        Architecte Big Data et Systèmes distribués

·        Directeur Systèmes de Données (CDO)

Les points forts de la formation/école :

3 points forts quantitatifs :

·        9 laboratoires pédagogiques pour expérimenter

·        Alternance possible dès la 1^e année

·        35 ans d’expertise en informatique

3 points forts qualitatifs :

• La professionnalisation au cœur de notre pédagogie avec des expériences en entreprise durant tout le cursus via l’alternance, mais aussi des projets tout au long de l’année pour le compte d’entreprises, d’agences et grands groupes
• Titre reconnu par le Ministère de l’Enseignement, de la Recherche 
• Séminaires professionnalisants à partir de la 3^e année

Niveau d’admission :

En 1re année : être titulaire du Bac +3

En 2e année : être titulaire d'un Bac +4