IA/Data SCIENCE

Devenez expert en data science et intelligence artificielle

Dans un monde de plus en plus numérique, la data science et l’intelligence artificielle (IA) sont des domaines essentiels pour comprendre et exploiter efficacement les données, afin de prendre de meilleures décisions et développer des solutions innovantes. Notre formation vous permet d’acquérir les compétences recherchées pour devenir un expert dans ces domaines passionnants. Vous apprendrez à collecter, analyser et modéliser des données à l’aide d’outils et de techniques de pointe, tout en développant des systèmes d’IA capables d’automatiser des processus, de générer des prévisions précises et d’optimiser les performances. Préparez-vous à relever les défis du 21e siècle en maîtrisant les technologies de l’analyse des données et de l’apprentissage machine. Rejoignez notre formation et devenez un acteur clé de la transformation numérique de nos entreprises et de notre société.

Durée de la formation
09 – 12 mois (06 mois de cours en présentiel et 03 – 06 mois de stage ou de travaux personnels sur projet professionnel)
Rentrées
Septembre de chaque année
Niveau d’accès requis
Avoir au minimum un Bac+3 (toutes licences ou équivalent confondues)

Detail

Algorithmique

MSOC111 : Algorithmes et structures de données I
● Iteration, Induction, and Recursion
● The Running Time of Programs
● The List Data Model
● Recursive Description of Patterns
● The Relational Data Model
MSOC112 : Algorithmes et structures de données II
● The Tree Data Model
● The Set Data Model
● The Graph Data Model
● Patterns, Automata, and Regular Expressions

Initiation à la programmation : Programmation Python

MSOC13: Initiation à la programmation MSOC131 : Programmation Python
● Initiation à Python pour l’analyse de données
● Les librairies Python pour la Data Science
● Déployer une API avec Flask

Programmation R

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Big Data

MDIA111 : Big Data I
MDIA112 : Big Data II
● Concevoir des architectures Big Data
● Calculs distribués sur des données massives
● Découvrir le cloud avec Amazon Web Services

Presentation Modules

Présentation Modules, UE et volume horaire

Modules	UEs	Intitulés	Volume horaire
MSOC11: Algorithmique	MSOC111	Algorithmes et structure de données I	20h
MSOC112	Algorithmes et structure de données II	20h
MSOC13: Initiation à la Programmation	MSOC131	Programmation Python	20h
MSOC132	Programmation R	20h
MDIA11: Big Data	MDIA111	Big Data I	20h
MDIA112	Big Data II	20h
MDIA12: Data science	MDIA121	Data Science I	20h
MDIA122	Data Science II	20h
MDIA13: IA	MDIA131	Machine Learning	20h
MDIA132	Deep Learning	20h
MDIA14: Projet	MDIA141	Projet	50h

Data Science I

MDIA121 : Data science I
● Introduction to Data Science
● Data Matrix
● Numeric Attributes
● Categorical Attributes
● Cleaning Data
● Score & Rankings
● Statistical analysis ● Graph Data
● Kernel Methods
● High Dimensional data
● Dimensionality reduction

Data science II

MDIA122 : Data science II
● Exploratory data analysis
● Developing a visualization aesthetic
● Chart types
● Great visualizations
● Reading Graphs

Machine Learning

MDIA131 : Machine Learning
● Régression
● Classification
● Clustering
● Frequent Pattern Mining
● Initiation au Machine Learning
● Entraîner un modèle prédictif linéaire
● Utiliser des modèles supervisés non linéaires
● Méthodes ensemblistes
● Algorithmes non supervisés
● Évaluer les performances d’un modèle de machine learning
● Analyse des données textuelles 1

Deep learning

MDIA132: Deep learning
● Introduction to neural networks
● Analyse d’images
● Classification des données visuelles (BoVW)
● Initiation au Deep Learning
● Analyse des données textuelles 2
● Réseaux de neurones convolutionnels
● Réseaux de neurones récurrents
● Risques juridiques liés au numérique

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