ESIEE Paris propose un programme d’ingénieur avec une spécialisation en Data Science et Intelligence Artificielle sur les deux dernières années du cursus. La formation est habilitée par la Commission des Titres d'Ingénieur (CTI).
Dans un contexte de très fort essor de la data science, du big data et de l’intelligence artificielle, la filière forme des ingénieurs en traitement de données. Les principales missions de cet ingénieur sont de transformer les données dans un format adapté à l’analyse (Data Engineer), et de participer au développement d’algorithmes qui traduisent les données en informations utiles et exploitables (Data Scientist). En somme, son rôle est de collecter, préparer, analyser et exploiter les données afin d’aiguiller l’entreprise dans laquelle il travaille vers une nouvelle stratégie commerciale.
A la fin de la 1re année du cycle ingénieur les élèves choisissent leur filière. Les enseignements se déroulent sur deux années avec des enseignements scientifiques et techniques obligatoires et optionnels, des enseignements de management et des cours de langues vivantes.
Les enseignements sont organisés en deux semestres subdivisés chacun en deux périodes. Le premier semestre est constitué de deux périodes d’enseignements. Le second semestre est constitué d’une période d’enseignement et d’une période de stage de 12 semaines minimum. De janvier à avril, les élèves doivent travailler en équipe sur des projets pluridisciplinaires proposés par des partenaires industriels, des laboratoires ou des enseignantes ou enseignants de ESIEE Paris.Tout élève peut suivre des enseignements optionnels de langue vivante 2.
▶ UE - Sciences et techniques approfondissements (330h - 27 ECTS)
▶ UE - Sciences et technique ouverture (90h - 10 ECTS)
▶ UE - Management et sciences humaines (120h - 7 ECTS)
▶ UE - Langues vivantes (76h - 4 ECTS)
▶ Stages (12 ECTS)
Les enseignements sont organisés en deux semestres. Le premier semestre est constitué de deux périodes d’enseignements. Au second semestre, l’élève doit effectuer un stage de fin d’études de 24 semaines minimum (6 mois) en entreprise ou en laboratoire de recherche.
▶ UE - Sciences et techniques approfondissements (180h - 18 ECTS)
▶ UE - Sciences et technique ouverture (60h - 5 ECTS)
▶ UE - Management et sciences humaines (90h - 5 ECTS)
▶ UE - Langues vivantes (42h - 4 ECTS)
▶ Stages (30 ECTS)
Exemples d’applications :
Distribution | Marketing | Santé-médical | Sécurité | Finance | Energie | Smart cities | Maintenance prédictive | Domotique | Lutte contre la fraude…
Après cette formation spécialisée, vous pourrez prétendre à devenir ingénieur en intelligence artificielle et data science. Polyvalent et méthodique, vous travaillez au sein d’une équipe ou d’un service analytique qui garantit le traitement des données en vue de développer de nouvelles infrastructures.
L’avènement des nouvelles technologies offre de nouvelles perspectives de croissance et d’importantes possibilités de création d’emploi aux entreprises spécialisées dans le monde du numérique et de l’IA. Vous désirez travailler dans ce secteur ? Rejoignez la formation d’ingénieur spécialisée en data science et intelligence artificielle de ESIEE Paris !
Les entreprises qui ont recruté des diplômés de la filière :
MC2I, BNP Paribas, Safran, Akka Technologies, Saur, LCL, Credit Agricole, Agence France Presse, L'oréal, SIACI Saint Honore, EDF R&D, Orange, Inetum, AG2R, Impala, LGM Ingenierie, Société Générale, …
De nos jours, les moyens technologiques évoluent et nous cherchons constamment à passer dans un monde numérique et de digitalisation afin de faciliter et limiter les interventions humaines. L’intelligence artificielle et la data science ont pris une place cruciale dans les interactions Hommes-Machines en prouvant leur capacité à simuler et anticiper sur de vastes domaines d’application et de nombreuses situations de la vie réelle. En suivant l'enseignement octroyé au sein de ESIEE Paris, j'ai pu approfondir mes connaissances dans ce domaine et les utiliser lors des nombreux projets effectués durant ces dernières années. Mes compétences en programmation, en DevOps et en algorithmie se sont améliorées, mais également en management, ainsi que dans mon développement personnel ayant pour but de renforcer mon profil ingénieur et de valoriser mes atouts.
