Datascience et intelligence artificielle

Dans un contexte de très fort essor des Datasciences, du BigData et de l’Intelligence Artificielle (IA), la filière forme des ingénieurs spécialistes :

  • de l'ingénierie et du traitement des données
  • de l’apprentissage automatique (machine learning)
  • de l’implantation et déploiement de solutions
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Formation ingénieur - Filière Datascience et Intelligence Artificielle

 

Enseignements obligatoires

  • Enseignements scientifiques et techniques (180h) : apprentissage automatique (machine learning), visualisation, sécurité des données, objets connectés
  • Management (150h)
  • Langue vivante (80h)

 

 

Parcours

  • Data - fouille et analyse de données
  • Développement, ingénierie des données
  • Objects connectés

Exemples d'enseignements au choix (495h)

Dans la filière :

  • BigData analytics avec Spark
  • Deep Learning : du perceptron à l'apprentissage profond
  • Features engineering
  • DevOps
  • Scala

En inter-filière :

  • Analyse de données et biostatistiques
  • Programmation web
  • Optimisation
  • Systèmes d'information
  • Bases de données de graphes
  • Chaire IBM - IA & Prescriptive analytics
  • DataScience et réseaux sociaux
  • Éthique des algorithmes

En management

  • Management d'équipe et leadership
  • Entrepreneuriat et business plan
  • Finance approfondie

Métiers - Secteurs d'activité

Exemples de métiers

  • Data-analyst
  • Data-scientist
  • Conseil, Analyste
  • Architecte « internet des objets »

Exemples de fonctions occupées par des diplômés

  • Ingénieur-conseil
  • Ingénieur-analyste
  • Data-engineer
  • Data-scientist

Secteurs d'activité

  • SSII
  • Secteur tertiaire (banques, assurances, marketing…)
  • Opérateurs télécoms et réseaux
  • Grandes entreprises secteur informatique
  • R&D
  • Multimédia

Exemples de domaines d'application

  • Distribution
  • Marketing
  • Santé-médical
  • Sécurité
  • Finance
  • Energie
  • Smart cities
  • Maintenance prédictive
  • Domotique
  • Lutte contre la fraude

Outils pédagogiques

  • Plateforme Internet des objets - Texas Instruments
  • Outils Data Sciences et Machine learning - R, python, jupyterHub
  • Développement applications mobiles multi-plateforme, Kivy - Flask
  • Accès complet à toutes les formations DataScience proposées par Datacamp