Objectifs de la formation
Collecter, transformer et sécuriser des données Analyser, organiser et valoriser des données Elaborer et piloter un projet data Spécialisation infrastructure data - Concevoir et opérer une infrastructure data Spécialisation apprentissage automatique - Concevoir et déployer des modèles d'apprentissage automatique
Contenu de la formation
1ère année IA & Data - Maths appliquées à la DataScience – Machine Learning – Python avancé – Analyse et exploration de données (SAS, R, Python…) Maîtrisez les notions de base en matière de probabilités, statistiques et algèbre linéaire Connaissez les spécificités et mettez en œuvre un projet de Machine Learning Transformez les variables de type texte en représentations numériques pertinentes pour le Machine Learning Gérez et optimisez les environnements Python pour des projets de Data Science et d'IA. Base de données - Administration BDD – NoSQL (Not Only SQL) Installation et Configuration : Apprenez à installer, configurer et administrer un serveur de base de données. Bases Non-Relationnelles : Découvrez et utilisez des modèles de bases de données non-relationnelles pour des applications spécifiques en IA et Data Science. Gestion du SI - DevOps – Management d'Équipe – Communication en public Mettez en place une stratégie organisationnelle DevOps pour optimiser les workflows et l'efficacité au sein de votre système d'information. Apprenez à gérer une équipe sur des projets complexes, en gérant les crises, respectant les jalons et en atteignant les résultats attendus. Développez vos compétences en prise de parole en public et en communication professionnelle pour mieux collaborer en entreprise Mise en situation professionnelle YDAYS - Challenge 48h - Projet professionnel • Réalisez un projet en équipe pluridisciplinaire • Réalisez une production dans un temps imparti selon un cahier des charges • Dressez un bilan personnel et professionnel 2ème année 3 majeures obligatoires : Mathématiques pour l'intelligence artificielle - Traitement du langage naturel (NLP) -Techniques de Machine Learning Avancées 3 mineures obligatoires : Gestion d'un projet IT - Stratégie et gouvernance des systèmes d'informations - Méthodologies de tests et tests unitaires 3ème année 3 majeures obligatoires : Apprentissage par renforcement - IA dans le Cloud - Deep Learning 1 mineure obligatoire : Souveraineté et sécurité de la donnée 2 électives au choix : Accessibilité et Qualité Web - Green IT - LowCode/ NoCode - Blockchain - Culture & marché de l'IA - Agilité en entreprise - Programmer son chatbot… 2ème et 3ème année Projets interdisciplinaires avec une mise en situation réel de l'entreprise : Les Ydays • Pédagogie orientée autour de la pratique • Modules de cours évalués par des projets pratiques et soutenue devant des jurys • Plateforme d'Anglais moderne et intuitive • L'IA au cœur de notre pédagogie
Résultats de la formation
Ingénieur en science des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique
Conditions spécifiques d'accès à la formation
Etre titulaire d un titre ou diplome de niveau 5 valide dans le domaine de l informatique OU Etre titulaire d un titre ou diplome de niveau 4 et avoir valide les 2 premieres annees d une formation visant un titre ou diplome de niveau 6 ou superieur dans le domaine de l informatique