Programmes du même établissement

  • Apprendre MS-EXCEL

    Diplôme
    Master
    Filière
    Informatique - Télécommunications
    Durée
    2 ans
    Rythme
    Jour
    Mode
    Présentiel
    Type
    Formation continue
    Les sites Web / applications Web ont pris une importance immense dans les affaires contemporaines. Ils doivent être esthétiquement attrayants et exécuter efficacement les fonctionnalités souhaitées. Dans ce cours, vous acquérez les connaissances et (...)
    Voir plus

  • Master en Informatique Manager de Projet

    Diplôme
    Master
    Filière
    Management - Administration
    Informatique - Télécommunications
    Durée
    2 ans
    Rythme
    Soir et Week-end
    Mode
    Blended
    Type
    Formation initiale
    Le niveau Master à eurelec sanctionne deux années d’études après une licence, un bachelor ou un diplôme équivalent, Il permet aux étudiants issus de formations techniques, scientifiques ou juridiques de développer une double compétence indispensable (...)
    Voir plus

  • Master en Block Chain & Intelligence Artificielle

    Diplôme
    Master
    Filière
    Informatique - Télécommunications
    Multimédia - Web
    Durée
    2 ans
    Rythme
    Jour
    Mode
    Présentiel
    Type
    Formation continue
    Le Master en Blockchain & Intelligence Artificielle à l'Université BEM tech est un programme de pointe conçu pour former des experts en technologie de pointe dans le domaine de la blockchain, de l'intelligence artificielle (IA) et des applications (...)
    Voir plus

  • Executive Master Intelligence Artificielle & Data Analytics

    Diplôme
    Master
    Filière
    Informatique - Télécommunications
    Durée
    2 ans
    Rythme
    Jour
    Mode
    Présentiel
    Type
    Formation continue
    Le Master Executive en Intelligence Artificielle & Data Analytics est une formation de pointe conçue pour répondre aux besoins croissants du marché en matière de compétences en intelligence artificielle (IA) et en analyse de données. Ce programme (...)
    Voir plus

Cette formation met l’accent à la fois sur la rigueur, indispensable pour le traitement des données et sur les méthodologies récemment développées.

Ces dernières ont pour fonction de produire des outils d’analyse mathématique, d’estimation statistique et de prévision qui se déclinent à travers la construction d’algorithmes programmés, dans des langages informatiques performants.

L’analyse de grandes masses de données ne peut se faire sans connaissance de modèles et techniques mathématiques et informatiques, tant pour la pertinence de l’information résultante que pour sa représentation et sa visualisation.

Diplôme
Master
Filière
Informatique - Télécommunications
Durée
2 ans
Rythme
Jour
Mode
Présentiel
Type
Formation initiale

Objectifs

L’objectif du Master Big Data - Intelligence Artificielle est d’offrir une solide connaissance en Mathématiques appliquées ainsi qu’en IA, afin de couvrir l’ensemble des problématiques de traitement et d’analyse des données massives, que l’on peut rencontrer en entreprise.

  • Data Scientist ;
  • Concepteur/Développeur d’applications Big Data ;
  • Data Analyst ;
  • Ingénieurs de recherche et développement ;
  • Ingénieur en Intelligence Artificielle ;
  • Architecte bases de données complexes ;
  • Gestionnaire de données massives.

1ère Année :

Semestre 1 :

UE obligatoires

  • Mathématiques pour la Data Science - Optimisation numérique ;
  • Mathématiques pour la Data Science - Modèle linéaire ;
  • Analyse des données ;
  • Python pour la Data Science ;
  • Logique ;
  • Complexité et Théorie des graphes ;
  • Anglais.

UE Complémentaires

  • Algorithmique avancée ;
  • Programmation Objet ;
  • Apprentissage statistique I.

Semestre 2 :

U.E fondamentales

  • Méthodes de Monte Carlo et application ;
  • Séries Temporelles avec R ;
  • Projet Machine Learning ;
  • Intelligence Artificielle ;
  • Fouille de données ;
  • Anglais 2. 

UE Complémentaires

  • Systèmes de gestion de bases de données ;
  • Décision dans l’incertain ;
  • Apprentissage statistique II.

2ème Année :

Semestre 3 :

UE Obligatoires :

  • Fondamentaux de l’apprentissage automatique ;
  • Optimisation pour l'apprentissage automatique ;
  • Bases de données avancées (SBGD non classiques) ;
  • Apprentissage Profond ;
  • Systèmes, paradigmes et langages pour les Big Data ;
  • Ethique et science des données ;
  • Natural Language Processing (NLP) ;
  • Fouille de Graphes ;
  • Data wrangling, qualité de données ;
  • Apprentissage par renforcement.

Semestre 4 : 

UE obligatoires :

  • Machine Learning sur Big Data ;
  • Apprentissage profond pour l’analyse d’images ;
  • Graphes de connaissance, logiques de description, raisonnement sur les données ;
  • Flux de données ;
  • Recherche Monte-Carlo et Jeux ;
  • Visualisation de données ;
  • IA sur le Cloud ;
  • Projet Sciences des Données.

Stage :

UE obligatoires :

  • Mémoire de stage

 

Pré-rentrée :

  • mise à niveau en mathématiques et en informatique pour les étudiants venant de parcours différents ;
  • Traitement des données, via les architectures, algorithmes et langages orientés gestion des données à grande échelle ; 
  • Traitement de l’information via les techniques d’apprentissage (Machine Learning, Deep Learning, Renforcement Learning) et d’Intelligence Artificielle ;
  • L’enseignement inclut aussi des projets tutorés.

La sélection se fait en 2 étapes : une présélection sur dossier suivie d’un entretien pour les candidats retenus

Architecte « Big Data » et bases de données relationnelles et non relationnelles.

  • Concepteur, Développeur ou Analyste en Intelligence Artificielle ;
  • Data Science ;
  • Data Engineer et Big Data.
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