PARCOURS 2 BIG DATA - IA - MACHINE LEARNING

Les objectifs du PARCOURS 2 BIG DATA - IA - MACHINE LEARNING

Le parcours Data Science et Intelligence Artificielle rassemble toutes les techniques qui travaillent sur les données. Les formations de data science sont des cursus informatiques et statistiques qui permettent de se préparer aux métiers de la gestion et de l’analyse de « données massives », aussi appelées « big data ».

Au-delà de la classique Science des Données, les algorithmes et techniques dans cette discipline ont permis d’aborder dans le système d’information humain, toutes les données dites Non-Structurées. C’est-à-dire, toute l’information humaine écrite, parlée, annotée, en bref  l’information textuelle humaine.
Ce sont des informations brutes, souvent massives, non structurées en champs/enregistrements/tables comme dans l’approche SQL.
 
Les requêtes et interrogations sont donc plus complexes à analyser et programmer.
La masse de ces données peut être avalée de façon plus optimale par les machines, mais surtout les règles de déduction, d’inférences, les règles stratégiques, sont extraites par ces algorithmes bien au-delà de ce que l’humain est capable d’analyser en tenant compte de contraintes multi-critères massives.
Elle est souvent couplée, avec une analyse dite « Intelligente » (I.A.) et maintenant à des mécanismes d’apprentissages, Machine Learning et «Deep Learning».
data science specialists working at office together

LE PROFIL DU CANDIDAT pour le PARCOURS 2 BIG DATA - IA - MACHINE LEARNING

Un Data Scientist doit impérativement maîtriser les fondamentaux de la science des données. Il doit posséder plusieurs compétences :

■ Compétences techniques en matière de développement

■ Connaissance des méthodes de Gestion de projet

■ Comprendre les intérêts de la modélisation

■ Compréhension des enjeux business et marketing de l’entreprise

■ Faire preuve de rigueur

■ Compréhension des concepts de base de données

■ Faire preuve de curiosité

■ Discrétion, fiabilité et confidentialité

Full length network engineer using laptop and setting up servers in data center

Les missions du PARCOURS 2 BIG DATA - IA - MACHINE LEARNING

Les principales missions de l’ingénieur en Data Science, Big Data ou Intelligence Artificielle peuvent être résumées comme suit :

  • Mettre en œuvre les techniques récentes de gestion et d’analyse de grandes masses de données
  • Identifier et prendre en compte les différents formats des données, modèles, méthodes d’extraction de descripteurs (features) structurels et sémantiques
  • Utiliser et adapter les algorithmes et les techniques d’analyse des données et d’apprentissage statistique
  • Prendre en compte les problématiques de volumétrie et mettre en œuvre les techniques de passage à l’échelle
Le salaire moyen brut à l’embauche à l’issue du MBA s’élève à 38 953€/an.

LES MODULES DU PARCOURS 2 BIG DATA - IA - MACHINE LEARNING

BLOC A – APPRÉHENDER SON ENVIRONNEMENT MÉTIER
  • Stratégies des organisations
  • The Green IT : Développement durable
  • Gouvernance d’entreprise
  • RGPD 2, contrats et licences, free et opensource
  • Langue vivante : anglais – Préparation à l’entretien RH
  • Mémoire d’entreprise : préparation

BLOC B – CONCEVOIR, INNOVER ET DÉVELOPPER LE S.I
  • C# sous Windows
  • JAVA : approfondissement et persistance
  • Réalité virtuelle initiation
  • Développement application web
  • Administration réseaux appliquée
  • Big Data – Machine Learning – Introduction
  • PYTHON : Initiation, Harmonisation
  • Réseau OSI (Couches basses/cryptographie)
  • Systèmes distribués multiprocessus et sécurité
  • Admin./Sécurité Système WINDOWS
  • Clouding et virtualisation Vmware
  • Angular JS

BLOC C – PILOTER LE PROJET 
  • Piloter le projet
  • Conduite d’un projet certifié CAPM
  • Process métier : initiation BPMN/DMN (english)
  • Techniques de communication

BLOC D – ACCOMPAGNER L’ENTREPRISE VERS LES NOUVELLES TECHNOLOGIES/PARCOURS SPÉCIALISÉS
  • Réalité Virtuelle
  • Application mobile (Androïd/iOS)
  • Big Data – Machine Learning  – 1
  • DEVOPS sur projet web
BLOC A – APPRÉHENDER SON ENVIRONNEMENT MÉTIER
  • Langue vivante : anglais
  • Numérique : ASP,SAAS,développement / intégration, outsourcing
  • Thèse professionnelle : préparation

BLOC B : CONCEVOIR, INNOVER ET DÉVELOPPER LE S.I
  • Réseau OSI (couches basses/cryptographie)
  • Routage OSI et algorithmes
  • Systèmes Distribués Multiprocessus et Sécurité – II
  • Sécurité routeur et interconnexion réseau
  • Sécurité des S.I/Windows
  • Objet avancé : framework SPRING BOOT (java web)

BLOC C – PILOTER LE PROJET
  • Agile Projects : SAFE, l’agilité à l’échelle (english)
  • Management du changement
  • Conduite d’un projet cas réel sous certif. CAPM
  • Évaluation des performances de salarié et manager
  • Recrutement et formation des collaborateurs
  • Techniques de communication
  • Process métier : BPMN with UML/DMN (english)

BLOC D : ACCOMPAGNER L’ENTREPRISE VERS LES NOUVELLES TECHNOLOGIES/PARCOURS SPÉCIALISÉS
  • Projet interne – fil rouge
  • Réalité augmentée
  • Intégration Continue
  • Big Data-Machine Learning – II
  • Intelligence Artificielle-Deep Learning – II

LES MÉTIERS VISÉS DU PARCOURS BIG DATA - IA - MACHINE LEARNING

Le titulaire du Titre Expert en système informatique peut prétendre à des postes tels que :

Ingénieur conseil
Ingénieur d’étude et dév.
Développeur
Ingénieur dév. informatique
■ Ingénieur système et réseaux
Développeur Full-Stack
Développeur Python
Consultant

évaluation et Diplôme

Évaluations en cours de formation (épreuves écrites et orales) / Restitution et soutenance orale d’un mémoire professionnel.

Remise d’une attestation de fin de formation.

Remise d’un Diplôme de niveau 6 si réussite.

Modalités d'ADMISSION

Pour une admission en 2ᵉ année du cycle ingénierie (bac+4), chaque candidat doit préparer ou être titulaire d’une licence (ou licence professionnelle) en informatique

Les admissions en 3ᵉ année du cycle ingénierie (bac+5) s’effectuent uniquement sur dossier

    1. Être titulaire d’un Bac + 3 
    2. Venue en réunion d’information
    3. Envoi de CV et d’un mail de motivation exprimant le projet professionnel suivi d’un entretien professionnel avec un Conseiller Formation
    4. Une réponse motivée sera donnée à chaque postulant

CE QUE LES ÉTUDIANTS EN PENSENT :

Des étudiants en PARCOURS 2 BIG DATA – IA – MACHINE LEARNING nous donnent leur avis !

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Carl Kent CEO, Kunikaa

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Niki Civinemz CEO, Nikicivi

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Bruce Whyne CEO, Arzeo

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Gwen Stevi CEO, HighBizz

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Sammo Han CEO, CuanBro

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