Prérequis
Cette formation est ouverte au baccalauréat de type scientifique, techniques ou technologique. Puis il faut poursuivre avec une licence en génie logiciel avant de se spécialiser dans le domaine de l’intelligence artificielle
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Description
De nombreux analystes assimilent la révolution de l'IA à la quatrième révolution industrielle liée à la transformation numérique : toutes les entreprises et tous les secteurs seront concernés.
La formation en intelligence artificielle et data science consiste en la science des données. Elle même utilise des ensembles de données pour en tirer de la valeur. Ce programme de formation vous ouvre à ses étudiants les portes des métiers en rapport avec l’intelligence artificielle et leur enseigne toutes les techniques avancées de la science des données et du traitement du big data.
Cela implique pour les étudiants de cette formation une parfaite maitrise de l’algorithmique, des méthodes agiles de conception et développement et bien d'autres techniques scientifiques d'analyse et de traitement, mais aussi l'utilisation d'outils pour les mettre en œuvre, à commencer par les studios de science des données. Assistants vocaux, images d'outils d'analyse de données, recherches intelligentes.
Cette formation est majoritairement axée sur la technique et la pratique.
Quelques débouchés possibles
Les débouchés sont relatifs au niveau de formation mais de façon générale, nous en retiendrons :
- Directeur des données,
- Business Intelligence Manager,
- Ingénieur DevOps
- Data Miner,
- Chef de Projet Big data
- Architecte Big Data,
- Délégué à la protection des données,
- Data Analyst.
- Chercheur en IA,
- Consultant en cybersécurité
- Développeur IA
- Directeur de l’Innovation
- Chargé de recrutement spécialisé dans l’IA
Diplôme
Compétences à l'issue de la formation
Les compétences sont relatives au niveau de formation mais de façon générale, nous en retiendrons :
- Avoir la capacité d'analyser et de modéliser des données statistiques ;
- Avoir très bonne connaissance des outils et langages informatiques ;
- Fortes affinités pour le marketing ;
- Maîtriser l’anglais ;
- Capacité de rédaction et bonne communication ;
- Respect de la confidentialité des données ;
- Connaissance approfondie d’un outil analytique
- Bon bagage en mathématiques
- Maîtriser les systèmes automatisés ;
- Faire une veille active sur l'actualité IA.
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