Présentation

Le master s’inscrit dans le cadre d’une demande de plus en plus forte des grands acteurs du monde économique qui sont de plus en plus conscients du potentiel et de l’importance que recèlent leurs données et recherchent les moyens d’exploiter et d’en tirer le maximum d’informations utiles.

Le master forme des data scientists qui prendront en charge la récupération, stockage, organisation, et traitement des masses d’informations afin d’en tirer de la valeur.

Ce master permet d’acquérir un profil hautement qualifié, à l’interface entre informatique pour données massives et analyse statistique, pour lequel les débouchés sur le marché du travail sont extrêmement variés : conseil, industries technologiques, services financiers innovants, etc.

Diplôme
Master
Filière
Informatique - Télécommunications
Durée
2 ans
Rythme
Soir & Week-end
Mode
Présentiel
Type
Formation initiale

Objectifs

Le master en data science et intelligence artificielle a pour finalité de former des datascientists avec un profil issu de la convergence des statistiques et de l’informatique.

L’apprenant acquerra un solide bagage en mathématiques, statistiques mais aussi il maîtrisera les outils informatiques et les infrastructures nécessaires à la gestion et au traitement des données.

  • Data Scientist ;
  • Data Analyst ;
  • Analyste statisticien ;
  • Chief data officer ;
  • Concepteur développeur Business Intelligence ;
  • Chef de projet Business Intelligence ;
  • Consultant Business Intelligence ;
  • Développeur Big data ;
  • Data manager ;
  • Analyste financier spécialisé dans l’IA ;
  • Entrepreneur IA ;
  • Consultant IA ;
  • CRM Manager ;
  • Développeur IA ;
  • Directeur de l'Innovation.

4ème année

Semestre Module
S7 Algorithmique et programmation
Processus stochastiques et recherche opérationnelle
Bases de données
Analyse de données et statistiques
Réseaux et Internet des objets
Langues et communication
S8 Intelligence artificielle et apprentissage automatique
Fondements Big Data
Business intelligence
Systèmes décisionnels
Projet interdisciplinaire
Techniques de management

 5ème année

Semestre Module
S9 Database systems and security
Entrepreneuriat et propriété intellectuelle
Traitement automatique des langues naturelles, données textuelles et la vision par ordinateur
Data visualisation
Advanced machine learning & deep learning
Social media analytics
S10 Projet fin d’études
  • Début / fin des inscriptions : Mars / Octobre ;
  • Début / fin des classes : Septembre / Juillet.

Le test d'admission du cycle Master

L’admission se fait sur étude de dossier (dernier établissement fréquenté, modules enseignés, notes obtenues…) et entretien de motivation avec un jury d’admission.

L’admission en Master (M1 ou M2) est particulièrement sélective, car certaines spécialités du master sont soumises à l’approbation préalable des Universités et Écoles partenaires.

Le dossier de candidature complet doit être imprimé et envoyé par email.

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