Parcours Data Scientist

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A qui s’adresse ce parcours ?

Le parcours Data Scientist est un approfondissement en programmation et statistiques, qui s’adresse aux étudiants qui souhaitent s’orienter vers les métiers d’intelligence artificielle pour créer des modèles d’analyse complexe et des algorithmes d’apprentissage automatique

Quels sont les objectifs et compétences développées ?

  • Déployer une méthode de gestion de projet agile
  • Piloter et gérer des équipes
  • Maîtriser le droit des données
  • Développer ses compétences en terme de leadership et d’éloquence
  • Mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données
  • Déployer et utiliser une solution de virtualisation
  • Définir une gouvernance et une architecture des données
  • Mettre en place des solutions et des techniques de data-mining avancé
  • Réaliser des analyses exploratoires avec Python
  • Réaliser des analyses sur texte avec utilisant les techniques NLP
  • Utiliser des solutions de Machine Learning afin de conduire des analyses
  • Maîtriser les techniques de traitement du signal pour l’analyse du son
  • Maîtriser les techniques de détection et de reconnaissance des objets pour l’analyse des images

 

Quelles sont les conditions d’admission ?

  • L’étudiant devra être titulaire d’un Bac +3 (Titre RNCP de Niveau 6) équivalent à un Bachelor ou une Licence Mathématiques, Statistiques, Informatique, ou Ingénieur.
  • Il faudra également avoir validé l’ensemble des tests d’admissions pour intégrer l’IA School.

Unités d’enseignement et matières

Commerce

  • Business Game
  • Management commercial

Droit/Gestion

  • RGPD
  • Droit du travail

Management

  • Ressources humaines
  • Management stratégique des entreprises

Marketing & Communication

  • Référencement marketing
  • Marketing stratégique

Softskills

  • Leadership
  • Eloquence

Langues

  • Anglais

Projets

  • Atelier Carrière

Culture informatique et innovation

  • Virtualisation et conteneurisation
  • Sécurité des données
  • Cryptographie et confidentialité

Collecte/Analyse/Traitement

  • Analyse exploratoire avec Python
  • Programmation avancée avec Python
  • Architecture et gouvernance des données
  • Modélisation de Série Temporelle en Python
  • Datathon
  • Data mining

Mathématiques

  • Arithmétiques et Graphes
  • Optimisation
  • Statistiques et régression
  • Théorie des jeux
  • Remise à niveau mathématiques
  • Programmation linéaire
  • Théorie de l'apprentissage statistique

Programmation

  • Projet en programmation SQL avancé
  • Projet en programmation Python
  • Initiation à GitHub, Gitlab
  • API-REST avec Python

Science de la donnée

  • NLP: Naturel Language Processing with Python
  • TensorFlow avec Python
  • Machine learning avec Python
  • Détection et reconnaissance d'objets
  • Traitement du signal