IA SCHOOL

Le cycle Mastère

Découvrez notre Cycle Mastère in Artificial Intelligence & Management

Le cycle Mastère in Artificial Intelligence & Management s’étend sur 2 ans et a pour objectif de permettre aux étudiants de consolider leurs connaissances techniques et managériales en matière d’IA. Ce programme Mastère donne une double spécialisation aux étudiants en Big Data (Python, Machine Learning, Deep Learning, Réseaux de neurones), et en Management de l’IA (Règlementation RGDP, Marketing Digital, analyse de réseaux sociaux, ect)

Notre équipe pédagogique met en effet en oeuvre un programme hybride axé sur l’employabilité des élèves à travers de nombreuses missions en entreprise avec nos partenaires institutionnels.

Si vous souhaitez vous investir dans une formation professionnalisante permettant de consolider vos connaissances techniques et managériales en matière d’IA, et qui vous ouvrira les portes des métiers de l’Intelligence Artificielle, notre formation Mastère in Artificial Intelligence & Management de l’IA School est conçue pour vous.

Deux parcours distincts pour deux profils d’étudiants

Le cycle Mastère in Artificial Intelligence & Management de l’IA School est un programme pédagogique fort, élaboré et complet.
Il est construit autour de 2 parcours, qui s’adresse à deux profils d’étudiants.

Le parcours Data Analyst

A qui s’adresse ce parcours ? 

Ce parcours est à destination des étudiants qui souhaitent découvrir le monde de l’IA, ses enjeux, techniques et business et obtenir un emploi dans le domaine.

Le parcours Data Analyst s’adresse aux étudiants qui n’ont pas forcément développé, lors de leur parcours académique antérieur, de compétences techniques poussées en programmation ou mathématiques, mais qui  souhaitent cependant se réorienter vers les métiers de l’IA.

L’objectif du parcours Data Analyst ?

 – De comprendre l’impact de l’intelligence artificielle sur les différents secteurs de l’économie (Santé, Développement Durable, Défense, Luxe, ect.) et les différentes fonctions métier (Marketing, Recrutement, Contrôle de Gestion, Droit, ect).
– De comprendre le fonctionnement d’un algorithme et de maitriser les bases de la programmation IA (Python, R notamment)
– De comprendre le métier de Data Analyst
– De développer des compétences en gestion de projet IA
– D’apprendre à travailler main dans la main avec les Data Scientist

Afin d’intégrer le Parcours Data Analyst, l’étudiant devra être titulaire du Bac +3/4 en Management, Droit, Contrôle de Gestion ou toute autre formation.

Le parcours Data Scientist

A qui s’adresse ce parcours ? 

Ce parcours à destination des étudiants qui possèdent déjà des compétences techniques, en programmation et mathématiques, et souhaitent renforcer leurs acquis par un enseignement plus poussé autour de la Data Science et du Management de l’IA.



L’objectif du parcours Data Analyst ?

– De maîtriser les différents langages de programmation utilisés dans le domaine de la Data Science, Python et R notamment
– De consolider ses connaissances mathématiques, indispensables à la programmation d’algorithmes complexes
– D’approfondir ses connaissances en Machine Learning et Deep Learning
– De développer toutes les compétences requises pour travailler en tant que Data Scientist
– De maitriser les outils en matière de gestion de projets IA
– De comprendre les innovations en cours dans le domaine de l’IA

 Afin d’intégrer le Parcours Data Analyst, l’étudiant devra être titulaire du Bac +3/4 informatique ou mathématique.

Découvrez le programme Mastère in Artificial Intelligence & Management

En tant qu’école hybride de l’Intelligence Artificielle, formant à une double compétence en Big Data & Management, l’IA School a conçu un programme Mastère in Artificial Intelligence & Business composé de deux Modules :
– Le module IA Business & Management : Ce module a pour objectif de consolider les connaissances des étudiants en Management, de la Gestion de Projet. Plus particulièrement, il aborde les enjeux et impacts Business de l’Intelligence Artificielle. 3 thématiques seront abordées au travers de ce module :
* Gestion & droit :
 L’objectif est de former les futurs ingénieurs et cadres dirigeants à faire face aux défis apportés par l’Intelligence Artificielle, comprendre l’environnement de l’entreprise et appréhender les enjeux managériaux, mais aussi proposer et créer des solutions innovantes et concurrentielles et apprendre à partager les connaissances au sein de son entreprise. 
* Marketing : L’objectif est de comprendre comment les campagnes marketing sont aujourd’hui opérées via des algorithmes d’IA, comment créer des contenus personnalisés, notamment au travers d’études de cas de campagnes marketing opérées par de grands groupes, ou des start-ups spécialisées.
* Acculturation : L’objectif est de vous ouvrir ce nouvel environnement technologique, de comprendre les innovations en cours, d’étudier les start-ups qui se développent dans le domaine de l’IA et ainsi faire ainsi valoir une réelle connaissance générale sur des sujets d’intelligence artificielle. Ces connaissances sont indispensables pour devenir un Manager IA, qui doit aujourd’hui faire face aux défis du numérique et repenser son rôle au sein de l’entreprise.

– Le module IA Technology : Ce module aborde la dimension purement technique de l’Intelligence Artificielle. Au cours du cycle Mastère, le module IA Technology enseigne en profondeur les mathématiques appliquées et la programmation IA :
* Mathématiques appliquées : Les mathématiques sont au coeur d’un enseignement solide en Data Science. Comprendre les statistiques et les probabilités sont indispensables à la construction d’un algorithme performant.
* Programmation :
 L’objectif est de découvrir pour certains, et consolider pour d’autres, la maitrise des langages de programmation et les technologies propres à l’IA.

Module IA Business & Management

Finance d’entreprise
Règlementation RGDP
Gestion de projet Data IA
Méthode agiles et MVP
Design Thinking
Entrepreneuriat et Business plan
Knowledge Management et capacités numériques 
Management de l’innovation 
Droit des affaires

Entreprenariat Digital
Transformation Digitale
From Digital to Big Data
Parcours client
Marketing stratégique de l’innovation
Marketing Digital 
Stratégie d’entreprise et intelligence artificielle

Etudes de cas
IA Strategic Management
Gestion de projet Data IA
Nouvelles technologies de l’information
Marché de l’information
Ingénieur-société et controverses
Data science et analyse des réseaux sociaux 
Knowledge Management et capacités numériques
Projet IA

Module IA Technology

Statistiques en Action
Statistiques avec R
Fouille de données avec R 
Statistics in Action 
Data Analytics avec Spark

Scala
Python Niveau 2
Systèmes de recommandation
Deep learning : du perceptron à l’apprentissage profond
Nouvelles technologies de l’information
NLP (Natural Language Processing)
Traitement de données
Optimisation & Apprentissage
Visual Computing
Machine Learning 1 & 2
Neural Networks and Deep Learning

Module IA Business & Management

Finance d’entreprise 
Règlementation RGDP
Gestion de projet Data IA
Méthode agiles et MVP
Design Thinking
Entrepreneuriat et Business plan
Knowledge Management et capacités numériques 
Management de l’innovation 
Droit des affaires

Entreprenariat Digital
Transformation Digitale
From Digital to Big Data
Parcours client
Marketing stratégique de l’innovation
Marketing Digital 
Stratégie d’entreprise et intelligence artificielle

Etudes de cas
IA Strategic Management
Gestion de projet Data IA
Nouvelles technologies de l’information
Marché de l’information
Ingénieur-société et controverses
Data science et analyse des réseaux sociaux 
Knowledge Management et capacités numériques
Projet IA

Module IA Technology

Statistiques en Action
Statistiques avec R
Fouille de données avec R 
Statistics in Action 
Data Analytics avec Spark

Scala
Python Niveau 2
Systèmes de recommandation
Deep learning : du perceptron à l’apprentissage profond
Nouvelles technologies de l’information
NLP (Natural Language Processing)
Traitement de données
Optimisation & Apprentissage
Visual Computing
Machine Learning 1 & 2
Neural Networks and Deep Learning

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