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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 (Informatique, Programmation, 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 informatiques, 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 de la data.

Le parcours Data Analyst est adapté aux étudiants qui n’ont pas forcément développé, lors de leur parcours académique antérieur, des compétences techniques poussées en programmation ou en mathématiques, mais qui  souhaitent cependant se réorienter vers les métiers de l’IA, ou faire un lien entre les compétences développées pendant leurs années de licence et l’Intelligence artificielle.

Il s’agit d’un programme de remise à niveau des fondamentaux en mathématiques et programmation, avec comme objectif l’employabilité des étudiants à la fin du cycle Mastère dans le domaine de l’IA.

L’objectif du parcours Data Analyst ?

 – De comprendre le fonctionnement d’un algorithme et de maitriser les bases de la programmation IA (Python, R notamment)
– Maîtriser les outils statistiques et les informations nécessaires à la mise en place d’une base de données,
– 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 métier de Data Analyst
– De développer des compétences en gestion de projet IA et apprendre à travailler main dans la main avec les Data Scientist
– De gérer parfaitement les différentes technologies spécifiques au big data,
– D’apprendre à extraire les données du système source
– Savoir extraire et traduire des données business en données statistiques
– Modéliser et assurer les mises à jour régulières de la base de données
– Savoir synthétiser et vulgariser les informations pour les rendre accessibles aux dirigeants de l’entreprise,
– Définir la cible des campagnes de marketing, et
 proposer des recommandations sur les bases de données à modifier
– Déterminer des tendances d’achat ou de consommation

Afin d’intégrer le Parcours Data Analyst, l’étudiant devra être titulaire d’un Bac +3/4, toute formation confondue (Marketing, Droit, Contrôle de gestion, Finance, ect.)

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 en mathématiques.


Le parcours Data Scientist est adapté aux étudiants ayant un background académique scientifique, qui souhaitent renforcer leurs acquis par un enseignement plus poussé autour de la Data Science et du Management de l’IA.

Il s’agit d’un programme d’approfondissement des connaissances en Python, R, Machine Learning et Deep Learning, et plus généralement, en matière de maitrise des outils de construction et d’exploration d’une base de données.


L’objectif du parcours Data Scientist ?

– 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
– Savoir construire, analyser et explorer une base de donnée
– Créer un jeu de donnée données exploitable de manière à entraîner un (plusieurs) modèle(s) d’apprentissage(s) supervisé(s)
– Mesurer et comparer les performances d’algorithme d’apprentissage supervisée ou non supervisé

– Améliorer les performances d’algorithmes de classification à l’aide de méthode d’ensemble
– Construire une application web incorporant un algorithme d’apprentissage supervisé et la déployer sur un serveur afin de la rendre disponible pour le client
– 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 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 Scientist, l’étudiant devra être titulaire du Bac +3/4 en informatique ou mathématiques

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 l’informatique, 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 Technology

Fondements mathématiques de la Data Science
Statistiques
Régression
Optimisation
Test Statistiques (Khi 2, Anova etc…)
Loi de probabilité

Découverte des ETL (Tableau Sofware/ Power BI)
Initiation à GitHub, Gitlab
Construction de bases de données SQL
Base de données NoSQL avancée
Projet et certification MongoDB
Ecosystème Big Data (Hadoop, Hive)
Scrapping de données
Analyses sur serveur
Excel avancé
Analysée de données en Python
R for data analysis
Introduction et certification SAS
Modélisation de Série Temporelle
Introduction au Machine Learning
Programmation en classe avec Python
Introduction et certification Google Data Studio
Deep learning/Transfert Learning
NLP (Natural Language Processing)
Visual Computing
Projet Data Analyse/Data Science

Module IA Business & Management

Management Commercial
Droit de la propriété intellectuelle
Droit des contrats
Business Models
Management stratégique des entreprises
Gestion de projet
Fusion/acquisition
Supply Chain
Management du changement
English Certification
Conference English

Marketing stratégique
Stratégie de Marketing Digital 

Cybersécurité
Design Thinking
Utilisation des blockchain
Internet des Objets (IoT)

Module IA Technology

Fondements mathématiques de la Data Science
Statistiques
Régression
Optimisation
Test Statistiques (Khi 2, Anova etc…)
Loi de probabilité

Découverte des ETL (Tableau Sofware/ Power BI)
Initiation à GitHub, Gitlab
Construction de bases de données SQL
Base de données NoSQL avancée
Projet et certification MongoDB
Ecosystème Big Data (Hadoop, Hive)
Scrapping de données
Analyses sur serveur
Excel avancé
Analysée de données en Python
R for data analysis
Introduction et certification SAS
Modélisation de Série Temporelle
Introduction au Machine Learning
Programmation en classe avec Python
Introduction et certification Google Data Studio
Deep learning/Transfert Learning
NLP (Natural Language Processing)
Visual Computing
Projet Data Analyse/Data Science

Module IA Business & Management

Management Commercial
Droit de la propriété intellectuelle
Droit des contrats
Business Models
Management stratégique des entreprises
Gestion de projet
Fusion/acquisition
Supply Chain
Management du changement
English Certification
Conference English

Marketing stratégique
Stratégie de Marketing Digital 

Cybersécurité
Design Thinking
Utilisation des blockchain
Internet des Objets (IoT)

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