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IA SCHOOL

Le cycle Mastère

Le M1 – Parcours Data Analyst

A qui s’adresse ce parcours ? 

Il s’agit d’une année de remise à niveau en programmation et mathématiques appliquées, qui s’adresse aux étudiants qui souhaitent 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.

Quels sont les objectifs du M1 Data Analyst ?

  • Construire une base de données relationnelle afin de l’implémenter dans un SGBD
  • Interroger une base de données relationnelle à l’aide de SQL afin de garantir la qualité des données collectées
  • Résumer et agréger des tables relationnelles afin de les maintenir dans leurs systèmes de gestion
  • Charger différents types de fichiers de données (JSON, CSV, TSV etc…) dans une base ou un environnement de travail afin de garantir leur bonne utilisation
  • Réaliser des analyses de données sommaire à l’aide d’un langage de programmation ou d’Excel afin de les exploiter selon les besoins visés.

Quelles sont les compétences développées  ?

– Conception et implémentation d’une base de données à l’aide d’un SGDB
– Analyser des données et en tirer les principaux indicateurs
– Restituer une analyse statistique sous la forme d’un dashboard

Quelles sont les conditions d’admission ?

Aucun bagage technique requis pour intégrer ce M1 ! 

L’étudiant devra être titulaire d’un Bac +3, toute formation confondue : Marketing, Droit, Contrôle de gestion, Finance, ou encore Audiovisuel.

Le M1 – Parcours Data Scientist

A qui s’adresse ce parcours ? 

Il s’agit d’une année d’approfondissement des connaissances en Python, R, Machine Learning et Deep Learning, qui s’adresse à des étudiants qui ont des compétences en programmation et qui souhaitent maitriser l’aspect prédictif de l’IA. 

Quels sont les objectifs du M1 Data Scientist ?

  • Créer des tables et charger des données sur MySQL et MongoDB afin d’optimiser et dynamiser leur manipulation
  • Effectuer une analyse statistique sur différents formats de données afin de programmer un algorithme répondant à la problématique sous-jacente
  • Manipuler des données avec Python Pandas en vue d’optimiser les outils d’analyse de la performance en entreprise
  • Visualiser et cartographier des données sur tableau afin d’optimiser leur lecture
  • Effectuer du scrapping (extraction) de données avec Python afin d’optimiser les données mises à disposition
  • Explorer la librairie scikit-learn en Python afin de modéliser les données traitées
  • Évaluer l’impact de l’intelligence artificielle sur les performances en entreprise afin de proposer des solutions adaptées
  • Utiliser des outils de gestion de projet IT afin de les mettre en œuvre en entreprise

Quelles sont les compétences développées ?

– Concevoir et implémenter une base de données à l’aide d’un SGDB
– Analyser des données et en tirer les principaux indicateurs
– Restituer une analyse statistique sous la forme d’un dashboard
– Choisir un algortihme de machine learning adapté au problème défini
– Optimiser les performances d’un algorithme de machine learning

Quelles sont les conditions d’admission ?

L’étudiant devra être titulaire d’un Bac +3, Mathématiques, Statistiques, Informatique, ou Ingénieur

Découvrez les modules dispensés

Mastère 1 – Data Analyst 

Fondements mathématiques de la science de la donnée
Statistiques
Régression
Optimisation

Découverte des ETL (Tableau Sofware/ Power BI)
Initiation à GitHub, Gitlab
SQL Avancée
Base de données NoSQL avancée
Projet et certification MongoDB
Ecosystème Big Data (Hadoop, Hive)
Scrapping de données à l’aide de Beautiful Soup
Python Flask: Déployer des analyses sur serveur
Excel Avancé
Analyse de données en Python
R for data analysis
R shiny: Déployer des analyses sur serveur
Introduction à SAS
Modélisation de Série Temporelle
Projet Data Analyse

English certification (2/2)
Management commercial
Marketing stratégique
Business Models
Management stratégique des entreprises
Droit de la propriété intellectuelle
Stratégie de marketing digital
Internet des objets (IoT)
Cybersécurité

Mastère 1 – Data Scientist

Fondements mathématiques de la science de la donnée
Statistiques
Régression
Optimisation
Loi de probabilité
Test Statistiques (Khi 2, Anova etc…)
Théorie des Graphes

Découverte des ETL Tableau Sofware/ Power BI)

Initiation à GitHub, Gitlab
SQL Avancée
Hadoop, Hive , Pig : Ecosystème Big Data
Base de données NoSQL avancée
Projet et certification MongoDB
Scrapping de données à l’aide de Beautiful Soup
Python Flask: Déployer des analyses sur serveur
Excel Avancé
R for Data Science
Python for Data Science
Introduction au Machine Learning: Apprentissage supervisé
Introduction au Machine Learning: Apprentissage non supervisé
Programmation en classe avec Python
Création et déploiement de packages R
Projet Data Science (R ou Python)

English certification (2/2)
Management commercial
Marketing stratégique
Business Models
Management stratégique des entreprises
Droit de la propriété intellectuelle
Stratégie de marketing digital
Internet des objets (IoT)
Cybersécurité

Mastère 1 – Data Analyst 

Fondements mathématiques de la science de la donnée
Statistiques
Régression
Optimisation

Découverte des ETL (Tableau Sofware/ Power BI)
Initiation à GitHub, Gitlab
SQL Avancée
Base de données NoSQL avancée
Projet et certification MongoDB
Ecosystème Big Data (Hadoop, Hive)
Scrapping de données à l’aide de Beautiful Soup
Python Flask: Déployer des analyses sur serveur
Excel Avancé
Analyse de données en Python
R for data analysis
R shiny: Déployer des analyses sur serveur
Introduction à SAS
Modélisation de Série Temporelle
Projet Data Analyse

English certification (2/2)
Management commercial
Marketing stratégique
Business Models
Management stratégique des entreprises
Droit de la propriété intellectuelle
Stratégie de marketing digital
Internet des objets (IoT)
Cybersécurité

Mastère 1 – Data Scientist

Fondements mathématiques de la science de la donnée
Statistiques
Régression
Optimisation
Loi de probabilité
Test Statistiques (Khi 2, Anova etc…)
Théorie des Graphes

Découverte des ETL Tableau Sofware/ Power BI)
Initiation à GitHub, Gitlab
SQL Avancée
Hadoop, Hive , Pig : Ecosystème Big Data
Base de données NoSQL avancée
Projet et certification MongoDB
Scrapping de données à l’aide de Beautiful Soup
Python Flask: Déployer des analyses sur serveur
Excel Avancé
R for Data Science
Python for Data Science
Introduction au Machine Learning: Apprentissage supervisé
Introduction au Machine Learning: Apprentissage non supervisé
Programmation en classe avec Python
Création et déploiement de packages R
Projet Data Science (R ou Python)

English certification (2/2)
Management commercial
Marketing stratégique
Business Models
Management stratégique des entreprises
Droit de la propriété intellectuelle
Stratégie de marketing digital
Internet des objets (IoT)
Cybersécurité

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