Mastère Intelligence Artificielle et Big Data
Présentation de la formation
Présentation de la formation
La filière Intelligence Artificielle et Big Data forme des experts aux méthodes de modélisation, d’analyse et de traitement des données utiles à différents secteurs et corps de métiers comme le transport ou la cyberdéfense.
Niveaux d’entrée
BAC+3, >BAC+4
Campus de rattachement
ESGI Paris (75) 242 Rue du Faubourg Saint-Antoine, 75012 Paris, France
Débouchés de la formation
Débouchés professionnels :
Data Scientist Data Engineer Consultant ou Chef de projet IA et Big Data Ingénieur d'étude / Ingénieur R&D Architecte Big Data et Systèmes distribués Directeur Systèmes de Données (CDO)
Validation de la formation
La formation permet l’obtention totale ou partielle du titre par la validation de blocs de compétences.
Niveau de sortie :
BAC+5
N° titre RNCP :
35450
Formes d’enseignement
La formation est proposée en alternance
Formation non dispensée en initial sur ce campus.
Modalités d’enseignement
Formation dispensée en Présentiel
Programme
4eANNÉE PROGRAMME
> DATA SCIENCE
Mathématiques avancées pour le Big Data avec R
Deep Learning
Deep Reinforcement Learning
BI et Big Data
Reporting et Restitution
> ARCHITECTURES POUR LE BIG DATA
Environnement de développement, test et production : Amazon Web Services
Cloud et Big Data
Programmation fonctionnelle avec Scala
Spark Core
Spark Streaming
Elastic Search et Sagemaker
> GESTION DE PROJET ET MISE EN PRODUCTION
Communication Professionnelle
Management de projet SI
Méthodologie agile : SCRUM
DevOps
Sécurité du Big Data
> ACTIVITÉS ANNUELLES
Anglais : Préparation au TOIEC
Projet Annuel
Mission en Entreprise
Programme OPEN et vie de l’école
Laboratoire IA
AI & Big Data Day
5eANNÉE PROGRAMME
> ARCHITECTURES POUR LE BIG DATA
Docker et Kubernetes
Stream Processing avec Kafka
Cloud avancé pour le ML et le Big Data
> IA ET APPLICATIONS
Traitement automatique des langues naturelles
IoT et Big Data
Cryptographie
Blockchain et développement
> MAJEURE "DATA ENGINEER"
Orchestration Machine Learning
Industrialisation des modèles ML
> MAJEURE "DATA SCIENCE"
Unsupervised Deep Learning
IA et support robotique
> GESTION DE PROJET
Management d'équipes
Gestion de projet Big Data
Droit de l'informatique et de l'Internet
Droit et éthique dans la gestion des données personnelles
> ACTIVITÉS ANNUELLES
Anglais Préparation au TOEIC
Projet de recherche
Projet annuel
E-learning : culture informatique et IABD
Mission en entreprise
Programme OPEN et vie de l'école
Laboratoire IA
AI & Big Data Day
Niveaux d’entrée et conditions d’accès
BAC+3
Avoir un Bac + 3 en informatique
>BAC+4
Avoir un Bac + 4/5 très proche de la spécialisation demandée
Alternance
4e année
RENTREE DE SEPTEMBRE
D'octobre à juillet: 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise
RENTREE DE JANVIER
De janvier à décembre: 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise
5e année
RENTREE DE SEPTEMBRE - Pas de rentrée de Janvier
De septembre à juillet: 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise
Processus d’admission
Sélectionner un niveau d’entrée
BAC+3
Inscription :
A partir du mois d'octobre pour la rentrée suivante et sont closes une fois les effectifs atteints, en fonction du nombre de places disponibles
Rentrée :
Septembre / Janvier
Déroulement de l’admission
ÉTAPE 1 : CANDIDATURE ÉTAPE 2 : ÉTUDE DE DOSSIER ÉTAPE 3 : LE TEST D'ADMISSION ADMISSIONS – DATES DE TESTS ÉTAPE 4 : L’INSCRIPTION
>BAC+4
Inscription :
A partir du mois d'octobre pour la rentrée suivante et sont closes une fois les effectifs atteints, en fonction du nombre de places disponibles
Rentrée :
Septembre
Déroulement de l’admission
ÉTAPE 1 : CANDIDATURE ÉTAPE 2 : ÉTUDE DE DOSSIER ÉTAPE 3 : LE TEST D'ADMISSION ADMISSIONS – DATES DE TESTS ÉTAPE 4 : L’INSCRIPTION
Formation non dispensée en mixte sur ce campus.
