Master Data et IA
Volume horaire : 900 heures
Etablissement : ECOLE DU NUMERIQUE
Crédit(s) ECTS : 120
Nombre de semestres : 4
Conventionnement : Master Sciences, Technologies, Santé
Mention Informatique
Parcours Technologies Nouvelles des Systèmes d’Information et décisionnels / Data et Intelligence artificielle
Diplôme en convention avec l’UPHF (Université Polytechnique Hauts-de-France)
en alternance
Présentation :
POUR QUI ?
Pour des étudiants titulaires d’une licence dans les domaines suivants : économie, gestion, marketing, droit, informatique.
POUR CEUX QUI NE SAVENT PAS PROGRAMMER !
Pour des étudiants convaincus que la DATA est l’avenir
POURQUOI CHOISIR CE MASTER ?
Pour acquérir une véritable expertise sur la gestion des données et leur valorisation.
Pour être formé par des professionnels expérimentés du secteur et des enseignants-chercheurs
Pour travailler sur des études de cas réels proposées par nos entreprises partenaires.
Pour suivre une formation qui donne une large part aux soft skills.
Compétences et savoir-faire enseignés :
Programming with Python
Utilisation avancée des tableurs
Acquisition et nettoyage des données
Gestion de projet Agile
Bases de la data science
Decisional dashboards and dataviz
Droit du numérique et des données
Anglais
Soft skills
Customer analytics
Natural langage processing
Social network analysis
Business databases
Mathématiques pour la business intelligence
Innovation management
Applied AI for business
Machine learning
Operation analytics
Big data
Predictive analytics and timeseries forecasting
Digital marketing
Advanced topics
Ethique
Conduite du changement
Deep learning
People analytics
Apprentissage par renforcement
API & cloud for data business
Débouché(s) professionnel :
Chief Data Officer Business Intelligence Manager Data Analyst Machine Learning Engineer
Condition(s) d’admission :
• Entrée en Master 1 (ou maîtrise) : sélection sur dossier + entretien
• Entrée en Master 2 (ou DESS) : titulaires d’une maîtrise en informatique ou un master 1 équivalent – sélection sur dossier + entretien.
Modalité(s) d’admission :
https://www.fges.fr/candidater/candidature-master/
Coût des études :
Estimer votre scolarité :
https://www.univ-catholille.fr/frais-de-scolarite/simulation-frais-scolarite/Liste de Cours par semestre :
Master 1 Data & Intelligence Artificielle, 2024-2025, S1
Rentrée [ECTS: 0,00]
Événement [ECTS: 0,00]
Conférence [ECTS: 0,00]
Gestion de projet Agile [ECTS: 2,00]
Utilisation avancée des tableurs [ECTS: 2,00]
Programming with Python [ECTS: 5,00]
Linux Shell Bash [ECTS: 2,00]
Business Database [ECTS: 4,00]
Projet Non Alternants_M1 CYBER-DATA IA_S1 [ECTS: 4,00]
Soft Skill [ECTS: 3,00]
Droit du Numérique et des Données [ECTS: 2,00]
Introduction à la méthode de recherche [ECTS: 0,00]
Bases de la data Science [ECTS: 5,00]
Decisionnal Dashboard and dataViz [ECTS: 2,00]
Master 1 Data & Intelligence Artificielle, 2024-2025, S2
Événement [ECTS: 0,00]
Conférence [ECTS: 0,00]
Projet [ECTS: 4,00]
Evaluation de la période en Entreprise [ECTS: 4,00]
Introduction à la méthode de recherche [ECTS: 2,00]
Natural Language Processing [ECTS: 4,00]
Acquisition et Nettoyage des données [ECTS: 3,00]
Social Network Analysis [ECTS: 2,00]
Machine learning [ECTS: 2,00]
Customer Analytics [ECTS: 2,00]
Soft Skill [ECTS: 2,00]
Ethique [ECTS: 2,00]
Modélisation Statistique [ECTS: 4,00]
Master 2 Data & Intelligence Artificielle, 2024-2025, S3
Soft Skills [ECTS: 3,00]
Mémoire [ECTS: 0,00]
Machine Learning [ECTS: 5,00]
Operation Analytics [ECTS: 2,00]
Digital Marketing [ECTS: 2,00]
Predictive Analytics and Timeseries Forecasting [ECTS: 4,00]
Big Data [ECTS: 5,00]
Innovation Management [ECTS: 2,00]
Natural Language Processing [ECTS: 4,00]
Master 2 Data & Intelligence Artificielle, 2024-2025, S4
Événement [ECTS: 0,00]
Conférence [ECTS: 0,00]
Bilan de Promo_EDN [ECTS: 0,00]
People analytics [ECTS: 2,00]
Ethique [ECTS: 2,00]
API & Cloud for Data Business [ECTS: 2,00]
Big Data [ECTS: 3,00]
Mémoire [ECTS: 2,00]
Evaluation de la période en entreprise [ECTS: 4,00]
Soft Skills [ECTS: 4,00]
Advanced Topics [ECTS: 1,00]
Apprentissage par renforcement [ECTS: 3,00]
Deep Learning [ECTS: 3,00]
Robotique : Introduction à ROS [ECTS: 3,00]