Diplôme d'ingénieur spécialité informatique, parcours big data et intelligence artificielle, en convention avec l’université de poitiers

Formation

À Paris Cédex 03

Prix sur demande

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Description

  • Typologie

    Formation

  • Lieu

    Paris cédex 03

  • Dates de début

    Dates au choix

Publics / conditions d'accès
Formation accessible avec un Bac + 2 scientifique et des connaissances en mathématiques affirmées.
Procédure de recrutement de l’Ecole d’Ingénieurs du Cnam : tests, dossier et entretien

Objectifs

La formation d’ingénieur de spécialité « Informatique parcours Big Data et Intelligence Artificielle » comporte des enseignements visant à acquérir d’une part, des compétences transversales aux métiers d’ingénieur et d’autre part des compétences spécifiques aux techniques du Big Data et de l'Intelligence Artificielle. Les compétences sont envisagées d’une manière suffisamment large pour permettre à l’ingénieur une mobilité professionnelle.
La formation a pour objectifs de former des ingénieur.e.s capables de :
- Adopter une démarche d’innovation, conduire et gérer les changements, les évolutions, tenir une veille, adopter l’esprit d’entreprendre.
- Conduire des réunions, développer les compétences, faire respecter les règles, communiquer à l’internationale.
- Appliquer une démarche méthodologique de la gestion de projet.
- Savoir mettre en œuvre les principes de la gestion budgétaire.
- Savoir prendre en compte les aspects juridiques, maîtriser la sécurité de l’information, assurer la maîtrise d’ouvrage d’un système d’information.
- Assumer la responsabilité économique, environnementale et sociale de l’entreprise.
- Assurer une fonction d’expertise scientifique et technique en lien avec sa spécialité.


Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Diplôme d'ingénieur Spécialité Informatique, parcours Big Data et Intelligence Artificielle, en convention avec l’Université de Poitiers

Inscrit RNCP : Inscrit

Codes NSF : -

Code ROME : -

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Paris Cédex 03 ((75) Paris)
Voir plan
292 Rue Saint-Martin, 75141

Date de début

Dates au choixInscriptions ouvertes

À propos de cette formation


Au delà des compétences générales d’un.e ingénieur.e : connaissance scientifique, compétences techniques, curiosité, rigueur, l’ingénieur.e informatique spécialisé.e dans les techniques du Big Data et de l’Intelligence Artificielle doit : Maîtriser les techniques de collecte de données, de fouilles de données dans le but de pouvoir analyser des données complexes et de grande dimension. Maîtriser des langages et des logiciels de statistique et de mathématiques appliquées et pouvoir communiquer les résultats d'analyses statistiques. Maîtriser des techniques de base concernant les nouvelles technologies des Systèmes NoSQL, techniques de distribution de données, techniques de recherche d'informations. Connaître dans le domaine de l’intelligence artificielle les problématiques de représentations de connaissance, de résolution de problèmes et de modélisation des agents. Déployer des algorithmes de prédiction avec des applications pour la représentation, classification, visualisation, compression. Comprendre et maîtriser les problématiques de la gestion de l'information orientée vers l'intégration de ressources documentaires. Savoir déployer des outils d’apprentissage dans le contexte actuel du big data : grandes masses de données, données / labels bruitées, données manquantes. Maitriser des outils analytiques tel que SAS ou R Pouvoir utiliser des langages informatiques (C++, R, Python, ...)

Formation accessible avec un Bac + 2 scientifique et des connaissances en mathématiques affirmées.
Procédure de recrutement de l’Ecole d’Ingénieurs du Cnam : tests, dossier et entretien

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Les Avis

Les matières

  • Ingénieur du son
  • Information
  • Intelligence artificielle
  • Gestion

Le programme

Modalités d'évaluation

Les Unités d'Enseignement et la partie académique de la formation sont évaluées à partir de tests, examens, contrôles continus, projets individuels, notes bibliographiques, Travaux Pratiques.
Les séquences professionnelles sont évaluées à travers des projets réalisés en entreprise et la soutenance d'un mémoire d'ingénieur.
La validation d'un niveau d'anglais niveau B2 est nécessaire.

Description

Cliquez sur l'intitulé d'un enseignement ou sur Centre(s) d'enseignement pour en savoir plus.

1ère année

1 ECTS

Informatique générale - Structures de données et algorithmes

USSI29

1 ECTS

Informatique générale - Programmation algorithmique

USSI2A

2 ECTS

Mathématiques 1 - algèbre linéaire - calcul matriciel

USSI2B

2 ECTS

Sciences de l'ingénieur - Electronique des objets

USSI2C

2 ECTS

Anglais

USSI2D

2 ECTS

Sécurité - Confidentialité - Données publiques et privées

USSI2E

2 ECTS

Bases de l'intelligence artificielle

USSI2F

2 ECTS

Echantillonnage plan d'expérience

USSI2G

2 ECTS

Modélisation 1 (linéaire)

USSI2H

2 ECTS

Projet - Gestion alternance 1

UASI08

2 ECTS

Gestion de projet et génie logiciel

USSI2J

2 ECTS

Mathématiques 2

USSI2K

2 ECTS

Statistique descriptive

USSI2L

2 ECTS

Administration bases de données

USSI2M

2 ECTS

Recherche opérationnelle

USSI2N

1 ECTS

Anglais

USSI2P

1 ECTS

Communication 1

USSI2Q

30 ECTS

Période en entreprise

UASI1B

2ème année

3 ECTS

Cloud - duplication - Hadoop - Map reduce

USSI2R

3 ECTS

Développement logiciel R et python

USSI2S

2 ECTS

Programmation avancée

USSI2T

4 ECTS

Entreposage et fouilles de données

USSI2U

1 ECTS

Anglais

USSI2V

2 ECTS

Modélisation 2 (non linéaire)

USSI2W

2 ECTS

Analyse multidimensionnelle

USSI2X

2 ECTS

Données temporelles et spatiales

USSI2Y

2 ECTS

Projet Gestion Alternance 2

UASI09

2 ECTS

Recherche opérationnelle avancée

USSI2Z

1 ECTS

Anglais

USSI30

4 ECTS

International

USSI31

1 ECTS

Communication 2

USSI32

1 ECTS

Applications Big data dans les métiers 1

USSI33

30 ECTS

Période en entreprise 2

UASI1C

3ème année

3 ECTS

BDD Multimédia (no SQL, rich media text)

USSI34

2 ECTS

Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives

USSI35

2 ECTS

Data visualisation et IHM

USSI36

2 ECTS

Bases de données documentaires et distribuées

USSI37

2 ECTS

Machine learning

USSI38

2 ECTS

Analyse de données non numériques

USSI39

2 ECTS

Anglais

USSI3A

1 ECTS

Management Eco gestion 1

USSI3B

6 ECTS

Projet Gestion Alternance 3

UASI1A

2 ECTS

Management Eco - gestion 2

USSI3C

3 ECTS

Management des hommes et des équipes

USSI3D

1 ECTS

Communication 3

USSI3E

1 ECTS

Applications Big data dans les métiers 2

USSI3F

1 ECTS

Eco conception et développement durable

USSI3G

30 ECTS

Période en entreprise 3

UASI1D

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