Le Master Exécutif en Data Science Appliquée et Intelligence Artificielle vise à fournir aux cadres et professionnels une compréhension complète des concepts, techniques et outils liés à la data science et à l’intelligence artificielle (IA). Les participants acquerront les compétences techniques nécessaires pour travailler avec les données, les analyser et exploiter les technologies de l’IA de manière efficace. Ce programme permet aux participants d’appliquer les méthodologies de la data science et de l’IA pour prendre des décisions éclairées basées sur les données dans divers contextes professionnels. Ils apprendront à utiliser des techniques d’analyse de données pour extraire des informations, prédire des tendances, optimiser des processus et résoudre des problèmes complexes tout en explorant les technologies émergentes et identifiant de nouvelles opportunités commerciales.
Le Master Exécutif en Data Science Appliquée et Intelligence Artificielle est conçu pour permettre aux cadres et professionnels de maîtriser les principes, méthodologies et outils de la data science et de l’IA. Le programme leur permet d’acquérir les compétences pratiques nécessaires pour analyser des données, développer des modèles d’IA et appliquer des solutions basées sur l’IA dans des environnements professionnels. L’accent est mis sur les applications réelles, en permettant aux participants d’utiliser la data science et l’IA pour résoudre des défis commerciaux, améliorer les processus opérationnels et prendre des décisions fondées sur les données. De plus, le programme encourage l’exploration des nouvelles technologies et stimule l’innovation pour la croissance des entreprises.
Connaissances Complètes : Acquérir une compréhension solide des principes de la data science et de l’IA, y compris l’apprentissage automatique, l’analyse d’image, le traitement du langage naturel (NLP) et les technologies des Big Data.
Application Pratique : Apprendre à appliquer les techniques d’IA pour résoudre des problèmes réels, optimiser des processus et prendre des décisions stratégiques basées sur les données.
Expérience Pratique : Gagner de l’expérience en utilisant des outils et bibliothèques populaires comme Python, TensorFlow et Hadoop.
Décisions Basées sur les Données : Être en mesure de mener des projets centrés sur les données et de prendre des décisions éclairées pour améliorer les résultats de l'entreprise.
Technologies Émergentes : Explorer les technologies de pointe dans le domaine de l’IA et de la data science, et apprendre à les adapter pour des applications commerciales.
Le programme couvre une gamme complète de sujets liés à la data science et à l’intelligence artificielle, permettant aux participants d’acquérir des compétences solides pour analyser et traiter les données, mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique et travailler avec des systèmes Big Data. Les domaines clés sont :
Data Science et Analyse : Maîtriser les concepts et techniques d’analyse de données, de visualisation et de modélisation statistique pour extraire des informations précieuses.
Apprentissage Automatique Appliqué : Apprendre les algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que des techniques avancées telles que les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond.
Vision par Ordinateur et Analyse d’Images : Explorer les techniques de traitement d’images, d’extraction de caractéristiques, de détection d’objets et de reconnaissance d'images.
Traitement du Langage Naturel (NLP) : Apprendre à travailler avec des données textuelles, y compris l’analyse de sentiment, la traduction automatique et la création de chatbots.
Technologies Big Data : Comprendre les systèmes Big Data et les outils comme Hadoop, MongoDB, et NoSQL pour gérer et traiter de grandes quantités de données.
Science des Données et AnalyseIntroduction aux concepts et méthodes de la data science, incluant l’analyse de données, la visualisation, et la modélisation statistique. Les participants apprendront à utiliser des outils populaires pour résoudre des problèmes et prendre des décisions basées sur les données.
Apprentissage Automatique AppliquéCe module explore les algorithmes d’apprentissage automatique, supervisé et non supervisé, ainsi que des sujets avancés comme l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux. L'accent est mis sur la mise en œuvre pratique avec Python et les bibliothèques populaires.
Vision par Ordinateur et Analyse d’ImagesCe cours couvre les bases du traitement d'images et de la vision par ordinateur, y compris l'extraction de caractéristiques, la détection d'objets et la reconnaissance d’images à l’aide d'algorithmes et d'outils réels.
Traitement du Langage Naturel (NLP)Une exploration approfondie des défis liés aux données textuelles, incluant la modélisation linguistique, la traduction automatique, l’analyse de sentiment et la création de chatbots. Le cours comprend également des études de cas pratiques.
Technologies Big DataLes participants découvriront les architectures et les outils utilisés dans les systèmes Big Data, en mettant l’accent sur l’utilisation de technologies comme Hadoop, MongoDB et NoSQL pour le traitement et la gestion des grandes volumétries de données.
Formation Académique : Un diplôme de bac +4 ou bac +5 en ingénierie, mathématiques, informatique ou dans un domaine connexe.
Expérience Professionnelle : Une expérience en analyse de données, en informatique ou dans un domaine lié est recommandée.
Compétence Linguistique : Une bonne maîtrise du français est nécessaire pour suivre le programme.
Processus de Sélection : Les candidats seront sélectionnés sur la base de leurs qualifications académiques, de leur expérience professionnelle et de leur motivation.
Évaluations de Module : Chaque module comprend des évaluations, telles que des quiz, des devoirs et des études de cas pour mesurer la compréhension des participants.
Projet Final : Un projet final sera assigné aux participants, dans lequel ils devront appliquer les concepts appris pour résoudre un problème réel. Ce projet sera évalué par les membres du corps enseignant.
Certification : Après avoir réussi l’ensemble des modules et évaluations, les participants recevront un certificat en Data Science Appliquée et Intelligence Artificielle.
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