Dominante Intelligence Artificielle et Big Data

L’Intelligence Artificielle et les données massives «Big Data» induisent une transformation majeure dans l’usage du numérique par les entreprises de tous les secteurs et de toutes tailles. Avec cette transformation, de nouveaux métiers apparaissent, tandis que d'autres se transforment.

L’objectif de la dominante « Intelligence Artificielle et Big Data » est de former des ingénieurs généralistes aux méthodes et outils leur permettant la mise en œuvre des processus et solutions nécessaires pour exploiter les données massives.

Les futurs ingénieurs disposent de connaissances leur permettant d’acquérir une vue globale allant de la gouvernance des données pour la création de la valeur de l’écosystème jusqu’à la mise en place de solutions issues de l’intelligence artificielle pour appréhender correctement et efficacement leur volume, leur hétérogénéité ainsi que leur complexité.

Les ingénieurs généralistes EIGSI posséderont tout à la fois les compétences techniques, les méthodes nécessaires et la capacité à valoriser les données et saisir les enjeux stratégiques pour les entreprises.

Statut Etudiant et Apprenti

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Perspectives de carrière Compétences acquises Enseignements

Quels secteurs et quelles entreprises ?

Aucun secteur d'activité n'échappe à la révolution Big data. Toutes les entreprises, quels que soient leur taille et leur secteur d'activité, sont concernées par le management des données : aéronautique, automobile, astrophysique, santé, énergie, marketing, banques et assurances, finances, logistique, agriculture et agroalimentaire, tourisme …

Quelles fonctions ?

Data Analyst
Data Scientist
Data Engineer
Ingénieur Big Data
Data Architect
Chief Data Officer
Master Data Manager
Data miner
Ingénieur en Business Analytics

Compétences acquises

Capacité à analyser de grands volumes de données et à classer les informations en fonction des besoins de l’entreprise
Capacité à valoriser des données pour toutes les fonctions de l’entreprise
Capacité à participer et à définir la stratégie Data-Driven
Capacité à communiquer avec les équipes afin d’apporter des solutions aux problèmes métiers induisant une large quantité de données
Capacité à gérer des projets Big data

Enseignements

SEMESTRE 8

Écosystèmes des data (1)

Introduction aux big data
Introduction aux bases de données NoSQL Date gourvernance
Business Intelligence (BI) : Entrepôt de données et ETL
Cloud computing / data center Internet des objets (IoT)

Intelligence Artificielle IA (1)

Introduction à l’Intelligence Artificielle
Statistiques et probabilités (analyse de données)
Modèles algorithmiques
Optimisation

Analyse et visualisation de données

Principes de la Dataviz (visualisation de données)
Outils de la Dataviz : tableau, D3.js, qlik, sas

Sécurité et éthique

Sécurité des données Cybersécurité
Data quality

Gestion de projet (1)

Principes de la gestion Agile et préparation à la certification
Identifier les composantes principales d'un projet métier et les rôles en jeu
Evaluer les charges et organiser le planning d'un projet
Construire et suivre le tableau de bord budgétaire d'un projet

SEMESTRE 9

Écosystèmes des data (2)

Protection des données personnelles dans les différentes cultures
Data à l’ére du NR
Impact organisationnel de la transformation «data-driven» et mise en application pratique
Introduction générale aux Humanités numériques

Intelligence Artificielle IA (2)

Machine learning
Deep learning

Knowledge management

La gestion de la connaissance : théorie et technique
Sémantique web et ontologies

Intelligence Artificielle IA (3)

NLP (Natural Language Processing)
Image processing

Gestion de projet (2)

Continuer la préparation de la certification
Surveiller les risques d'un projet
Maîtriser les indicateurs pour aider à la décision
Manager et communiquer dans le projet
Application sur les Modèles : SCRUM / KanBan

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