Diplôme d'ingénieur Spécialité Informatique Big data et intelligence artificielle
Lieu de
formation :
Non proposé en présentiel au Cnam HdF, nous contacter pour possibilité de formation à distance et hybride
Code
diplôme/certificat:
ING7100A
ING7100A
180
crédits
Niveau d'entrée
BAC+2
Niveau de sortie
BAC+5
Voir la fiche Rncp
37357
Public et 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
Procédure de recrutement de l'Ecole d'Ingénieurs du Cnam : tests, dossier et entretien
Objectifs pédagogiques
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 oeuvre 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.
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 oeuvre 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.
Organisation, stages, projets, mémoire et conditions de délivrance du diplôme (ou certificat)
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.
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.
S1
USSI6A
5 ects
USSI6B
5 ects
USSI6C
4 ects
UASI24
16 ects
S2
USSI6D
6 ects
USSI6E
6 ects
USSI6F
7 ects
UASI25
11 ects
S3
USSI6G
7 ects
USSI6H
6 ects
USSI6J
3 ects
UASI26
14 ects
S4
USSI6K
6 ects
USSI6L
5 ects
USSI6M
5 ects
UASI27
14 ects
S5
USSI6N
8 ects
USSI6P
7 ects
USSI6Q
10 ects
UASI28
5 ects
S6
UASI29
20 ects
UASI2A
10 ects
|
Compétences et débouchés professionnels
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, ...)
