MASTÈRE SPÉCIALISÉ
Data Science & Intelligence Artificielle
Dans un contexte où les volumes de données augmentent de manière exponentielle et où la prise de décision dépend de l’analyse de ces données, les organisations ont besoin de professionnels capables de transformer l’information en solutions intelligentes et exploitables.
Pourquoi former des spécialistes en Data Science & IA
Exploitation Stratégique
Comprendre, modéliser et valoriser l’information pour la prise de décision dans des environnements complexes et évolutifs.
Anticipation & Innovation
Anticiper, décider et innover grâce à la puissance des données — produire de la valeur opérationnelle et stratégique.
Solutions IA Responsables
Développer des solutions éthiques au service des entreprises, conformes aux réglementations et respectueuses des données.
À Estudech, nous adoptons une pédagogie fondée sur la pratique et l’expérimentation : projets concrets, laboratoires de data, challenges d’analyse et études de cas réels permettent aux étudiants de maîtriser les outils de la Data Science, du Machine Learning et de l’IA appliquée.
L’objectif : former des experts capables de transformer la donnée en levier de performance, de concevoir des modèles prédictifs fiables et de développer des solutions d’IA responsables et éthiques.
De la donnée à la décision
Labs de data science, challenges d’analyse, projets sur données réelles — la théorie se vit en pratique.
Informations sur la formation
Le Mastère Spécialisé Data Science & Intelligence Artificielle d’Estudech vise à former des experts hybrides, combinant compétences techniques et capacité d’analyse stratégique.
La pédagogie repose sur une approche pratique et projetée : mise en œuvre de modèles de machine learning et deep learning sur des cas concrets, traitement de données massives, déploiement de solutions opérationnelles.
Les étudiants acquièrent une expertise technique avancée et une capacité à produire de la valeur à partir des données, au service de la décision stratégique et opérationnelle.
Points clés de la formation
Projets concrets ML & Deep Learning sur données réelles
Big Data & Data Engineering (Spark, Hadoop, Kafka)
MLOps & déploiement en production (Docker, Kubernetes, MLflow)
IA éthique & responsable — conformité RGPD et AI Act
À qui s’adresse ce cursus
Ce cursus s’adresse aux titulaires d’un Bac+4 ou Bac+5 dans des disciplines techniques ou scientifiques, et aux profils non-tech (management, économie, marketing, droit, finance) motivés pour développer des compétences techniques avancées.
Qualités requises : Capacité à travailler sur des projets pratiques et à résoudre des problématiques concrètes. Esprit analytique, rigueur, curiosité et autonomie.
Programme — 8 modules
- Statistiques et probabilités appliquées à la data
- Modélisation et analyse de données
- Machine learning supervisé et non supervisé
- Qualité, gouvernance et sécurité des données
- Algorithmes de ML et deep learning (CNN, RNN, Transformers)
- Modèles prédictifs et décisionnels
- Évaluation, interprétation et validation des résultats
- Éthique et transparence des solutions IA
- Cloud computing et architectures distribuées (AWS, GCP, Azure)
- Bases de données et pipelines de traitement
- Sécurité, intégrité et disponibilité des systèmes
- Architectures distribuées et données massives (Spark, Hadoop)
- Pipelines de collecte, transformation et stockage (ETL/ELT)
- Bases relationnelles et non relationnelles (SQL, NoSQL)
- Optimisation et automatisation des flux de données
- Intégration en production (Docker, Kubernetes)
- Automatisation et surveillance des modèles (MLflow, Airflow)
- Gestion des versions et mise à jour des modèles
- Sécurité et conformité des modèles déployés
- Gestion des risques liés aux données et aux modèles IA
- Conformité réglementaire (RGPD, AI Act) et évaluation des sinistres
- Stratégies de mitigation des incidents numériques
- Applications sur jeux de données réels ou simulés
- Mise en œuvre de pipelines Big Data et MLOps
- Analyse et résolution de problématiques complexes
- Collecte, traitement et analyse de données massives
- Conception et déploiement de modèles IA en production
- Restitution et valorisation des résultats pour la décision
Compétences clés acquises
Au terme de la formation, l’étudiant est capable de :
Collecter, nettoyer et analyser des données massives
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML et IA avancés
Déployer des solutions data-driven opérationnelles
Interpréter et communiquer les résultats auprès des décideurs
Appliquer les principes éthiques et réglementaires (RGPD, AI Act)
Collaborer sur des projets multidisciplinaires complexes
Informations pratiques
Métiers & débouchés
Les diplômés peuvent occuper des postes stratégiques dans des entreprises, startups, cabinets de conseil ou institutions publiques.
Data Scientist
Data Engineer
Consultant Intelligence Artificielle
Responsable Business Intelligence
Expert Machine Learning
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