MASTÈRE SPÉCIALISÉ

Data Science & Intelligence Artificielle

Dans un contexte où les volumes de données augmentent de manière exponentielle, 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.

estudech

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.

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.

Les experts en Data Science & IA allient maîtrise des algorithmes, ingénierie des données massives et déploiement opérationnel des modèles.

Domaines d'application de la Data Science & IA

Machine Learning

Modèles supervisés et non supervisés, deep learning (CNN, RNN, Transformers).

Big Data

Architectures distribuées Spark/Hadoop, pipelines ETL/ELT et données massives.

MLOps

Déploiement en production (Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow).

IA Éthique

Conformité RGPD et AI Act, transparence algorithmique, solutions responsables.

Cloud Computing

AWS, GCP, Azure — infrastructures distribuées et bases de données scalables.

Visualisation Data

Tableaux de bord, storytelling et restitution des insights pour les décideurs.

À qui s'adresse ce programme

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 avancées en data.

Profils attendus :
• Titulaires d’un Bac+4 ou Bac+5 en informatique, mathématiques ou sciences
• Profils non-tech avec fort esprit analytique et motivation avérée pour la data

Qualités requises

✓

Autonomie

✓

Rigueur méthodologique

✓

Esprit analytique

✓

Curiosité pour les données

Programme sur 3 ans

Modules 1-2

150h

Fondamentaux avancés et Machine Learning

Statistiques et probabilités appliquées à la data
Machine learning supervisé et non supervisé
Deep learning : CNN, RNN, Transformers
Modèles prédictifs, décisionnels et évaluation
Éthique et transparence des solutions IA
Qualité, gouvernance et sécurité des données

Data Science

Machine Learning

150h

de formation

Modules 3-6

200h

Infrastructure, Big Data, MLOps et gouvernance

Cloud computing et architectures distribuées (AWS, GCP, Azure)
Big Data : Spark, Hadoop — pipelines ETL/ELT
Bases de données SQL et NoSQL
MLOps : Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow
Gestion des risques IA et conformité (RGPD, AI Act)
Sécurité et intégrité des systèmes data

TensorFlow

MLflow

200h

de formation

Modules 7-8

100h

Projets appliqués et séminaires métiers

Applications sur jeux de données réels ou simulés
Mise en œuvre complète de pipelines Big Data et MLOps
Analyse et résolution de problématiques complexes
Séminaires métiers et conférences d'experts sectoriels
Restitution et valorisation des résultats pour la décision
Projet de fin d'études avec soutenance finale

Soutenance

Projet final

+100

Compétences acquises

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

Devenez expert data en 1 an

Un mastère intensif qui débouche sur les métiers les plus recherchés de la tech. 100% d’insertion professionnelle.

450h

de formation

Modules

100%

Insertion

Durée

1 an – 450 heures

Rythme

Formation initiale ou alternance

Admission

Dossier, tests techniques et entretien

Validation

Projets appliqués, ateliers, soutenance finale

Parcours de formation

Phase 1

Fondamentaux Data Science et Machine Learning

Phase 2

Infrastructure Big Data, MLOps et gouvernance

Phase 3

Projets appliqués et soutenance finale

Métiers & débouchés

Les diplômés peuvent occuper des postes stratégiques dans des entreprises, startups, cabinets de conseil ou institutions publiques.