Diplôme d'ingénieur Spécialité Informatique, parcours Big Data et Intelligence Artificielle, en convention avec l’Université de Poitiers

Code diplôme/certificat: ING7100A

180 crédits

Niveau d'entrée

  • Niveau III (bac+2)

Niveau de sortie

  • Niveau I (bac+5 et plus)

Responsable national

Avner BAR-HEN

Responsable opérationnel

Thomas ALLAIN-LAUNAY

Publics / 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

Objectifs

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 œuvre 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.

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Diplôme d'ingénieur Spécialité Informatique, parcours Big Data et Intelligence Artificielle, en convention avec l’Université de Poitiers

Inscrit RNCP : Inscrit

Codes NSF : -

Code ROME : -

Modalités d'évaluation

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.

Description

Cliquez sur l'intitulé d'un enseignement ou sur Centre(s) d'enseignement pour en savoir plus.

1ère année

ECTS


USSI29
 
ECTS


USSI2A
 
ECTS


USSI2B
 
ECTS


USSI2C
 
ECTS


USSI2D
 
ECTS


USSI2E
 
ECTS


USSI2F
 
ECTS


USSI2G
 
ECTS


USSI2H
 
ECTS


UASI08
 
ECTS


USSI2J
 
ECTS


USSI2K
 
ECTS


USSI2L
 
ECTS


USSI2M
 
ECTS


USSI2N
 
ECTS


USSI2P
 
ECTS


USSI2Q
 
ECTS


UASI1B
 

2ème année

ECTS


USSI2R
 
ECTS


USSI2S
 
ECTS


USSI2T
 
ECTS


USSI2U
 
ECTS


USSI2V
 
ECTS


USSI2W
 
ECTS


USSI2X
 
ECTS


USSI2Y
 
ECTS


UASI09
 
ECTS


USSI2Z
 
ECTS


USSI30
 
ECTS


USSI31
 
ECTS


USSI32
 
ECTS


USSI33
 
ECTS


UASI1C
 

3ème année

ECTS


USSI34
 
ECTS


USSI35
 
ECTS


USSI36
 
ECTS


USSI37
 
ECTS


USSI38
 
ECTS


USSI39
 
ECTS


USSI3A
 
ECTS


USSI3B
 
ECTS


UASI1A
 
ECTS


USSI3C
 
ECTS


USSI3D
 
ECTS


USSI3E
 
ECTS


USSI3F
 
ECTS


USSI3G
 
ECTS


UASI1D
 

Compétences

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, ...)

Voir aussi

Les UE, les diplomes et les stages dans les domaines :

Contact

Cnam Nouvelle Aquitaine
Centre Du GuesclinPlace Chanzy
79000 Niort
Avner Bar-Hen et Thomas Allain- Launay

Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation

Enseignement non programmé en 2017/2018