Diplôme d'ingénieur Spécialité Informatique, parcours Big Data et Intelligence Artificielle, en convention avec l’Université de Poitiers
Code Alternance: ING7100A-NAQ
Niveau(x) d'entrée
- Niveau III (bac+2)
Niveau(x) de sortie
- Niveau I (bac+5 et plus)
En apprentissage
Oui
En professionnalisation
Non
Responsable national
Avner BAR-HEN
Responsable opérationnel
Thomas ALLAIN-LAUNAY
Publics / conditions d'accès
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 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
Informatique générale - Structures de données et algorithmes
Informatique générale - Programmation algorithmique
Mathématiques 1 - algèbre linéaire - calcul matriciel
Sciences de l'ingénieur - Electronique des objets
Anglais
Sécurité - Confidentialité - Données publiques et privées
Bases de l'intelligence artificielle
Échantillonnage plan d'expérience
Modélisation 1 (linéaire)
Projet - Gestion alternance 1
Gestion de projet et génie logiciel
Mathématiques 2
Statistique descriptive
Administration bases de données
Recherche opérationnelle
Anglais
Communication 1
Période en entreprise
2ème année
Cloud - duplication - Hadoop - Map reduce
Développement logiciel R et python
Programmation avancée
Entreposage et fouilles de données
Anglais
Modélisation 2 (non liléaire)
Analyse multidimensionnelle
Données temporelles et spatiales
Projet Gestion Alternance 2
Recherche opérationnelle avancée
Anglais
International
Communication 2
Applications Big data dans les métiers 1
Période en entreprise 2
3ème année
BDD Multimédia (no sql, rich media text)
Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives
Data visualisation et IHM
Bases de données documentaires et distribuées
Machine learning
Analyse de données non numériques
Anglais
Management Eco gestion 1
Projet Gestion Alternance 3
Management Eco - gestion 2
Management des hommes et des équipes
Communication 3
Applications Big data dans les métiers 2
Eco conception et développement durable
Période en entreprise 3
Compétences
- 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
Centre Du GuesclinPlace Chanzy
79000 Niort
Avner Bar-Hen et Thomas Allain- Launay
Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
Code Alternance: ING7100A-NAQ
Niveau(x) d'entrée
- Niveau III (bac+2)
Niveau(x) de sortie
- Niveau I (bac+5 et plus)
En apprentissage
Oui
En professionnalisation
Non
Responsable national
Avner BAR-HEN
Responsable opérationnel
Thomas ALLAIN-LAUNAY
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