Master Data & Intelligence Artificielle
Diplôme national en convention avec l’Université Polytechnique Hauts-de-France (Valenciennes)
Master Sciences, Technologies, Santé / Mention Informatique
Master transdisciplinaire
Pourquoi choisir ce master ?
- Pour acquérir une véritable expertise sur la gestion des données et leur valorisation
- Pour être formé par des professionnels expérimentés du secteur et des enseignants-chercheurs
- Pour travailler sur des études de cas réels proposées par nos entreprises partenaires
- Pour suivre une formation qui donne une large part aux soft skills
Les +
- Une alternance sur 2 ans : l’entreprise finance des études et l’étudiant est salarié
- Des méthodes et outils pédagogiques innovants et des soft skills au cœur du projet pédagogique
- Savoir-être : agilité, innovation, autonomie, capacité à « sortir du cadre »
- Un large réseau d’entreprises allant de la start-up à la grande entreprise en passant par les PME
- De nombreux cours dispensés en anglais
Master 1
En alternance de septembre à mai. Le lundi et mardi en cours + du mercredi au vendredi en entreprise.
En entreprise de juin à mi-septembre.
| MATIÈRE |
| SEMESTRE 1 |
| Programming with Python |
| Utilisation avancée des tableurs |
| Acquisition et nettoyage des données |
| Gestion de projet Agile |
| Bases de la data science |
| Decisional dashboards and dataviz |
| Droit du numérique et des données |
| Anglais |
| Soft skills |
| TOTAL SEMESTRE 1 : 30 crédits |
| SEMESTRE 2 |
| Customer analytics |
| Natural langage processing |
| Social network analysis |
| Business databases |
| Mathématiques pour la business intelligence |
| Anglais |
| Soft skills |
| TOTAL SEMESTRE 2 : 30 crédits |
| TOTAL MASTER 1 : 60 crédits |
Master 2
En alternance de septembre à mai. Le lundi et mardi en cours + du mercredi au vendredi en entreprise.
En entreprise de juin à mi-septembre.
| MATIÈRE |
| SEMESTRE 1 |
| Innovation management |
| Applied AI for business |
| Machine learning |
| Operation analytics |
| Big data |
| Predictive analytics and timeseries forecasting |
| Digital marketing |
| Anglais |
| Soft skills |
| TOTAL SEMESTRE 1 : 30 crédits |
| SEMESTRE 2 |
| Advanced topics |
| Ethique |
| Conduite du changement |
| Deep learning |
| People analytics |
| Apprentissage par renforcement |
| API & cloud for data business |
| Anglais |
| Soft skills |
| TOTAL SEMESTRE 2 : 30 crédits |
| TOTAL MASTER 1 : 60 crédits |
Quels métiers peuvent être occupés après le master ?
- Chief Data Officer
- Business Intelligence Manager
- Data Analyst
- Machine Learning Engineer
- …
