Descriptif

L’objectif du parcours est de former des ingénieurs opérationnels, experts en apprentissage statistique et intelligence artificielle, et conscients des enjeux industriels et sociétaux de l’IA. L’ambition est de fournir une formation ouverte aux diverses disciplines constituant le champ de l’IA et de la science des données. La formation se situe à la croisée de trois domaines professionnels : data analysis, data engineering, et intelligence artificielle.

Points forts de la formation

• Deux années d’alternance, précédées d’une première année à vocation généraliste, consacrée aux fondamentaux des domaines du numérique.
• Une formation complète, explorant les différents champs de compétence du data scientist : traitement de données hétérogènes (texte, vidéo, audio, langage, etc.), infrastructures de données et programmation, jusqu’aux aspects sociologiques.
• Un suivi régulier de l’apprenti par un tuteur académique.
• Un projet intégrateur au long cours, réalisé à l’école sur deux ans.

Compétences acquises

• Maîtrise des techniques du machine learning, du deep learning, de l’apprentissage par renforcement, et de l’optimisation
• Savoir-faire en traitement de données perceptuelles (langage naturel, images, son)
• Compréhension des concepts-clé en infrastructure de données
• Connaissance du contexte socio-professionnel de l’intelligence artificielle

En deuxième année, les apprentis suivent la filière DSAI, Data Science & Artificial Intelligence