Master Informatique - Parcours Machine Learning Picto formation

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Mise à jour : 17/10/2024 Formation : 2484142F Source : Université de Lille

Session de formation

Code CARIF Dates Niveau de sortie Financeur Lieu Organisme formateur Type Réunion
250225S Du 01/09/2024
Au 31/08/2025
Niveau 7. (Master, DAE, DESS, Ingénieur, ...) Autre financeur Villeneuve-d'Ascq (59) Université de Lille
Tél : 03 62 26 87 00
Email : dfca-citescientifique@univ-lille.fr

FC

Non Picto rouler et dérouler
Durée

Durée totale de la formation : 865h
Durée en centre : 445h
Durée en entreprise : 420h

Modalités de formation

Rythme :
Cours de jour
Type de parcours : Parcours collectif

Dispositif Financeur
Offre privée Autres financements Financement à déterminer Autre financeur

Tarif : N.C.
Modalités d'enseignement : Formation entièrement présentielle

Lieu de formation

Cité Scientifique
Campus
Bât. faculté des sciences et technologies
59655 Villeneuve-d'Ascq

Accueil sur le lieu de formation

Accès handicap : Pas d'accès handicap
Hébergement : Pas d'hébergement
Restauration : Pas de restauration
Transport : Pas de transport

Admission

Niveau d'entrée requis : Niveau 6. (Licence, Licence pro, BUT, maîtrise ...)
Prérequis :
-
Public :
En recherche d'emploi, Tout public

Réunions d'informations

Aucune information

Complément d'information

Aucune information

Objectifs de la formation

L’apprentissage machine est désormais au cœur des techniques d’intelligence artificielle qui envahissent notre quotidien. Cette évolution transforme profondément les systèmes d’information classiques et pose de nouveaux enjeux dans la gestion et l’analyse des données. Comprendre comment collecter, organiser les données et passer à l’échelle de très grands volumes, mais surtout comprendre, comparer et mesurer les nouveaux algorithmes d’apprentissage machine font partie de ces enjeux. Ce sont les objectifs du parcours machine learning, qui a la particularité de développer à la fois des connaissances scientifiques fondamentales poussées et des compétences techniques avancées, qualités essentielles pour appréhender les évolutions rapides d’un domaine en cours de maturation. Destiné aux métiers de la science de données, du big data, de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, le parcours Machine learning est une formation solide en informatique. Le programme proposé traduit la volonté assumée de privilégier les compétences de développement fortement assises sur des connaissances théoriques solides en apprentissage automatique, algorithmique et bases de données.

Contenu pédagogique

Des enseignements organisés autour de Blocs de Connaissances et de Compétences (BCC). Chaque BCC représente un ensemble homogène et cohérent d’enseignements visant des connaissances et des compétences complémentaires qui répondent à un objectif précis de formation :
BCC 1 : ALGORITHMIQUE - CONCEVOIR ET ANALYSER DES ALGORITHMES ET DES STRUCTURES DE DONNEES ADAPTES
BCC 2 : GENIE LOGICIEL - MAITRISER LES OUTILS ET LES METHODES DE DEVELOPPEMENT DU LOGICIEL, LE CYCLE DE VIE D'UN LOGICIEL ET SAVOIR GARANTIR SA QUALITE
BCC 3 : SYSTÈMES D’EXPLOITATION - MAITRISER LE FONCTIONNEMENT DES SYSTEMES D'EXPLOITATION
BCC 4 : SÉCURITÉ - COMPRENDRE LES DIFFERENTES VULNERABILITES DES SYTEMES INFORMATIQUES ET SAVOIR DEVELOPPER DES LOGICIELS SECURISES
BCC 5 : BASES DE DONNES - MAITRISER ET SAVOIR METTRE EN OEUVRE LES TECHNIQUES AVANCEES DE GESTION ET D'EXPLOITATION DE DONNEES
BCC 6 : PROJET - REALISER UN PROJET INFORMATIQUE DE DIMENSION IMPORTANTE
BCC 7 : COMPETENCES TRANSVERSALES - DEVELOPPER DES COMPETENCES TRANSVERSALES INDISPENSABLES A LA VIE PROFESSIONNELLE

Certifications, reconnaissances

Master mention informatique

Niveau de sortie : Niveau 7. (Master, DAE, DESS, Ingénieur, ...)

Consulter la certification

Insertion dans l'emploi

Picto rouler et dérouler

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