Ingénieur en sciences des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique - Mastère Expert en Intelligence Artificielle - 2 ans

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Mise à jour : 07/10/2025

Formation : 25236891F

Source : YNOV

Session de formation

Code CARIF

Dates

Niveau de sortie

Financeur

Lieu

Organisme formateur

Type

Réunion

436082S

Du 28/09/2026
Au 29/09/2028

Niveau 7. (Master, DAE, DESS, Ingénieur, ...)

OPCO

Lille (59)

LILLE YNOV CAMPUS
Tél : 03 74 09 19 90
Email : contact-lille@ynov.com

Non

Durée

Durée totale de la formation : 3675h
Durée en centre : 952h
Durée en entreprise : 2723h

Modalités de formation

Rythme :
Temps plein, En continu, Cours de jour
Type de parcours : Parcours collectif

Dispositif	Financeur
Formation par voie de l'Apprentissage	OPCO

Tarif : N.C.
Modalités d'enseignement : Formation hybride

Cycle de l'alternance

Année 1 : Contrat d’apprentissage
Année 2 : Contrat d’apprentissage

Lieu de formation

89 Rue Nationale
59800 Lille

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 :
Être titulaire d'un titre ou diplôme de niveau 6 validé dans le domaine de l’informatique OU avoir validé les 3 premières années d'une formation qui vise un titre ou diplôme de niveau 7 dans le domaine de l'informatique.
Public :
En recherche d'emploi, Tout public

Réunions d'informations

Aucune information

Complément d'information

Aucune information

Objectifs de la formation

Collecter, transformer et sécuriser des données
Analyser, organiser et valoriser des données
Elaborer et piloter un projet data
Spécialisation infrastructure data - Concevoir et opérer une infrastructure data
Spécialisation apprentissage automatique - Concevoir et déployer des modèles d'apprentissage automatique

Contenu pédagogique

1ère année
3 majeures obligatoires (Algorithmie et développement dans l'ingénierie des données, Machine learning, Data science)
3 mineures obligatoires (Gestion de projet IT, Pilotage de la stratégie SI, Outils ETL)
Projets et apprentissage par la pratique (Ydays – Pédagogie par la pratique – IA – Anglais – Hackathons et challenges)

2ème année
3 majeures obligatoires (Industrialisation de l'IA dans le cloud, Deep Learning, Natural language processing (NLP)
3 mineures obligatoires (Data visualisation avancée, MLops, Large language models (LLM)
Projets et apprentissage par la pratique (Ydays – Pédagogie par la pratique – IA – Anglais – Hackathons et challenges)