Formations

Data Science et IA appliquées

Approfondissez la Data Science et l’intelligence artificielle à travers des projets en machine learning, deep learning et traitement de données. Concevez, évaluez et déployez des modèles adaptés à des cas réels.

10 mois

Bac+3 recommandé

Alternance : Oui

Vue d'ensemble

Le volume de données disponible augmente rapidement, mais sa valeur dépend de la capacité à poser une question pertinente, préparer des données fiables et évaluer les résultats avec rigueur. Ce parcours couvre le cycle complet d’un projet Data : exploration, modélisation, deep learning, déploiement et suivi. L’approche repose sur des jeux de données réalistes et des livrables successifs plutôt que sur une accumulation de théorie. Les participants apprennent aussi à communiquer leurs choix, repérer les biais et transformer un prototype de modèle en service mesurable et maintenable.

Ce que vous allez maîtriser

Analyse avancée

Exploration, nettoyage et visualisation de données complexes avec Python, Pandas, NumPy et SQL.

Machine Learning

Conception, entraînement et optimisation de modèles prédictifs supervisés et non supervisés.

Deep Learning & NLP

Création de réseaux de neurones, traitement du langage et vision avec PyTorch ou TensorFlow.

MLOps & Cloud

Déploiement, suivi et automatisation de modèles en production sur des architectures cloud.

Frais de scolarité

8 990 €

Possibilité de financement OPCO / Alternance

Prochaine rentrée : Octobre 2026

Rythme : 3 semaines / 1 semaine

Campus : Distanciel et Hybride

Langue : Français (supports ENG)

Commencer l'inscriptionTélécharger la brochure

Places limitées à 25 étudiants par promotion pour garantir la qualité de l'encadrement.

Programme détaillé

Semestre 1 : Fondations Data & Programmation
Maîtrise des bases indispensables en programmation, manipulation de données et analyse statistique. Les étudiants travaillent notamment avec Python, SQL, Pandas et NumPy, apprennent à nettoyer, structurer et visualiser des jeux de données, puis à construire leurs premiers projets d’analyse.
Semestre 2 : Machine Learning Appliqué
Approfondissement des méthodes de machine learning supervisé et non supervisé. Régression, classification, clustering, préparation des données, feature engineering, évaluation des modèles et optimisation des performances sont abordés à travers des cas pratiques et des projets appliqués.
Semestre 3 : Deep Learning & IA Spécialisée
Introduction aux architectures avancées d’intelligence artificielle : réseaux de neurones, deep learning, NLP et vision par ordinateur. Les étudiants utilisent des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow et travaillent sur des problématiques plus complexes jusqu’au déploiement de modèles en production.

Direction Pédagogique

Dr. Antoine Laurent

Ex-Lead Data Scientist chez TechCorp | Ph.D. en Intelligence Artificielle

"Notre objectif n'est pas seulement de vous apprendre à coder des algorithmes, mais de vous donner la vision systémique nécessaire pour transformer une architecture de données complexe en un levier de croissance stratégique pour l'entreprise. Vous serez formés aux standards d'ingénierie les plus stricts du marché."