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Formation

Il s’agit de former des professionnels ayant à la fois des compétences pointues en informatique, en optimisation et en science des données pour la valorisation des gisements de données.

 

La formation abordera les aspects techniques et légaux répondant ainsi aux attentes des métiers suivants : data scientist, data engineer, data manager, data analyst, chef de projet, ingénieur en informatique décisionnelle, responsable de contrôle qualité.

 

L’originalité de la formation est d’adresser un spectre large de compétences en informatique, en science des données et en optimisation.

 

Programme

 

Unité d’Enseignement (UE)

Volume

ECTS

Lieu

Conférences

20h

3

ENSEEIHT  et INSA Toulouse

Infrastructures  système et réseau,  virtualisées pour le big data

48h

4

INSA Toulouse

Plateformes Middleware pour le big data

48h

4

ENSEEIHT

Calcul haute performance et applications

48h

4

ENSEEIHT

Algorithmes d’optimisation numérique pour l’apprentissage

48h

4

ENSEEIHT

Optimisation combinatoire et apprentissage

48h

4

INSA Toulouse

Apprentissage machine

48h

4

INSA Toulouse

Technologies pour l'Intelligence Artificielle

48h

4

INSA Toulouse

Learning par étude de cas

48h

6

ENSEEIHT

Projet transverse

68h

8

ENSEEIHT et INSA Toulouse

 

Le tableau ci-dessus correspond à un semestre de cours. Le second semestre, entre début avril et septembre, sera dédié à un stage en entreprise d’une durée de 5 à 6 mois, qui donnera lieu à la rédaction d’une thèse professionnelle

 

Les aspects éthiques, juridiques et déontologiques (confidentialité des données, biais et explicabilité des algorithmes, dependable IA), seront abordés au travers d’un cycle de conférences.

 

Les UE Projet transverse et Learning par étude de cas seront entièrement dispensées par des industriels.

 

En moyenne chaque UE est composée de 50% de cours et de 50% de TP.