Master
Intelligence Artificielle
Cursus Intelligence Artificielle — Bac+5
Concevoir des systèmes intelligents, pas seulement les utiliser.
- Python
- PyTorch
- scikit-learn
- Docker
2 ans20 h/semaine
7 800 000 GNF par anVoir le programme
IHETC School of Artificial Intelligence
Cursus Data Science — Bac+5
Transformer les données en décisions défendables.
- Niveau requis
- Master
- Titre délivré
- Diplôme de Master
- Durée
- 2 ans
- Travail effectif
- 20 h/semaine
- Rythme
- Compatible avec un emploi
- Frais de formation
- 7 200 000 GNF par an
Un cursus de niveau Bac+5 orienté décision : collecter, nettoyer, modéliser et surtout restituer. La formation accorde autant d'importance à la rigueur statistique qu'à la capacité de convaincre une direction avec des données imparfaites, situation courante sur le continent.
Objectifs pédagogiques
- Construire une chaîne de traitement de données fiable et reproductible
- Appliquer les méthodes statistiques adaptées et en connaître les limites
- Concevoir des tableaux de bord qui répondent à une question de gestion
- Communiquer un résultat chiffré à une direction non technique
Programme
1200 heures · 120 crédits
Année 1560 heures
Statistiques appliquées avancées
240 heures · 24 crédits
Estimation, tests, régression multiple, séries temporelles, plans d'expérience
Ingénierie des données
240 heures · 24 crédits
Extraction-transformation-chargement, qualité, entrepôts, orchestration, données à grande échelle
Anglais professionnel et méthodologie
80 heures · 8 crédits
Lecture technique, restitution écrite et orale
Année 2640 heures
Modélisation et interprétabilité
200 heures · 20 crédits
Modèles supervisés et non supervisés, sélection de variables, explicabilité, robustesse
Visualisation et restitution
160 heures · 16 crédits
Grammaire graphique, tableaux de bord, narration de données, communication de l'incertitude
Gouvernance, protection et souveraineté des données
120 heures · 12 crédits
Cycle de vie, anonymisation, conformité, hébergement, réversibilité
Coût de calcul et arbitrage technique
100 heures · 10 crédits
Dimensionnement, optimisation, choix entre traitement local et infonuagique
Projet appliqué commandité et mémoire
60 heures · 6 crédits
Problème réel soumis par une organisation, livrable exploitable, soutenance
Prérequis réel
Ce qui suit est supposé acquis et ne sera pas réexpliqué. Si l'essentiel vous est étranger, ce n'est pas la bonne porte d'entrée — mieux vaut le savoir maintenant qu'à l'évaluation finale.
Python, requêtes SQL et statistiques descriptives. Savoir produire un tableau croisé ne suffit pas : il faut savoir ce qu'est un écart-type.
Conditions d'admission
- Niveau Bac+3 en informatique, mathématiques, économie ou gestion quantitative
- Bases en programmation et en statistiques
- Entretien de projet professionnel
Débouchés professionnels
- Data scientist
- Data analyst
- Ingénieur données
- Chargé d'études statistiques
- Consultant en pilotage de la performance
Compétences acquises
- Python
- SQL
- pandas
- Power BI
- Statistiques
- ETL
Intelligence Artificielle