Présentation de la formation
Objectifs
Généraliste et ouverte sur les grands domaines du numérique, la formation d’ingénieur de l’Isep permet à chacun de construire un parcours professionnel solide et personnalisé. Chaque élève oriente sa formation en fonction de ses affinités et de ses ambitions : il s’agit d’un cursus co-construit entre l’école et l’élève. Le parcours de formation est caractérisé par la mise en œuvre d’une pédagogie innovante, basée sur une approche par compétences et un apprentissage par projets qui favorise l’autonomie et le travail collaboratif.
L’Isep développe chez ses élèves un ensemble de compétences scientifiques, techniques et managériales sans oublier les qualités humaines qui valorisent l’épanouissement personnel. Ce parcours est proposé par la voie de l’apprentissage, permettant ainsi aux élèves de renforcer la mise en pratique des savoirs, savoir-faire et savoir-être acquis.
Compétences visées
Un ingénieur en Business Intelligence dispose en effet de compétences fonctionnelles et techniques à la croisée des Statistiques, de l’Intelligence artificielle, et de l’Informatique :
Conception et exploitation des bases de données - Entreposage des données - Fouille des données et analyse des données - Web sémantique - Big Data
Ces compétences lui assurent la capacité à développer des méthodes innovantes et à s’adapter à tout environnement en choisissant puis en utilisant les outils les plus appropriés.
L’Ingénieur en Business Intelligence possède également la capacité à tirer des enseignements reçus et de ses recherches personnelles la matière pour réussir un projet R&D.
Pré-inscription à la formation :
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Débouchés
- Ingénieur décisionnel
- Data Scientist
- Chargé d'études R&D
- Chief Data Officer
- Ingénieur Big Data
- Data Architect
Rythme d’alternance
Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)
1704 h sur 36 mois
(L3 au M2)
1050 h sur 24 mois
(M1 au M2)
1e et 2e années :
3 jours en formation / 2 jours entreprise ou inversement
3e année :
– 1er sem. : 2 jours en formation / 3 jours en entreprise
– 2nd sem. : début fév. à fin avril : université partenaire. De mai à fin sept. : 100% en entreprise.
Prérequis et admission
- Avoir validé une classe préparatoire Isep (Classe Préparatoire Associée - CPA ou Cycle Intégré International - CII)
- Ou avoir validé un DUT GEII, STID, Informatique ou Télécoms et Réseaux ou avoir validé une classe préparatoire ATS
- Ou avoir validé une classe préparatoire aux grandes écoles (avec session de cours au démarrage de la formation fin août organisée par l'Isep)
- Formation accessible aux étudiants en situation de handicap
Programme
Année 1 (L3)
Enseignements | Volumes |
---|---|
Semestre 1 |
|
Enjeux et métiers de l'Ingénieur |
2 crédits ECTS |
Projet système numérique (APP Infromatique / Télécommunications) |
8 crédits ECTS |
Architecture des ordinateurs |
4 crédits ECTS |
Science et traitement des données |
3 crédits ECTS |
Formation managériale |
4 crédits ECTS |
Anglais |
2 crédits ECTS |
Semestre 2 |
|
Projet système numérique (APP électronique / Signal) |
8 crédits ECTS |
Projet système numérique (APP intégration) |
2 crédits ECTS |
Algorithmique et programmation |
5 crédits ECTS |
Réseau ou Sciences du numérique |
3 crédits ECTS |
Anglais |
2 crédits ECTS |
Sem. 1 + Sem. 2 Apprentissage - Mission en entreprise |
17 crédits ECTS |
Année 2 (M1)
Enseignements | Volumes |
---|---|
Semestre 3 |
|
Formation managériale |
5 crédits ECTS |
Langue et culture |
5 crédits ECTS |
Semestre 4 |
|
Modules coeurs (obligatoires) : |
- |
IA et optimisation |
5 crédits ECTS |
Analyse de données |
5 crédits ECTS |
Méthode et outils pour la BI |
5 crédits ECTS |
Modules complémentaires (2 à choisir) : |
- |
Bases de données et Big Data |
5 crédits ECTS |
Algorithmique et programmation avancée |
5 crédits ECTS |
Cybersécurité |
5 crédits ECTS |
Modules électifs (1 à choisir) : |
- |
Création d'entreprise |
- |
Initiation à la recherche |
- |
Projet international d'innovation (IBIP) |
- |
Conseil en transformation numérique |
- |
Protection des données personnelles |
- |
Industries du contenu |
- |
Économie sociale et solidaire |
- |
Numérique et environnement |
- |
Année 3 (M2)
Enseignements | Volumes |
---|---|
Semestre 5 |
|
Modules coeurs (obligatoires) : |
- |
Machine Learning |
5 crédits ECTS |
Web sémantique et Gestion des connaissances |
5 crédits ECTS |
Modules électifs (2 à choisir) : |
- |
Organisation des systèmes de santé |
5 crédits ECTS |
Smart Cities |
5 crédits ECTS |
Gouvernance et organisation des SI |
5 crédits ECTS |
Gestion des risques et audit |
5 crédits ECTS |
Semestre 6 |
|
3 mois à l'étranger en semestre d'échange (février, mars, avril) |
- |
Temps plein en entreprise au retour de la mobilité jusqu'à la fin de la formation |
- |
Contacts
Isep Fabien DIONNET Responsable des Formations par Apprentissage fabien.dionnet@isep.fr 01 49 54 52 50
CFA Afia Hoang-Anh DARPHIN Manager de Département Alternance adarphin@cfa-afia.fr 06 45 96 50 80
Isep | CFA Afia |
Fabien DIONNET | Hoang-Anh DARPHIN |
Responsable des Formations par Apprentissage | Manager de Département Alternance |
fabien.dionnet@isep.fr | adarphin@cfa-afia.fr |
01 49 54 52 50 | 06 45 96 50 80 |
