Master 2 informatique : Parcours Machine Learning pour la Science des Données

À l’ère des données massives et multi-vues, l’extraction des connaissances est un réel défi. L’apprentissage machine qui est un champ d'étude de l'intelligence artificielle est devenu de ce fait une thématique incontournable dans la science des données.

Le Master MLSD a pour objectif de former des Data Scientists maitrisant différentes méthodes d’apprentissage machine sous différentes approches dont le deep learning et dans divers domaines dont le text-mining, le NLP, le traitement d’image, la détection d’anomalies et les systèmes de recommandation. Il permet aussi d’acquérir des compétences dans la conception de nouvelles méthodes adaptées aux enjeux dans des domaines aussi divers que la santé, la fraude, la recommandation, l’énergie, la mobilité, l’environnement, le CRM et les réseaux sociaux.

Le Master prépare aux métiers liés au domaine du Machine Learning et notamment :

• Data Scientist
• Data Analyst
• Architecte et Développeur d’outils d’analyse de données
• Concepteur/Développeur de modèles mathématiques/statistiques
• Statisticien
• Ingénieur Recherche & Développement 

• Avoir validé un Master 1 à orientation scientifique, mathématiques ou informatique de l’Université ou équivalent ; ingénieur nouvellement diplômé souhaitant se spécialiser.
• Avoir réussi les étapes de sélection de l’Université et du CFA Afia
• Être recruté comme apprenti par une entreprise.
• Formation accessible aux étudiants en situation de handicap.

Contrat d’apprentissage ou de professionnalisation.

Parcours alterné de 440 h sur 12 mois.

Rythme d’alternance : 

• 2 jours à l'Université ;
• 3 jours en Entreprise.