Master 2 : Parcours Intelligence Artificielle, Systèmes, Données (IASD)
L’objectif de ce Master 2 Intelligence Artificielle, Systèmes et Données, orienté Mathématique-Informatique-Big Data est d’offrir une solide connaissance en Mathématiques appliquées ainsi qu’en Intelligence Artificielle afin de couvrir l’ensemble des problématiques de traitement et d’analyse des données massives que l’on peut rencontrer en entreprise.
Cette formation met l’accent à la fois sur la rigueur indispensable pour le traitement des données et sur les méthodologies récemment développées.
Ces dernières ont pour fonction de produire des outils d’analyse mathématique, d’estimation statistique et de prévision qui se déclinent à travers la construction d’algorithmes programmés dans des langages informatiques performants.
Les étudiants s’orientent vers des postes tels que :
- • Data Scientist,
- • Concepteur/Développeur d’applications Big Data,
- • Architecte bases de données complexes,
- • Data Analyst,
- • Gestionnaire de données massives,
- • Ingénieur de recherche et développement.
La formation est assurée en partenariat avec le CFA Afia. Le CFA a été créé en 1992 avec le Conseil Régional d’Île de France et a formé à ce jour plus de 6 000 apprentis informaticiens. Il travaille avec plus de 650 entreprises partenaires.
- • Avoir validé une première année de Master scientifique (mathématiques/informatique) à l’Université Paris Dauphine ou équivalent.
- • Avoir réussi les étapes de sélection de l’université et du CFA Afia.
- • Être recruté.e comme apprenti.e par une entreprise.
| Enseignement | Volume horaire |
| Fundamentals of Machine learning | 24 h |
| Optimisation pour le Machine learning | 24 h |
| Bases de données avancées (SGBD non classiques) | 24 h |
| Deep Learning for image analysis | 24 h |
| Systèmes, paradigmes et algorithmes pour les Big Data | 24 h |
| Ethique | 24 h |
| Projet Sciences des données | 24 h |
| Graphe Management et Mining | 24 h |
| Qualité des données | 24 h |
| Data Visualisation | 24 h |
| Machine learning sur le Big data | 24 h |
| Nuage de points et modélisation 3D | 24 h |
| Graphes de connaissance, logique de description, raisonnement sur les données | 24 h |
| Flux de données | 24 h |
| Deep learning | 24 h |
| Recherche Monte-Carlo | 24 h |
| Data visualisation | 24 h |
| IA on the cloud | 24 h |
| Tutorat | 8 h |
| TOTAL | 416 h |
Mis à jour le 05/05/2020
Durée : 416 h sur 12 mois
Rythme d'alternance : 2 semaines en Université / 4 semaines en Entreprise
Département MIDO
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny
75775 Paris cedex 16
Tél : 01 44 05 44 95
Contacter Tristan Cazenave, Université Paris Dauphine