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Master 2 : Parcours Intelligence Artificielle, Systèmes, Données (IASD)

Titre niveau 7 (RNCP 31471 - code diplôme 1353261J)
Objectifs de la formation

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.
 

Débouchés

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.
     
Cadre de la formation en apprentissage

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.

Conditions d’admission
  • •    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.
     
Programme
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 et rythme d'alternance

Durée : 416 h sur 12 mois

Rythme d'alternance : 2 semaines en Université / 4 semaines en Entreprise

Calendrier d'admission
3 sessions de recrutement : mai - juin - août 2020
Rentrée : septembre 2020
Université Paris Dauphine

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

Contacter Patricia Lavagna, CFA Afia

Inscription en ligne

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