Master Informatique
Parcours Machine Learning pour la Science des Données

45 rue des Saints Pères, 75270 Paris, France

Bac + 4, Bac + 5

Titre RNCP niveau 7
( code RNCP 34126  -  code diplôme 1353261J )

Group 15

Formation éligible
à la prime de 8000€

Group deliivery

Diplôme délivré par l’Université de Paris
- Contrôle continu
- Validation partielle par blocs de compétences : non

85 boulevard Saint-Germain, 75006 Paris, France

Rentrée : 03/10/22
Fin de formation M1 + M2 : 06/09/24

Candidatures : Du 01/04/22 au 01/07/22

Présentation de la formation

Objectifs

À l’ère des données massives et multi-vues, l’extraction des connaissances est un réel défi. Le Master MLSD a pour objectif de former des Data Scientists maîtrisant différentes méthodes d’apprentissage machine sous différentes approches.

Cette formation est portée par une équipe d'enseignants-chercheurs du domaine du "Machine learning" et membre de l'équipe "Artificial Intelligence for Data Science and Cybersecurity", du Centre BORELLI UMR 9010.

Compétences visées

Il permet d’aquerir des compétences d’apprentissage en 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.

 

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Débouchés

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Architecte et Développeur d’outils d’analyse de données
  • Conception/Développeur de modèles mathématiques et statistiques
  • Statisticien

Rythme d’alternance

Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)

Parcours alterné de 820 h sur 24 mois.
(410 h sur 12 mois si entrée en M2)

– 2 jours en formation
– 3 jours en entreprise jusqu’ à janvier

– 3 jours en formation
– 2 jours entreprise de février à juin

Prérequis et admission

  • Avoir validé une Licence Informatique ou Mathématiques (entrée M1) ou M1 à dominante informatique, mathématique ou assimilé (entrée M2).
  • 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

Programme

Master 1

Enseignements Volumes
Administration Système

30 h

Proba stats et Datascience

90 h

Programmation (avancée, web et distribuée)

90 h

Optimisation combinatoire

30 h

Anglais

20 h

Droit de l’informatique

20 h

Complexité algo et optimisation combinatoire

60 h

Apprentissage Machine

30 h

Big Data Analytics

30 h

Projet tutoré

10 h

Total 410 h

Master 2

Enseignements Volumes
Analyse et reconstruction de graphes

30 h

Apprentissage et factorisation matricielle

20 h

Apprentissage non supervisé et supervisé

60 h

Apprentissage par renforcement

15 h

Deep learning

30 h

Big Data Analytics

20 h

Dimensionality Reduction

25 h

Finite Mixture models (clustering/co-clustering)

25 h

Fouille des données spatiales et temporelles

30 h

Text-mining et NLP

40 h

Business Intelligence

15 h

Anglais et communication

20 h

Projets pluridisciplinaires et accompagnement

80 h

Total 410 h

Contacts

Université de Paris Mohamed NADIF mohamed.nadif@parisdescartes.fr 01 44 55 35 69

CFA Afia Florence AUBERT Manager de Département Alternance faubert@cfa-afia.fr 06 50 67 72 03

Université de Paris CFA Afia
Mohamed NADIF Florence AUBERT
Manager de Département Alternance
mohamed.nadif@parisdescartes.fr
faubert@cfa-afia.fr
01 44 55 35 69 06 50 67 72 03
Group 7

100 %

de taux de réussite

chiffre-50

100 %

de poursuite d’études

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0 %

d’interruption de parcours

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93 %

d’insertion pro à 3 mois

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