Objectifs
Cette formation a pour but de former des experts dans le domaine de la science des données. Les diplômés seront des cadres supérieurs capables d'analyser et d'interpréter des données dans le but d'en extraire de la connaissance. Ils pourront participer à l'ensemble des phases du projet : de l'analyse du besoin au développement de la solution technique en finissant par la restitution des résultats/analyses et l'accompagnement des utilisateurs.
Compétences spécifiques
Compétences spécifiques
- Maîtriser l'acquisition, le traitement et l'analyse des données numériques
- Agréger des types de données et modes de collectes différents
- Dimensionner les ressources nécessaires au traitement d'une problématique
- Concevoir ou adapter des algorithmes adaptés à une problématique
- Concevoir et mettre en oeuvre des méthodes en science des données
- Elaborer des préconisations, proposer des solutions à partir de l'analyse des données
- Proposer des cas d'usages de technologies de l'IA
- Piloter le développement d'applications intégrant des données
- Modéliser les comportements
- Etudier et analyser la complexité et les performances de méthodes en sciences des données
- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution
- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés
- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés
- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d'échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d'une demande ou d'une situation
- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
- Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère
- Gérer des contextes professionnels ou d'études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles
- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe
- Conduire un projet
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s'autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité
- Respecter les principes d'éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale
Description
Intelligence artificielle et Deep Learning
Traitement de données structurées
Traitement des signaux et des images
Analyse exploratoire des données et DataViz
Modèles non paramétriques en apprentissage supervisé
Mise en situation – Projet Kaggle
Anglais et cycle de conférence
Traitement de données structurées
Traitement des signaux et des images
Analyse exploratoire des données et DataViz
Modèles non paramétriques en apprentissage supervisé
Mise en situation – Projet Kaggle
Anglais et cycle de conférence
Conditions d'accès
1ere annee (M1) : Bac+3 a dominante scientifique. Sur dossier.
2eme annee (M2) : Bac+4 dans le domaine du traitement des donnees. Sur dossier sauf pour les etudiants du M1 Sciences des donnees (admission de droit).
2eme annee (M2) : Bac+4 dans le domaine du traitement des donnees. Sur dossier sauf pour les etudiants du M1 Sciences des donnees (admission de droit).
Rythme
Temps plein
Liste des sessions
1 septembre 2027 > 31 août 2029
UNIVERSITE BRETAGNE SUD - SFPA
Centre de formation
10 Rue Jean Zay, BP 92116, 56100 Lorient
Voir l’itinéraire Ouvre dans un nouvel ongletLieu de formation
Rue Andre Lwoff, Campus Tohannic / CS 60573, 56000 Vannes
Voir l’itinéraire Ouvre dans un nouvel ongletRetrouvez cette formation dans la recherche de France Travail pour vous renseigner ou vous inscrire.

