Spécialisation

Intelligence Artificielle et Big Data

Charles-David Wajnberg

Directeur Pédagogique

Face à la généralisation des algorithmes à grande échelle et à la massification des données, la spécialisation Intelligence Artificielle et Big Data forme des experts à même de participer à des projets d’envergure, maitrisant les concepts, techniques et enjeux fondamentaux de l’intelligence artificielle.

Les données produites à travers le monde prennent des formes de plus en plus complexes, demandant de nouveaux modèles et des technologies adaptées. Les étudiants sont donc formés aux méthodes scientifiques d’analyse, de modélisation et de traitement des données utiles à de nombreux domaines : énergie et environnement, transports, commerce, santé, sciences humaines, sécurité informatique, cyberdéfense et gouvernance numérique.

En proposant deux majeures, les mathématiques appliquées ou la maîtrise des technologies émergentes, la cinquième année forme des experts pluridisciplinaires aptes à concevoir de nouvelles architectures et algorithmes intelligents, anticipant les usages possibles, les responsabilités techniques et éthiques relatives à l’exploitation des données personnelles.

Chaque année, les étudiants obtiennent 60 crédits ECTS.

Ce cursus comprend 65 jours de cours par an.

Cycle Bachelor

3^eAnnée

Titre reconnu par l’État niveau 6

3^e ANNÉE

Programme

MATHÉMATIQUES ET SCIENCES DE L'INGÉNIEUR

Mathématiques pour l'informatique

Mathématiques pour le Big Data

Combinatoire et complexité

Algorithmique avancée

LANGAGES ET DÉVELOPPEMENT

C et algorithmes

Scripting Python

Python avancé

Langage Java avancé

Outils et pratiques du code

MACHINE LEARNING

Introduction au Machine Learning

Frameworks Machine Learning

DONNÉES ET ARCHITECTURES

Conception de bases de données relationnelles

NoSQL et Big Data

Panorama du Big Data

Écosystème Hadoop

Linux administration avancée

ACTIVITÉS ANNUELLES

Projet Annuel

Mission en Entreprise

Anglais professionnel

Programme OPEN et vie de l'école

E-Learning

Rythmes

Aucun Rythme disponible pour cette ville.

Session de Septembre

SEPT	OCT	NOV	DEC	JANV	FEV	MARS	AVR	MAI	JUIN	JUIL	AOÛT	SEPT	OCT	NOV	DEC
De Septembre à Juillet Cours en alternance 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise

Session de Janvier (pour le campus de Paris)

SEPT	OCT	NOV	DEC	JANV	FEV	MARS	AVR	MAI	JUIN	JUIL	AOÛT	SEPT	OCT	NOV	DEC
				De Janvier à Décembre Cours en alternance 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise

Titre délivré

Aucun Diplôme disponible pour cette ville.

Chef de Projet Logiciel et Réseau

Titre reconnu par l’État Niveau 6

délivré sous l’autorité d’ANAPIJ par arrêté du 24 avril 2020 portant enregistrement au répertoire national des certifications professionnelles.

Les titulaires de ces titres peuvent intégrer le marché du travail à l’issue de sa formation. Ils peuvent également poursuivre sur un Mastère dans la spécialisation choisie.

Cycle Mastère

4^e et 5^e Année

Titre reconnu par l’État niveau 7

4^e ANNÉE

5^e ANNÉE

4^e ANNÉE

Programme

MATHÉMATIQUES ET MACHINE LEARNING

Mathématiques avancées pour le Big Data avec R

Deep Learning

Deep Reinforcement Learning I

LANGAGES ET DÉVELOPPEMENT

Programmation fonctionnelle avec Scala

DevOps

CLOUD ET TRAITEMENTS DISTRIBUÉS

Environnement de développement, de test et de production

Amazon Web Services

Spark Core

Spark Streaming

Azure et GCP

DONNÉES ET ARCHITECTURES

BI et Big Data

Reporting et restitution

Elastic Search

Sécurité du Big Data

COMMUNICATION ET GESTION DE PROJET

Anglais, Préparation au TOEIC

Communication Professionnelle

Management de projet SI

Méthodologie agile SCRUM

ACTIVITÉS ANNUELLES

Projet Annuel

Mission en Entreprise

Programme OPEN et vie de l’école

Rythmes

Aucun Rythme disponible pour cette ville.

Session de Septembre

SEPT	OCT	NOV	DEC	JANV	FEV	MARS	AVR	MAI	JUIN	JUIL	AOÛT	SEPT	OCT	NOV	DEC
	De Octobre à Août Cours en alternance 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise

Session de Janvier (pour le campus de Paris)

SEPT	OCT	NOV	DEC	JANV	FEV	MARS	AVR	MAI	JUIN	JUIL	AOÛT	SEPT	OCT	NOV	DEC
				De Janvier à Décembre Cours en alternance 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise

5^e ANNÉE

Programme

MATHÉMATIQUES ET MACHINE LEARNING

Mathématiques avancées pour le Big Data avec R

Deep Reinforcement Learning II

Cryptogaphie

Traitement automatique du langage naturel

ENVIRONNEMENTS DU BIG DATA

Blockchain et développement

IoT et Big Data

TECHNIQUES ET OUTILS DE PRODUCTION AVANCÉS

Automatisation infrastructure de données

AWS pour ML et Big Data

Docker et Kubernetes

MAJEURE "DATA ENGINEER"

Orchestration Machine Learning

Industrialisation des modèles ML

MAJEURE "DATA SCIENCE"

IA et Support robotique

Unsupervised Deep Learning

DROIT ET ÉTHIQUE

Droit de l'informatique et de l'internet

Droit et éthique dans la gestion des données personnelles

COMMUNICATION ET GESTION DE PROJET

Management d'équipe

Gestion de projet Big Data

ACTIVITÉS ANNUELLES

Projet Annuel

Mission en Entreprise

Anglais professionnel

Programme OPEN et vie de l’école

E-Learning

Rythmes

Aucun Rythme disponible pour cette ville.

Session de Septembre

SEPT	OCT	NOV	DEC	JANV	FEV	MARS	AVR	MAI	JUIN	JUIL	AOÛT	SEPT	OCT	NOV	DEC
	De Octobre à Août Cours en alternance 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise

Session de Janvier (pour le campus de Paris)

SEPT	OCT	NOV	DEC	JANV	FEV	MARS	AVR	MAI	JUIN	JUIL	AOÛT	SEPT	OCT	NOV	DEC
				De Janvier à Décembre Cours en alternance 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise

Titre délivré

Aucun Diplôme disponible pour cette ville.

EXPERT EN INGÉNIERIE DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Titre reconnu par l’État Niveau 7

Décision d’enregistrement du 17/03/2021 au répertoire national des certifications professionnelles et délivré sous l'autorité de ANAPIJ. Enregistrement pour trois ans, au niveau 7, sous l'intitulé "Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle" avec effet du 17/03/2021, jusqu'au 17/03/2024.

Projets

Conception et mise en œuvre d’une solution complète de gestion de données orientée pour la prise de décision

Traitement de datasets avec Kaggle

Analyse de weblogs avec Hadoop

Analyse d’un besoin business

Conception et programmation d’un modèle prédictif appliqué à la géographie médicale en France

Construction d’une application s’appuyant sur l’Open Data

OBJECTIFS DE LA FORMATION

Cycle Bachelor

Mettre en œuvre une méthode de conduite de projet informatique pour traduire la problématique du client et garantir le déroulement du projet en conformité avec les objectifs et contraintes définis,
Administrer et faire évoluer un environnement système, réseaux et télécommunications (SRT) pour garantir un système performant et répondant aux normes et standards actuels,
Concevoir et développer une solution logicielle intégrant les technologies mobiles, seul ou au sein d’une équipe pluridisciplinaire, pour livrer un outil opérationnel répondant aux besoins du client,
Administrer et exploiter un système d’information pour assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données.

Cycle Mastère

Assurer une veille stratégique,
Communiquer en situation professionnelle,
Rechercher, structurer et synthétiser de l'information,
Proposer des solutions.
Ingénierie d'étude : analyser, organiser, concevoir des applications, maîtriser les langages de programmation, maîtriser les méthodes, les normes et les outils de développement.
Ingénierie Micro-réseau / Support : connaître les différents matériels et protocoles de communication, connaître les applications de l'entreprise ainsi que de l'environnement de développement et d'exploitation.
Ingénierie Système : connaître les différents matériels, les langages de programmation, maîtriser les systèmes d'exploitation, les SGBD et des outils spécialisés dans l'administration des bases de données.
Ingénierie Consultant : analyser l'existant, modéliser, maîtriser l'architecture et le fonctionnement du système d'information de l'entreprise. Il doit avoir une solide culture en technologie de l'information.
Chef de Projet : diriger et animer une équipe, maîtriser l'architecture et le fonctionnement du système d'information de l'entreprise, maîtriser les normes et les outils de télécommunications), maîtriser les technologies Internet.

MODALITES D’EVALUATION

Contrôle de connaissances
Mise en situation professionnelle à travers des cas pratiques et des études de cas
Compétitions internes avec les Hackathon durant lesquels les apprenants doivent répondre à des problématiques réelles rencontrées par des entreprises et présenter leurs solutions devant un jury constitué d’experts
Soutenances orales
Partiels constitués d’évaluations individuelles écrites et/ou orales.

La formation permet l’obtention totale ou partielle du titre par la validation de blocs de compétences.

Débouchés

CYCLE BACHELOR

Administrateur de base de données

Architecte de bases de données

Analyste de données

CYCLE MASTÈRE

Data Scientist

Data Engineer

Consultant ou Chef de projet IA et Big Data

Ingénieur d'étude / Ingénieur R&D

Architecte Big Data et Systèmes distribués

Directeur Systèmes de Données (CDO)

41.2k

Salaire moyen après un Bac+5 (en euros)

Le service des anciens

Le Service accompagne les diplômés dans leur carrière, soutient la création d’entreprise et développe la visibilité de l’école.

Exemples de missions en alternance

Aminata K., 4e année
Ingénieur Machine Learning
Orange
Contrat d'apprentissage
Antoine D., 3e année
Administrateur base de données
BRED
Contrat de professionnalisation
Bernard V., 5e année
Ingénieur Big Data et Machine Learning
Axa
Contrat d'apprentissage
Brandon B., 3e année
Assistant BI et Big Data
Mercedes Benz
Contrat d'apprentissage
Chahinaz C., 5e année
Security Data Analyst
BNP Paribas
Contrat de professionnalisation
Matthieu A., 4e année
Correspondant fonctionnel et technique Big Data
Dassault Aviation
Contrat d'apprentissage

l'ESGI Blockchain et Big Data Day

Cycle Bachelor Cycle Mastère Points Clés