Filière Ingénieur - Data Science & IA

Diplôme d'ingénieur accrédité CTI - Machine learning, intelligence artificielle et analyse de données.

Filière Data Science & IA EFREI
3 ans Bac+2 Diplôme ingénieur Accrédité CTI

L'ingénieur de la donnée et de l'IA

La filière Data Science & IA du cycle ingénieur EFREI forme des ingénieurs spécialisés dans l'exploitation de la donnée et le développement de modèles d'intelligence artificielle. Elle couvre le machine learning, le deep learning, le traitement du langage naturel et les grandes infrastructures de données, avec la possibilité de suivre la formation en alternance.

  • Concevoir et entraîner des modèles de machine learning et deep learning
  • Traiter et analyser des volumes massifs de données (Big Data)
  • Déployer des modèles IA en production (MLOps)
  • Maîtriser les techniques de traitement du langage naturel (NLP)
  • Comprendre les enjeux éthiques et réglementaires de l'IA
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Programme détaillé

Les modules clés du cycle ingénieur Data Science & IA

Machine Learning

Régression, classification, clustering, évaluation de modèles, scikit-learn.

Deep Learning

Réseaux de neurones, CNN, RNN, transformers, TensorFlow, PyTorch.

Big Data

Hadoop, Spark, pipelines de données, stockage distribué, data lakes.

NLP & Computer Vision

Traitement du langage naturel, reconnaissance d'images, LLM.

MLOps

Déploiement de modèles, monitoring, versioning, infrastructure IA.

Projet industriel

Projet de fin d'études avec un partenaire industriel, stage de 6 mois.

Votre parcours

ING1 - Tronc commun

Fondamentaux de l'informatique, algorithmique, probabilités, bases de données. Stage de découverte.

ING2 - Spécialisation Data Science

Entrée dans la filière Data Science & IA, modules avancés en machine learning et big data. Option alternance.

ING3 - Expertise & Projet industriel

Modules d'expertise en IA avancée, stage ingénieur de 6 mois, projet de fin d'études, soutenance.

Débouchés professionnels

Data Scientist

Analyse de données complexes et construction de modèles prédictifs.

Ingénieur Machine Learning

Développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle.

Data Engineer

Conception et maintien des pipelines et des architectures de données.

MLOps Engineer

Déploiement, surveillance et optimisation des modèles en production.

Chercheur en IA

Recherche académique ou R&D en intelligence artificielle avancée.

Consultant Data & IA

Accompagnement des entreprises dans leur stratégie data et IA.

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