Programme

Répartition des enseignements

La formation, qui s’étale sur 7 mois, propose 90 heures d’enseignement incluant :

Elle est dispensée en blended-learning :

• 24 heures d’enseignements en e-learning,
• 36 heures d’enseignements en présentiel,
• 20 heures de projets en groupes,
• 10 heures de conférences.

Enseignements

 Programmation R et Python
 Modélisation statistique
 Exploration multidimensionnelle
 Principes de l’apprentissage statistique
 Infrastructures logicielles pour le Big Data
 Algorithmes classiques d’optimisation
 Méthodes de classifications supervisées
 Techniques de virtualisation et de containerisation
 Algorithmes stochastiques plus sophistiquées

La formation comporte deux projets à réaliser en groupes.

Les conférences ont pour objectif d’illustrer, par des exemples concrets, des cas d’usage du Big Data et des sciences des données dans l’industrie, mais aussi de mettre en lumière les enjeux éthiques et de respect de la vie privée associés au traitement de données.