Diplôme / Certificat
Licence
Coordonateur
Pr. BOUHADOU SIHAM
Composante
Faculté des Sciences Semlalia à Marrakech
Langue principale d'enseignement
FRANCAIS
Objectifs de la formation
Former des étudiants capables d’extraire des données variées à partir d’immenses et complexes bases de données, de les synthétiser, les étudier et en extraire les caractéristiques pertinentes puis les analyser et les présenter sous des formes facilement lisibles, interprétables et prêtes à être exploitées par le décideur
Compétences à acquérir
Maitrise d'outils de programmation informatique, une capacité de modéliser et étudier statistiquement des sources de données, étudier de tels modèles par le biais d'algorithmes mathématiques efficaces, une compétence hybride en mathématiques et informatique en vue de développer des outils d'intelligence artificielle et machine Learning qui aident à prendre des décisions.
Débouchés
La formation met à la disposition de toute entreprise ou institution, des compétences en matière d'extraction d'informations, utiles et pertinentes pour le décideur, à partir de bases de données.
Le besoin de telles compétences peut être dans divers domaines : santé, économie, finance, biologie, géologie, urbanisme, enseignement, recherche scientifique, etc.
Modalités d'accès
- Étude du dossier
Programme
| Analyse 1 |
| Algèbre 1 |
| Mécanique du point |
| Thermodynamique |
| Informatique 1 |
| Langues étrangères |
| Méthodologie de travail universitaire |
| Analyse 2 |
| Algèbre 2 |
| Électrostatique et magnétostatique |
| Optique géométrique |
| Informatique 2 |
| Langues étrangères |
| Culture digitale |
| Analyse 3 |
| Analyse 4 |
| Algèbre 3 |
| Probabilités et statistiques |
| Algorithmique et programmation |
| Langues étrangères |
| Compétences culturelles et artistiques |
| Analyse 5 |
| Algèbre 4 |
| Algèbre 5 |
| Analyse numérique |
| Algorithmique et structures des données |
| Langues étrangères |
| Développement personnel |
| Recherche opérationnelle et optimisation |
| Intégration et probabilités |
| Statistique inférentielle |
| Apprentissage statistique non supervisé |
| bases de données et introduction à l'intelligence artificielle |
| Langues étrangères |
| systèmes de gestion de contenu (cms) |
| Apprentissage statistique supervisé |
| Apprentissage profond |
| exploration de données et apprentissage automatique |
| Processus stochastiques discrets et applications |
| Algorithmes d’optimisation combinatoire et logiciel r |
| Langues étrangères |
| Droit, civisme et citoyenneté |
