Diplôme / Certificat
Master
Coordonateur
Pr. BENDARAG ABDESADIK
Composante
Faculté Polydisciplinaire de Safi
Langue principale d'enseignement
FRANCAIS
Objectifs de la formation
Le programme du Master Science de Donnée et Analytique, prépare les étudiants à devenir un professionnel de l’informatique pour la donnée. Les étudiants suivent tous les cours pour développer des compétences techniques solides en mathématiques, programmation, statistiques, apprentissage automatique (intelligence artificielle), visualisation de données et bases de données.
Les objectifs du master peuvent être résumés en :
- Former des cadres capables de recueillir, traiter, analyser et faire parler les données massives (Big Data), afin de fournir des rapports permettant d’orienter les prises de décision et d’améliorer les performances et les stratégies.
- Offrir aux lauréats les compétences nécessaires pour mieux appréhender les enjeux de l’utilisation des nouvelles technologies et science de données pour améliorer les performances d'une entreprise.
- Élaborer des modèles de prédictions afin d'anticiper les évolutions et les tendances,
- Création de tableaux de bord adaptés afin de rendre les résultats lisibles et exploitables par les décideurs.
Il est à noter que l'option "Analyse avancée des données" de ce Master est domiciliée dans les locaux de l'École Supérieure de technologie de Safi.
Compétences à acquérir
A la fin de la formation, les étudiants vont acquérir les compétences suivantes :
- Comprendre quand et comment le machine learning et l'IA sont des solutions viables pour les métiers
- Entraîner et déployer des modèles pour mettre en œuvre des solutions IA productives
- Expliquer les modèles et les prédictions de manière pertinente pour les métiers
- Utiliser les programmes permettant d'analyser, de traiter et de visualiser les données
- Créer des programmes ou des algorithmes pour l'analyse des données
- Collecter et préparer les données via des API.
- Mener et diriger des projets basés sur les données
Débouchés
- Ingénieur Analyste de données.
- Data scientist.
- Spécialiste de la business intelligence.
- Ingénieur en machine learning.
- Architecte de données.
- Consultant en analyse de données.
Modalités d'accès
- Étude du dossier
- Test écrit
Programme
| Python pour l’analyse de données |
| Bases de données avancées |
| Introduction à l’intelligence artificielle |
| Mathématiques pour la science de données |
| Optimisation pour les sciences de données |
| Langues étrangères |
| Soft skills |
| Ingénierie des connaissances |
| Complexité et algorithmique pour les graphes |
| Machine learning |
| Traitement de données multimédia |
| Langues étrangères |
| Culture digitale |
| Traitement distribué |
| Natural language processing |
| Deep learning |
| Intelligence artificielle générative |
| Cloud computing |
| Intelligence artificielle distribuée |
| Traitement de données multimédia avancé |
| Speech processing |
| Employment skills |
| Employment skills |