Licence Développement Data IA

DÉVELOPPEMENT DATA IA

Maîtriser la création web, différenciez-vous avec le design graphique et animer ces contenus grâce au motion design.

Devenez l’Expert Data & Intelligence Artificielle que les entreprises s’arrachent !

Apprenez à maîtriser la puissance des données et de l’intelligence artificielle pour transformer l’avenir des organisations.
De la collecte à l’analyse prédictive, vous apprendrez à faire parler les chiffres, anticiper les tendances et guider les décisions stratégiques.

Grâce à une pédagogie orientée projet, vous développerez des solutions concrètes basées sur le Big Data, le Machine Learning et l’IA générative, capables d’optimiser la performance et l’innovation au sein des entreprises.

Cette formation fait de vous un acteur clé du futur numérique : capable de concevoir des outils intelligents, de comprendre les besoins métiers et d’imaginer des produits technologiques qui propulsent les entreprises vers l’avant.

Vous serez capable de :

Collecter, traiter et analyser des données complexes.
Concevoir et déployer des solutions basées sur IA et Big Data.
Interpréter les résultats pour élaborer des recommandations stratégiques.
Utiliser les outils et frameworks modernes pour l’analyse de données.
Intégrer l’IA dans des projets numériques.

Programme

1. Connaissances Générales et Informatique

- Objectif : Poser les bases numériques et développer une culture informatique solide.
  ● Découverte et utilisation de Linux pour l’administration système et le développement
  ● Bureautique : traitement de texte, tableur, présentation (Microsoft Office / Google
  Workspace)
  ● Anglais technique appliqué au développement et aux technologies
  ● Développement personnel et méthodologie de travail efficace

2. Algorithmique et Mathématiques Appliquées

- Objectif : Développer une logique solide et des compétences analytiques pour la
  programmation.
  ● Algorithmiques I et II : bases et approfondissement
  ● Statistiques et mathématiques appliquées à l’informatique
  ● Structuration de données : XML, JSON, CSV

3. Programmation et Développement

- Objectif : Apprendre les langages de programmation et les bonnes pratiques pour créer des
  applications.
  ● Python I et II : structures, fonctions et modules
  ● Développement front-end : HTML, CSS, Bootstrap
  ● Introduction à JavaScript pour les interactions web

4. Bases de Données et Gestion des Informations

- Objectif : Concevoir, administrer et exploiter des bases de données relationnelles.
  ● Conception et administration de bases SQL
  ● Préparation à l’intégration avec applications web et API

5. Gestion de Projet et Organisation

- Objectif : S’organiser et gérer efficacement des projets informatiques et collaboratifs.
  ● Gestion de projet et méthodologies agiles (Scrum, Kanban)
  ● Organisation personnelle et travail en équipe

6. Compétences Transverses

- Objectif : Développer des compétences complémentaires pour une approche
  professionnelle globale.
  ● Introduction aux API REST
  ● Communication professionnelle et présentation des résultats

1. Algorithmique et Mathématiques Appliquées

- Objectif : Approfondir la logique et les compétences analytiques pour le développement et
  la data science.
  ● Algorithmiques III et IV : problèmes complexes et optimisation
  ● Mathématiques appliquées et statistiques avancées
  ● Introduction à la modélisation orientée objet (UML)

2. Programmation et Développement Web

- Objectif : Maîtriser des langages avancés et frameworks pour le développement
  d’applications web.
  ● Python III et IV : structures avancées et bonnes pratiques
  ● PHP et Laravel : développement back-end moderne
  ● Flask : micro-framework Python pour API et applications web
  ● JavaScript : visualisation et manipulation DOM

3. Bases de Données et Big Data

- Objectif : Concevoir et administrer des bases relationnelles et non relationnelles pour de
  gros volumes de données.
  ● Bases SQL et NoSQL : MongoDB, Firebase
  ● Notions de Big Data et gestion de gros volumes de données
  ● Création et consommation d’API

4. Data Science et Machine Learning

- Objectif : Acquérir les compétences fondamentales en analyse de données et intelligence
  artificielle.
  ● Langage R pour analyse statistique et visualisation
  ● Machine Learning I : modèles prédictifs
  ● Scraping et collecte de données depuis le web
  ● Visualisation avancée avec JavaScript et bibliothèques (D3.js, Chart.js)

5. Outils et Méthodes de Travail

- Objectif : Optimiser l’organisation et la collaboration dans des projets numériques.
  ● Outils de travail collaboratif : Git, GitHub, Trello, Notion
  ● Gestion de projet agile
  ● Organisation personnelle et efficacité professionnelle

6. Compétences Transverses

- Objectif : Développer des compétences complémentaires pour être performant dans un
  environnement numérique avancé.
  ● Anglais technique
  ● Communication professionnelle et présentation des résultats
  ● Application concrète des algorithmes et bases de données

1. Machine Learning et Deep Learning

- Objectif : Maîtriser les techniques avancées d’IA pour créer des modèles prédictifs et
  intelligents.
  ● Machine Learning II : modèles supervisés et non supervisés
  ● Deep Learning II : réseaux de neurones profonds (CNN, RNN)
  ● Projets pratiques sur datasets réels

2. Big Data et Bases de Données Avancées

- Objectif : Gérer, analyser et exploiter des volumes massifs de données.
  ● Hadoop I & II : architecture distribuée et traitement Big Data
  ● Spark I & II : pipelines de données et traitement en mémoire
  ● Bases NoSQL et ElasticSearch pour stockage et recherche optimisée

3. Développement et Langages pour Data Engineering

- Objectif : Développer des applications robustes et pipelines de traitement de données.
  ● Java I & II : programmation orientée objet et applications distribuées
  ● Scala I & II : programmation fonctionnelle et intégration avec Spark
  ● Intégration de workflows Data Engineering avec Spark et Hadoop

4. Business Intelligence et Applications Pratiques

- Objectif : Analyser les données et transformer l’information en décisions stratégiques.
  ● Business Intelligence : dashboards et reporting
  ● Visualisation avancée et exploitation des données
  ● Projets intégrant Machine Learning, Big Data et BI

5. Entrepreneuriat et Compétences Transverses

- Objectif : Préparer les étudiants au monde professionnel et à la création de valeur.
  ● Entrepreneuriat et innovation numérique
  ● Droit des TIC et réglementation des données
  ● Anglais technique et professionnel
  ● Méthodologie de rédaction de mémoire et soutenance

La méthode E221 : votre chemin vers le succès

Apprentissage par compétence

Acquérir les fondamentaux en expérimentant , pour développer des compétences opérationnelles.

Immersion sur projets réels

Travailler sur des cas concrets pour construire un portfolio et maîtriser la pratique en conditions réelles.

Mise en situation professionnelle

Stages, ateliers et collaborations avec des entreprises pour une expérience concrète et un réseau solide.

Modalités

Conditions d'admission

Diplôme de Technicien Spécialisé en Data & IA
Admission sur entretien individuel et test de logique ou de programmation.
Niveau requis : au minimum la classe de Terminale (toutes séries confondues).
Diplôme de Technicien Supérieur en Data & IA
Ouvert aux étudiants titulaires du Baccalauréat. Admission sur entretien et étude du dossier.

Quel diplôme ?

Technicien Spécialisé en Data & IA – Diplôme (BAC+2)
Technicien Supérieur en Data & IA – Diplôme (BAC+2)
Licence Professionnelle en Data Science & IA – Diplôme (BAC+3)
Licence Professionnelle en Machine Learning & Big Data – Diplôme (BAC+3)

À qui s’adresse ce programme ?

Titulaires du baccalauréat (ou niveau équivalent)
Passionnés par les données, les algorithmes, et les technologies d’intelligence artificielle
Curieux de comprendre comment les machines apprennent et prédisent
Esprits logiques et analytiques
Débutants souhaitant se former ou professionnels désirant se spécialiser

Expérience professionnelle et stage

La réalisation d’un stage n’est pas obligatoire.
Cependant, un stage ou une expérience en entreprise est fortement recommandé pour :

mettre en pratique vos apprentissages,
découvrir les métiers liés à la Data et à l’IA,
valoriser votre profil à l’obtention du diplôme.

Sur demande, École 221 fournit une convention de stage pour accompagner les étudiants.

Poursuite d'études

Les diplômés peuvent poursuivre vers :

une Licence Professionnelle ou Bachelor en Data Science,
une formation en Ingénierie de l’IA,
ou intégrer le marché de l’emploi comme Data Analyst, Développeur IA, ou Assistant Data Engineer.

Tarifs et solutions de financement

Tarifs de votre cursus Design numerique

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Immersion sur projets réels

Mise en situation professionnelle

Modalités

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