MSU — Master Spécialisé Universitaire Ingénierie des Données et Intelligence Artificielle Mathématiques et Informatique 2 ans — 4 semestres Weekends 59 000 MAD Inscriptions ouvertes
Mathématiques et Informatique 2 ans — 4 semestres Weekends 59 000 MAD Inscriptions ouvertes
Objectifs Objectif général : L’objectif de cette formation est de former des spécialistes capables de collecter, analyser et valoriser les données en mobilisant les méthodes modernes de Data Science, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique . Elle vise également à développer des compétences en conception et déploiement de solutions basées sur les données, afin de répondre aux besoins des entreprises en matière d’analyse prédictive, d’aide à la décision et de transformation digitale . La formation prépare ainsi des professionnels aptes à intégrer des environnements industriels et organisationnels, capables de conduire des projets data et IA et de contribuer à l’innovation et à la création de valeur dans divers secteurs d’activité. Compétences visées : Former des spécialistes capables de collecter, analyser et valoriser les données en utilisant des méthodes modernes de Data Science, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique Développer des compétences en conception et déploiement de solutions basées sur les données , permettant de répondre aux besoins des entreprises en matière d’analyse prédictive, d’aide à la décision et de transformation digitale. Préparer des professionnels aptes à intégrer des environnements industriels et organisationnels , capables de conduire des projets data et IA et de contribuer à l’innovation et à la création de valeur dans différents secteurs d’activité. Conditions d'accès Prérequis académiques : BAC+3 scientifique ou technique Procédure de sélection : Dossier + entretien Pièces du dossier : Obligatoire : CV, relevés de notes, lettre de motivation, Optionnel : recommandations, attestations liées au domaine de L’IA ou l’informatique. Débouchés Secteurs d'activité ciblés Le secteur financier, Télécommunications, Industrie (maintenance prédictive, optimisation des processus, contrôle qualité automatisé), Commerce et e-commerce, Santé (analyse des données médicales, systèmes d’aide à la décision), etc Métiers / Postes visés Data Scientist Data Analyst Data Engineer Machine Learning Engineer Business Intelligence Analyst Programme Module MOD01 Programmation Python pour la Data Science ELM01 Programmation python ELM02 Python pour data science MOD02 Bases de données et SQL ELM01 Conception des bases de données ELM02 SQL et manipulation des données MOD03 Visualisation de données et Business Intelligence ELM01 Visualisation de données ELM02 Business Intelligence MOD04 Probabilités et Statistique appliquées ELM01 Probabilités ELM02 Statistiques appliquées MOD05 Mathématiques pour la Data Science ELM01 Algèbre linéaire pour la Data Science ELM02 Optimisation pour la data science 1 MOD06 Business English and Communication ELM01 Business English ELM02 Professional communication Module MOD01 Machine Learning ELM01 Apprentissage supervisé ELM02 Apprentissage non supervisé MOD02 Data Mining et exploration de données ELM01 Préparation et exploration des données ELM02 Techniques de Data Mining MOD03 Data Engineering ELM01 Data Engineering MOD04 Big Data et traitement distribué ELM01 Technologies Big Data ELM02 Traitement distribué MOD05 Recherche opérationnelle et optimisation pour Data Science ELM01 Recherche opérationnelle et heuristiques ELM02 Optimisation pour data science 2 MOD06 Communication et Management ELM01 Communication ELM02 Management d’entreprise Module MOD01 Traitement automatique du langage naturel (NLP) ELM01 Traitement automatique du langage naturel (NLP) MOD02 Deep Learning ELM01 Deep Learning MOD03 Computer vision ELM01 Computer vision MOD04 Modélisation prédictive et séries temporelles ELM01 Analyse des séries temporelles ELM02 Prévision MOD05 Cloud computing pour la Data ELM01 Cloud Computing pour la Data MOD06 Gestion de projets Data et Innovation ELM01 Gestion de projets Data et Innovation Module MOD01 PFE/Mémoire Contacts supplémentaires Amine Jamali-Alaoui [email protected]
Objectifs Objectif général : L’objectif de cette formation est de former des spécialistes capables de collecter, analyser et valoriser les données en mobilisant les méthodes modernes de Data Science, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique . Elle vise également à développer des compétences en conception et déploiement de solutions basées sur les données, afin de répondre aux besoins des entreprises en matière d’analyse prédictive, d’aide à la décision et de transformation digitale . La formation prépare ainsi des professionnels aptes à intégrer des environnements industriels et organisationnels, capables de conduire des projets data et IA et de contribuer à l’innovation et à la création de valeur dans divers secteurs d’activité. Compétences visées : Former des spécialistes capables de collecter, analyser et valoriser les données en utilisant des méthodes modernes de Data Science, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique Développer des compétences en conception et déploiement de solutions basées sur les données , permettant de répondre aux besoins des entreprises en matière d’analyse prédictive, d’aide à la décision et de transformation digitale. Préparer des professionnels aptes à intégrer des environnements industriels et organisationnels , capables de conduire des projets data et IA et de contribuer à l’innovation et à la création de valeur dans différents secteurs d’activité.
Objectif général : L’objectif de cette formation est de former des spécialistes capables de collecter, analyser et valoriser les données en mobilisant les méthodes modernes de Data Science, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique . Elle vise également à développer des compétences en conception et déploiement de solutions basées sur les données, afin de répondre aux besoins des entreprises en matière d’analyse prédictive, d’aide à la décision et de transformation digitale . La formation prépare ainsi des professionnels aptes à intégrer des environnements industriels et organisationnels, capables de conduire des projets data et IA et de contribuer à l’innovation et à la création de valeur dans divers secteurs d’activité. Compétences visées : Former des spécialistes capables de collecter, analyser et valoriser les données en utilisant des méthodes modernes de Data Science, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique Développer des compétences en conception et déploiement de solutions basées sur les données , permettant de répondre aux besoins des entreprises en matière d’analyse prédictive, d’aide à la décision et de transformation digitale. Préparer des professionnels aptes à intégrer des environnements industriels et organisationnels , capables de conduire des projets data et IA et de contribuer à l’innovation et à la création de valeur dans différents secteurs d’activité.
Former des spécialistes capables de collecter, analyser et valoriser les données en utilisant des méthodes modernes de Data Science, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique
Développer des compétences en conception et déploiement de solutions basées sur les données , permettant de répondre aux besoins des entreprises en matière d’analyse prédictive, d’aide à la décision et de transformation digitale.
Préparer des professionnels aptes à intégrer des environnements industriels et organisationnels , capables de conduire des projets data et IA et de contribuer à l’innovation et à la création de valeur dans différents secteurs d’activité.
Conditions d'accès Prérequis académiques : BAC+3 scientifique ou technique Procédure de sélection : Dossier + entretien Pièces du dossier : Obligatoire : CV, relevés de notes, lettre de motivation, Optionnel : recommandations, attestations liées au domaine de L’IA ou l’informatique.
Prérequis académiques : BAC+3 scientifique ou technique Procédure de sélection : Dossier + entretien Pièces du dossier : Obligatoire : CV, relevés de notes, lettre de motivation, Optionnel : recommandations, attestations liées au domaine de L’IA ou l’informatique.
Obligatoire : CV, relevés de notes, lettre de motivation,
Optionnel : recommandations, attestations liées au domaine de L’IA ou l’informatique.
Débouchés Secteurs d'activité ciblés Le secteur financier, Télécommunications, Industrie (maintenance prédictive, optimisation des processus, contrôle qualité automatisé), Commerce et e-commerce, Santé (analyse des données médicales, systèmes d’aide à la décision), etc Métiers / Postes visés Data Scientist Data Analyst Data Engineer Machine Learning Engineer Business Intelligence Analyst
Secteurs d'activité ciblés Le secteur financier, Télécommunications, Industrie (maintenance prédictive, optimisation des processus, contrôle qualité automatisé), Commerce et e-commerce, Santé (analyse des données médicales, systèmes d’aide à la décision), etc Métiers / Postes visés Data Scientist Data Analyst Data Engineer Machine Learning Engineer Business Intelligence Analyst
Programme Module MOD01 Programmation Python pour la Data Science ELM01 Programmation python ELM02 Python pour data science MOD02 Bases de données et SQL ELM01 Conception des bases de données ELM02 SQL et manipulation des données MOD03 Visualisation de données et Business Intelligence ELM01 Visualisation de données ELM02 Business Intelligence MOD04 Probabilités et Statistique appliquées ELM01 Probabilités ELM02 Statistiques appliquées MOD05 Mathématiques pour la Data Science ELM01 Algèbre linéaire pour la Data Science ELM02 Optimisation pour la data science 1 MOD06 Business English and Communication ELM01 Business English ELM02 Professional communication Module MOD01 Machine Learning ELM01 Apprentissage supervisé ELM02 Apprentissage non supervisé MOD02 Data Mining et exploration de données ELM01 Préparation et exploration des données ELM02 Techniques de Data Mining MOD03 Data Engineering ELM01 Data Engineering MOD04 Big Data et traitement distribué ELM01 Technologies Big Data ELM02 Traitement distribué MOD05 Recherche opérationnelle et optimisation pour Data Science ELM01 Recherche opérationnelle et heuristiques ELM02 Optimisation pour data science 2 MOD06 Communication et Management ELM01 Communication ELM02 Management d’entreprise Module MOD01 Traitement automatique du langage naturel (NLP) ELM01 Traitement automatique du langage naturel (NLP) MOD02 Deep Learning ELM01 Deep Learning MOD03 Computer vision ELM01 Computer vision MOD04 Modélisation prédictive et séries temporelles ELM01 Analyse des séries temporelles ELM02 Prévision MOD05 Cloud computing pour la Data ELM01 Cloud Computing pour la Data MOD06 Gestion de projets Data et Innovation ELM01 Gestion de projets Data et Innovation Module MOD01 PFE/Mémoire
Module MOD01 Programmation Python pour la Data Science ELM01 Programmation python ELM02 Python pour data science MOD02 Bases de données et SQL ELM01 Conception des bases de données ELM02 SQL et manipulation des données MOD03 Visualisation de données et Business Intelligence ELM01 Visualisation de données ELM02 Business Intelligence MOD04 Probabilités et Statistique appliquées ELM01 Probabilités ELM02 Statistiques appliquées MOD05 Mathématiques pour la Data Science ELM01 Algèbre linéaire pour la Data Science ELM02 Optimisation pour la data science 1 MOD06 Business English and Communication ELM01 Business English ELM02 Professional communication
Module MOD01 Machine Learning ELM01 Apprentissage supervisé ELM02 Apprentissage non supervisé MOD02 Data Mining et exploration de données ELM01 Préparation et exploration des données ELM02 Techniques de Data Mining MOD03 Data Engineering ELM01 Data Engineering MOD04 Big Data et traitement distribué ELM01 Technologies Big Data ELM02 Traitement distribué MOD05 Recherche opérationnelle et optimisation pour Data Science ELM01 Recherche opérationnelle et heuristiques ELM02 Optimisation pour data science 2 MOD06 Communication et Management ELM01 Communication ELM02 Management d’entreprise
Module MOD01 Traitement automatique du langage naturel (NLP) ELM01 Traitement automatique du langage naturel (NLP) MOD02 Deep Learning ELM01 Deep Learning MOD03 Computer vision ELM01 Computer vision MOD04 Modélisation prédictive et séries temporelles ELM01 Analyse des séries temporelles ELM02 Prévision MOD05 Cloud computing pour la Data ELM01 Cloud Computing pour la Data MOD06 Gestion de projets Data et Innovation ELM01 Gestion de projets Data et Innovation
Contacts supplémentaires Amine Jamali-Alaoui [email protected]
Amine Jamali-Alaoui [email protected]