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DATA SCIENCE

Domaine
DATA

DATA SCIENCE 

Avec l’essor des technologies numériques, la collecte et la gestion de données sont devenues des enjeux éco- nomiques stratégiques pour de nombreuses entreprises. Ces pratiques ont amené à la naissance d’un tout nouveau secteur et de nouveaux emplois : la data science.

La formation de data science sont des cursus informatiques et statistiques qui permettent de se préparer aux métiers de la gestion et de l’analyse de « données massives », aussi appelées « big data »

Elle vous ouvre les portes des métiers de l’intelligence artificielle et vous enseigne l’ensemble des techniques avancées de data science et big data : programmation Python, collecte, traitement, gestion et visualisation de données, machine learning, NLP et chatBot, vision par ordinateur et deep learning.

Ces cours théoriques sont accompagnés de projets de groupe et d’un stage de fin d’année pour professionna- liser les profils des étudiants

Objectifs

Les méthodes d’extraction de connaissances, pour pouvoir être développées à l’échelle de masses de don- nées requièrent la maitrise des mécanismes de parallélisation et distribution des calculs, des méthodes d’ac- cès et de requêtes à des bases de données réparties à très grande échelle et en temps-réel.

La grande dimension influence la conception même des algorithmes d’extraction de connaissance et d’infé- rence statistique, poussant à l’utilisation de nouveaux outils issus de différentes branches des mathématiques (analyse fonctionnelle, analyse numérique, optimisation convexe et non convexe) dont il s’agit d’acquérir la compréhension.

Ces objectifs sont celles que nous atteindrons avec l’ensemble de nos étudiants durant ce parcours qui asso- ciera des cours théoriques et méthodologiques complétés par des projets en « vraie grandeur » faisant inter- venir tous les aspects des sciences des données, depuis l’acquisition jusqu’à l’exploitation et l’analyse.

Cibles

  • En 1ère année : Titulaire du Bac (Terminale S, ES spé maths, technologique)
  • En 3ème année : Titulaire d’un BTS ou DUT informatique ou technologique, ou d’un Bac + 2 informatiques ou scientifique

Méthodes Pédagogiques

  • Cours magistraux
  • Analyses pratiques
  • Etudes de Cas
  • Séminaires & Témoignages de Professionnels
  • Exercices et mise en situation
  • Stage Pratique en entreprise

Contenu des enseignements (liste non exhaustive)

  • Introduction au big data
  • Introduction à la data science
  • Identifier les familles d’algorithmes de machine learning
  • Sous le capot des algorithmes
  • La boite à outil du data scientist
  • Les pièges du machine learning
  • Data cleaning
  • Data visualisation

Débouchés

  • Data Miner, Data Analyst,
  • Chief Data Officer,
  • Data Architect,
  • Data Scientist,
  • Ingénieur Big Data
  • Architecte technique

Poursuite d’Etudes

  • Master Cloud Computing
  • Master Data Science & IA
  • Master Data Centers