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A l’ère du digital, les sciences de données et l’intelligence artificielle sont des secteurs d’avenir à la pointe de la technologie. En choisissant ce parcours, vous serez capable de concevoir des machines capables d’apprendre, d’analyser des données et de prédire des événements. A ce fait, vous suivrez des formations en machine learning, big data, traitement de données… Vous aurez ainsi les compétences pour intégrer des métiers tels que analyste de données, ingénieur intelligence artificielle, data scientist…
Pour plus d’informations, contacter Mme. Farah JMILI
- Réseaux informatiques préparation certification 1
- architecture des systèmes à microprocesseurs et des microcontrôleurs
- Systèmes d'exploitation avancés
- Algorithmique avancée
- Atelier Programmation C avancée
- Sécurité informatique
- Bases de données
- Mathématique de l'ingénieur (Math discrète)
- Acquisition et traitement numérique du signal
- Initiation à l'Intelligence artificielle
- Développement web
- Français
- Anglais
- Programmation orientée objet
- Algorithmique avancée 2
- Préparation à la certification réseaux informatiques
- Architecture systèmes, systèmes embarqués et IoT
- Atelier SGBD
- Développement web avancé
- Programmation Python
- Traitement d'image
- Modélisation objet
- Français
- Anglais
- Architecture logicielle & Design Patterns
- Infrastructure Cloud
- Bases de données NO SQL
- Data mining
- Fondements intelligence artificielle
- Analyse de données
- Python OO
- Entrpôts de données (Datawarehouse)
- Projet d'intégration (projet IA)
- Français
- Anglais
- Méthodologies agiles
- Cloud computing (prépa à la certif Amazon)
- préparation à la certification HCAI
- Apprentisaage automatique (Machine Learning)
- Python orienté data Science
- Modèles stochastiques
- Projet PFA
- Computer Vision
- Big Data I (Hadoop/Mapreduce)
- Certif Azure
- Français
- Anglais
- ESB
- Droit et Ethique de l'Ingéneur
- Devops/MLops
- Business Intelligence: certification Microsoft ( EXAM PL300 Power BI)
- Traitement automatique du langage naturel (NLP)
- Big Data 2 (Spark)
- Apprentissage profond (Deep Learning)
- Reconnaissance de formes (image recognition)
- Finance pour l'Ingénieur
- Visualisation des données
- Robotique
- Marketing Digital
- Blockchain
- PFE