Filière Datascience et intelligence artificielle

Founded in 2014 - DSIA : La plaquette de présentation

La data science et l'intelligence artificielle font partie des métiers en émergence, et sont parmi les clés de l'industrie du futur (les métiers du bigData). Des métiers en fort essor, avec une rareté des profils, qui ont même été qualifiés de sexiest job of the 21st century.

Les besoins en spécialistes de la data et de l'IA ont été soulignés dans le rapport Villani sur l'intelligence artificielle « Former des talents en IA, à tous niveaux », et dans un rapport de l'INRIA « L'émergence d'une nouvelle filière de formation: datascientist ».

Métiers

Qu'est ce que c'est ?

Une définition, parmi d'autres, de la « science des données », est donnée par Field Cady dans "The Data Science Handbook", John Wiley & Sons, 2017.

Data science means doing analytics work that, for one reason or another, requires a substantial amount of software engineering skills.

Il s'agit d'analyser des données, en vue de découvrir, extraire des caractéristiques, informations pour en tirer des décisions et créer de la valeur. Cette analyse requiert des compétences et agilité avec l'outil informatique.

Le spécialiste de la data (data-analyst, data-engineer, data-scientist) possède des compétences à la fois en analyse de données et machine learning, en développement et prototypage informatique, et des compétences métier [Référence].

L'intelligence artificielle inclut le machine learning et va jusqu'à la prise de décision, quand la data science débute avec la collecte, nettoyage des données et features engineering et comprend également le machine learning. Une description de ces différents champs est disponible dans cette présentation.

Qu'est ce qu'on y fait ?

On y fait tout cela...

On y forme des ingénieurs spécialistes de la collecte, du recueil et du traitement des données, spécialistes de l'implantation et du déploiement de solutions d'analytics. La formation a été conçue pour donner des compétences solides en "data engineering", machine learning, programmation et techniques de developpement devOps. Les cas d'usage sont donnés tout au long de la formation via des nombreux TP, mini-projets, compétitions de type Kaggle entre étudiants, et par le biais d'interventions de partenaires industriels.

Des exemples de projets

Des exemples de compets

Les points forts

Ouverture sur le monde