Parcours Données, Connaissances et Intelligence

Objectifs :

Le parcours DCI vise à former des spécialistes en ingénierie des données (data engineer, data scientist) ayant de solides connaissances théoriques (modèles formels de représentation des données et algorithmes de traitement) et pratiques (outils, bibliothèques et frameworks logiciels de traitement de données) permettant de collecter, nettoyer, intégrer et analyser des données de différentes natures (structurées/texte, temporelles/atemporelles), en streaming, hétérogènes et de grande dimension. Les outils de l’Intelligence Artificielle (IA) statistique (apprentissage automatique) et IA symbolique seront utilisés dans l’enseignement de cette formation.

Les enseignements seront dispensés aussi bien par des intervenants industriels que des intervenants académiques.

Débouchés :

• Concepteur et développeur d’applications informatiques
• Ingénieur de la donnée : conçoit et fabrique des pipelines permettant de transformer des données (dans un format exploitable pour les data scientists) et de les transmettre. Son rôle est aussi d’intégrer,  de consolider, de structurer et nettoyer les données
• Architecte des données
• Ingénieur décisionnel (Business intelligence)
• Scientifique de la donnée (data scientist) : analyse et exploite toutes données des clients d’une entreprise pour créer des modèles prédictifs et aider à la prise de décision
• Architecte des système d’information
• Chief Data Officer (après une certaine expérience) 
• Recherche scientifique (après le Doctorat) sur les problématiques liées à la données : gestion et analyse de données
• Emplois en R&D 

Les entreprises concernées par le master sont des acteurs intéressés par la recherche et le traitement de l’information, la fouille et l‘exploitation de la donnée en milieu bancaire (Société générale, BNP etc), en assurance (AXA, ALLIANZ), en marketing, ou encore dans le domaine des ressources humaines et des grands groupes industriels tels que SAP, Microsoft, Google, Thalès, TOTAL etc.

Mots clés : gestion des données, traitement des données, exploitation des données, IA statistique (machine learning), IA symbolique (logique), représentation de connaissances, raisonnement etc.