Data Sciences et Intelligence Artificielle

Formation en analyse de données et intelligence artificielle.

Grade

Licence

Durée

Bac + 3 ans

Crédits

180

Faculté

Sciences et Technologies

Mode

Présentiel

Cours sur le machine learning, deep learning, big data et visualisation de données.

Public Cible :
Bacheliers
Objectifs Pédagogiques :
Préparer des experts en science des données et intelligence artificielle.
Compétences Visées :
Machine learning, traitement de données massives, IA appliquée.
Spécialisations :
IA appliquée, Big Data, Deep learning, Analyse prédictive
Illustration pour Data Sciences et Intelligence ArtificielleSchool Logo

Informations Rapides

Grade:Licence
Mode:Présentiel
Calendrier:Septembre - Mai

Liste des cours

DATA005L1 - Introduction à la data science

Présentation des bases de la science des données.

ALGO008L1 - Algorithmique I

Initiation aux algorithmes fondamentaux.

MATH029L1 - Mathématiques I

Fondements mathématiques pour l'informatique.

INFO060L1 - Informatique I

Introduction à l’informatique et à l’environnement numérique.

ANGL170L1 - Anglais

Anglais de base appliqué au domaine technologique.

METH144L1 - Méthodologie universitaire

Méthodes de travail à l’université.

SGBD013L2 - Bases de données

Introduction aux bases de données relationnelles.

ALGO009L2 - Algorithmique II

Suite de l’algorithmique I : structures de données linéaires.

MATH030L2 - Mathématiques II

Mathématiques appliquées à l’analyse de données.

PROG018L2 - Programmation Python

Initiation à la programmation en Python.

EXPR036L2 - Expression écrite

Développement des compétences rédactionnelles.

STAT067L2 - Statistiques descriptives

Introduction aux outils de description des données.

PROB010L3 - Probabilités et statistiques

Introduction aux concepts fondamentaux de probabilité et de statistique.

IART038L4 - Introduction à l’IA

Introduction aux concepts de base de l'intelligence artificielle.

IART039L4 - Apprentissage supervisé

Étude des algorithmes d’apprentissage supervisé.

SGBD014L4 - Bases de données NoSQL

Découverte des bases de données NoSQL.

PROG019L4 - Programmation R

Initiation à la programmation en langage R.

DEON008L4 - Déontologie et IA

Réflexion sur les enjeux éthiques liés à l’intelligence artificielle.

IART040L5 - Machine learning

Approfondissement des techniques de machine learning.

DATA006L5 - Big Data

Introduction aux systèmes Big Data et à leur traitement.

IART041L5 - Apprentissage profond

Introduction aux réseaux de neurones profonds.

DATA007L5 - Projet de data science

Projet appliqué en data science.

ANGL172L5 - Anglais scientifique

Anglais appliqué à la recherche et au développement en IA.

DATA008L5 - Outils avancés de data science

Utilisation d’outils professionnels en data science.

IART042L6 - Traitement du langage naturel

Introduction aux techniques de traitement du langage naturel (NLP).

INFO061L6 - Vision par ordinateur

Fondamentaux de la vision artificielle.

STAG103L6 - Stage ou mémoire de fin d’études

Projet de fin d’études ou stage en entreprise.

SEMI113L6 - Séminaires spécialisés

Présentation de conférences et ateliers thématiques.

METH145L6 - Méthodologie de recherche

Techniques de recherche appliquées à la data science.

ETHI035L6 - Éthique de l’IA

Réflexions éthiques sur les impacts de l’intelligence artificielle.

Conditions d'Admission

Bacheliers

Débouchés et poursuite des études

Débouchés Professionnels :

Data scientist, ingénieur IA, analyste big data

Poursuite d'Études :

Master en Data Science, Intelligence Artificielle

Informations Pratiques

Calendrier Académique
Septembre - Mai
Évaluation
Devoirs - Examens
Mode de Formation
Présentiel

Prêt à nous rejoindre ?

Contactez-nous pour toute question ou déposez votre candidature dès maintenant.

33, Rue MZ-198 Mermoz – BP: 5355, Dakar-Fann (SENEGAL)

Vous êtes enseignant(e) ?

Rejoignez notre équipe et contribuez à façonner l’avenir de l’éducation avec passion et excellence.