Ce module a été développé afin de rendre le site Efrei accessible au plus grand nombre.
Si malgré notre vigilance, vous rencontriez le moindre problème d’accessibilité sur notre site, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse site-groupe@efrei.fr ou par téléphone au +33 188 289 000.
Majeure en apprentissage Big Data & Machine Learning
La majeure « Big Data & Machine Learning » forme des ingénieurs capables d’exploiter et donner du sens aux volumes importants de données brutes, que l’on appelle aussi big data. Les étudiants de cette majeure acquièrent des connaissances et compétences techniques avancées qui leur permettent d’utiliser et de développer des solutions d’intelligence artificielle pour la prise de décision, concevoir, déployer et gérer des infrastructures de données à grande échelle.
Présentation
La majeure « Big Data & Machine Learning » forme des ingénieurs capables de répondre aux défis complexes de la transformation numérique des entreprises.
Ce programme vise à doter les étudiants des compétences nécessaires pour exploiter les données massives et les technologies avancées et l’intelligenence artificielle afin d’optimiser la prise de décision, la gestion et l’anticipation des tendances futures.
Les cours de la majeure couvrent des domaines essentiels tels que les mathématiques , l’intelligence artificielle, le ‘Machine Learning’ et le ‘Deep Learning’. Les étudiants apprendront également à maîtriser les principes et les outils de l’ingénierie des données, y compris la collecte, le stockage, l’analyse et la transformation des données, tout en respectant les régulations et les normes éthiques en vigueur.
Les ingénieurs formés dans cette majeure jouent un rôle crucial dans divers secteurs, en exploitant des données pour révolutionner des domaines comme la santé, le commerce, l’urbanisme et la sécurité. Ils sont capables de créer et gérer des infrastructures de données et le tout en utilisant les technologies et les services du Cloud.
Objectifs :
- Les cours de la majeure couvrent des domaines essentiels tels que les mathématiques appliquées, l’intelligence artificielle, le ‘Machine Learning’ et le ‘Deep Learning’. Les étudiants apprendront également à maîtriser les principes et les outils de l’ingénierie des données, y compris la collecte, le stockage, l’analyse et la transformation des données, tout en respectant les régulations et les normes éthiques en vigueur.
Aptitudes visées :
- Analyser les sources de données existantes pour organiser et synthétiser les résultats de manière exploitable.
- Implémenter, déployer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle pour modéliser et anticiper de nouveaux comportements et usages.
- Mettre en œuvre et optimiser les outils d’analyse et de traitement pour garantir l’efficacité des solutions proposées.
- Optimiser les solutions de traitement, de stockage et d’analyse de données massives pour garantir une utilisation optimale des ressources.
- Implémenter des solutions de traitement, de stockage et d’analyse de données massives en respectant les bonnes pratiques et les normes de l’industrie.
- Déployer des solutions de d’IA et de traitement de données sur le cloud, en assurant leur intégration avec les systèmes existants.
Compétences visées
- Appliquer les méthodes d’apprentissage automatique aux données d’entreprise.
- Implémenter les solutions de traitement, de stockage et d’analyse de données massives.
- Créer les visualisations de données pour communiquer les résultats d’analyses.
- Concevoir et construire des datalakes et de pipelines de données et les optimiser.
- Concevoir, implémenter et optimiser des solutions d’IA et de traitement de données sur le cloud.
- Implémenter , déployer et industrialiser des solutions d’IA dans le cloud.
Notre valeur ajoutée
Pédagogie par projets
En Ingé2 et Ingé3, les élèves effectuent deux projets transverses qui font appel à de nombreuses compétences : techniques, gestion de projet, gestion d’équipe, montage d’un business plan, compétences de communication pour défendre son projet.
Un programme bien construit
L’approche qualité et normes de l’aéronautique sous-tend les enseignements et les deux projets de cycle Master.
Une équipe dédiée
L’ensemble des responsables de formation guide les étudiants tout au long de l’année dans leur parcours.
Responsable formation : Djallel DILMI
djallel.dilmi@efrei.fr
Programme
Rythmes
Alternance en contrat d’apprentissage en 1re et 2ème année de Master (Ingé2, Ingé3) – 2 jours à l’Efrei / 3 jours en entreprise.
Alternance en contrat d’apprentissage en 1re et 2ème année de Master (Ingé2, Ingé3) – 1 semaine à l’Efrei / 1 semaine en entreprise.
Informations pratiques
-
Pré-requis
• Les élèves qui souhaitent intégrer le cycle ingénieur en BAC+3/+4 doivent valider leur année de L3 université ou un Master scientifique.
• Pour entrer en cycle ingénieur avec la majeure Parcours Big Data & Machine Learning, il faut être admis par le jury de passage en cycle M.
• La décision du jury sera prise en fonction des notes obtenus en cours de l’année L3 et les retours des enseignants sur l’étudiant concerné.
-
Admissions parallèles (Ingé2, Ingé3)
Tu souhaites intégrer le cycle ingénieur en BAC+3/+4 ?
Le parcours Ingé2-NEW a pour objectif d’accueillir des étudiants qui souhaitent rejoindre l’Efrei en 4ème année (Ingé2) pour un semestre ou pour poursuivre en 5ème année (Ingé3) et obtenir le diplôme d’ingénieurs.
Pré-requis : avoir validé leur année de L3 université ou un Master scientifique.
Dépôt de votre dossier de candidature sur efrei.fr (de novembre à septembre et sous réserve des places disponibles).
Déroulement de la sélection
- Etude de dossier
- Entretien de motivation (30 min)
- Les résultats sont communiqués par mail 10 jours maximum après avoir passé l’entretien
Les frais de candidature sont gratuits.
Tu es étudiant étranger et tu souhaites intégrer l’école en Ingé2-NEW (BAC+3/Bac+4) clique ici
-
Alternance (Ingé2, Ingé3)
Frais de réservation* : 500 €
Frais de scolarité : 13 500 €/anL’école se réserve le droit de modifier les frais de scolarité chaque année.
*Pour bloquer leur place dans les formations en alternance/apprentissage, les candidats admis devront payer des frais de réservation de 500 € (remboursables en cas de placement en entreprise ou de rétractation dans le délai légal).
**Les frais de scolarité pour les formations en alternance sont pris en charge par l’entreprise.
-
Date de rentrée
Date de rentrée : 28 août.
-
Modalités pédagogiques
80% présentiel
- 1 020h de cours technique sur 3 ans
- 450h de cours de Formation Générale sur 3 ans
- 175h de projets transverses sur 3 ans
La pédagogie mêle cours théoriques, travaux pratiques, projets ou études de cas.
Accessible aux personnes en situation de handicap. -
Modalités d'évaluation
Contrôle continu, examens partiels, restitution de projets, évaluation de TP et TD.
- Diplôme préparé : RNCP38532
- Diplôme d’Ingénieurs contrôlé par l’Etat + Certification Cloud en IA
Débouchés
- Data Scientist
- Machine Learning Expert
- Computer Vision Engineer
- Chief Analytics Officer
- Data Engineer
- Big Data Architect
- DevOps Engineer
- Data Analyst
Une poursuite d’études en Master spécialisé ou en Doctorat est possible à l’Efrei.
Réseau des Alumni
Efrei possède un réseau de 14 500 anciens-élèves diplômés du Programme Grande Ecole ou des Programmes Experts du numérique. Evoluant en France et à l’international, ils sont très appréciés pour leurs compétences à la fois techniques, managériales et humaines, un atout indéniable pour l’insertion et la mobilité de ses membres.
