Présentation

Le Master Universitaire Spécialisé en Ingénierie en Intelligence Artificielle, Digitalisation et Data Science, accredité par l’Université Sultan Moulay Slimane – ENSA Khouribga, forme des experts capables de concevoir, développer et gérer des solutions innovantes dans les domaines de l’intelligence artificielle, de la science des données et de la transformation digitale.

Ce programme vise à doter les étudiants des compétences nécessaires pour collecter, stocker, traiter et analyser des données à grande échelle, en exploitant les technologies avancées du Cloud Computing, de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning. Il est conçu pour former des professionnels capables de combiner des compétences avancées en intelligence artificielle avec des stratégies de marketing digital et de transformation digitale.

Grâce à un parcours alliant enseignements théoriques et applications pratiques, les étudiants maîtrisent des outils essentiels tels que Python, Hadoop, MongoDB, SQL/NoSQL, Spark et les plateformes Cloud. Ils apprennent également à développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle et de Big Data, tout en respectant les bonnes pratiques de l’industrie ainsi que les normes éthiques et réglementaires.

Cette formation interdisciplinaire couvre à la fois les aspects techniques de l’IA et les pratiques digitales modernes, permettant ainsi aux étudiants de relever les défis actuels du marché et de répondre aux exigences des entreprises en matière d’innovation et de compétitivité.

Objectifs

Le master vise à doter les étudiants des compétences suivantes :
✅ Maîtriser les technologies du Big Data : Développer une expertise en stockage, traitement massif des données et technologies Hadoop.
✅ Concevoir et optimiser des Bases de Données : Apprendre à exploiter efficacement les SGBD (SQL, NoSQL) pour gérer des données complexes.
✅ Utiliser les outils de Business Intelligence : Savoir exploiter les solutions BI de Microsoft et d’autres outils analytiques pour interpréter et visualiser les données.
✅ Optimiser la performance et la modélisation : Développer une maîtrise des techniques de modélisation multidimensionnelle et d’amélioration des performances.
✅ Appliquer les méthodes de Statistiques et Data Mining : Utiliser des algorithmes avancés pour extraire des connaissances stratégiques à partir des données.
✅ Développer des applications web et distribuées : Acquérir des compétences en développement d’applications web et en gestion de systèmes distribués.
✅ Intégrer les stratégies de marketing et publicité digitale : Comprendre et appliquer les principes du data marketing, e-commerce et publicité en ligne.
✅ Former des experts en IA et transformation digitale : Préparer les étudiants à utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser les stratégies marketing, la prise de décision et l’expérience client.
✅ Renforcer les compétences en analyse de données : Maîtriser les techniques analytiques avancées pour transformer les données en insights exploitables.
✅ Encourager l’innovation et la création de solutions : Stimuler la créativité et le développement de solutions technologiques innovantes adaptées aux besoins des entreprises.
✅ Préparer à une diversité de carrières : Offrir des opportunités dans des domaines variés tels que l’analyse de données, le marketing digital, la gestion des systèmes d’information et les technologies de l’IA.

Aptitudes visées

🎯 Analyser et structurer de grandes quantités de données, en utilisant des outils comme SQL, NoSQL, Hadoop, et Spark, pour en extraire des insights exploitables.
🎯 Développer et optimiser des modèles avancés de Machine Learning et Deep Learning pour résoudre des problématiques complexes dans des domaines variés, incluant la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP).
🎯 Concevoir et déployer des solutions Big Data sur des infrastructures Cloud, garantissant la scalabilité, la sécurité et l’efficacité des données traitées à grande échelle.
🎯 Maîtriser les outils et langages de la Data Science et du Big Data (Python, SQL, MongoDB, Hadoop, Spark) et intégrer des outils BI de Microsoft pour des analyses décisionnelles.
🎯 Appliquer les méthodes d’optimisation et d’industrialisation des solutions d’intelligence artificielle, tout en intégrant les meilleures pratiques de gouvernance et de sécurité des données.

Débouchés professionnels

  • Data Scientist
  • Data Engineer
  • Consultant BI
  • Consultant Big Data
  • Expert en Machine Learning
  • Expert en Intelligence Artificielle
  • Intégrateur des systèmes dans une entreprise
  • Développeur

Modules Enseignés & Planing

Dans le tableau ci-dessous, vous trouverez les modules enseignés ainsi que le planning.

Expand all

Semestre 2