Bac +5 - Expert en ingénierie informatique et innovation numérique (RNPC Niveau 7) - Parcours IA et Big Data

• Comprendre les concepts, l’écosystème, les applications et les enjeux de l’IA
• Développer ses compétences en techniques d’IA, notamment le Machine Learning, Deep Learning IA générative, Chatbot...
• Maîtriser les outils et les technologies du monde de l’IA
• Apprendre à bien mener un projet informatique sur l’Intelligence Artificielle et ses applications
• Apprendre à combiner les techniques de programmation et les techniques mathématiques pour analyser de grandes quantités de données
• Développez vos compétences en technologies Big Data y compris Python, SQL et Hadoop et Spark
• Apprendre à résoudre rigoureusement des problématiques métiers du monde réel en exploitant les données
• Acquérir les compétences requises pour se lancer dans une carrière de Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer

Cette formation Expert vous fera acquérir les compétences nécessaires à la conception et la mise en œuvre de plateformes basées sur l’Intelligence Artificielle, elle prépare également au management d’équipe sur des projets d’infrastructures Cloud et d’exploitation des Big Data.

ANALYSER LE SI ET CONSEILLER SUR SON ÉVOLUTION

• Mathématiques - 35 h
• IA : Concept et Techniques - 18 h
• Intelligence Stratégique - Géopolitique - 12 h
• Droit de l’informatique - RGPD - 6 h

PILOTER UN PROJET INFORMATIQUE

• Gestion de projet Agile/Scrum - 12 h
• Management interculturel - 12 h
• Project LAB - 72 h
• Mémoire et veille scientifique et technologique
• Mémoire d’entreprise - soutenance

CRÉER ET DÉVELOPPER DES PROJETS NUMÉRIQUES INNOVANTS ET CRÉATEURS DE VALEUR

• Anglais et préparation du TOEIC - 64 h
• Communication - 12 h
• Entreprenariat - 33 h
• Atelier RSE - 6 h
• Engagement Etudiant

ASSURER LA SÉCURISATION DES DONNÉES ET DES TRAITEMENTS D’UN PROJET

• Réseaux & Cloud - 32 h
• Modèles API - 12 h
• IoT & Exploitation de données - 24h
• Administration HADOOP,
• supervision HDFS - 12 h
• Data Ops/ML Ops - 18 h
• Sécurité des SI et des Data - 18 h

INGÉNIÉRIE DES LOGICIELS ET SYSTÈMES

• Linux Scripting - 12 h
• Python pour l’analyse de données - 18 h
• Base de données - 30 h
• Data Visualisation - 18 h
• Datawarehouse & DataLake - 36 h
• Data Engineering avec Azure - 30 h
• SPARK - 36 h
• HADOOP - 12 h
• Recherche & Indexation de données - 12 h
• Business Intelligence, Power BI - 18 h
• Vision par ordinateur - 12 h
• Machine Learning & Deep Learning - 48 h
• Sklearn - 6 h
• Traitement du Langage Naturel NLP - 18 h
• IA Avancée & génération des modèles - 12 h
• Web sémantique & Web des données
• Répondre à un appel d’offre

L’acquisition des connaissances repose sur une pédagogie mixte combinant cours théoriques, pratique et apprentissages professionnalisants.

Les cours fondamentaux, dispensés en présentiel, apportent les bases conceptuelles et sont complétés par des travaux dirigés permettant d’approfondir les notions.

La formation accorde une place importante aux travaux pratiques et à la réalisation de projets, individuels ou en groupe, afin de favoriser la mise en application des savoirs, la collaboration et l’autonomie. Des études de cas, mises en situation et analyses de situations de travail rapprochent les apprentissages des réalités du secteur professionnel.

La formation est enrichie par des conférences thématiques et des interventions de professionnels, favorisant la compréhension des enjeux actuels et l’ouverture sur l’écosystème numérique.

Le basculement d'un cours du présentiel vers le distanciel peut être effectué à titre exceptionnel.

Diplôme délivré par  ESIEE-IT - CCI Paris Île-de-France, reconnu par l’Etat, enregistré au Répertoire National des Certifications Professionnelles Code 39425 « Expert en ingénierie informatique et innovation numérique », Titre RNCP niveau 7, Date d'enregistrement de la certification : 22-07-2024.

La certification est structurée en blocs de compétences, chacun évalué de manière autonome au moyen de mises en situation professionnelles, d’études de cas et de contrôles continus. Une fois validée, les blocs de compétences le restent de manière définitive. 

L’obtention de la certification requiert la validation de l’ensemble des blocs de compétences, ainsi que la soutenance d’un mémoire professionnel. La certification est délivrée par un jury professionnel indépendant. 

Notre Bac +5 IA et Big Data permet aux futurs diplômés d’occuper de multiples postes. Nous donnons à titre indicatif, les métiers suivants :

• Data Scientist
• Data Analyst 
• Ingénieur Machine Learning
• Chef de Projet IA
• Ingénieur d'Études Big Data
• Data Manager
• Data Engineer
• Architecte Bases de Données BDD
• Découvrez les métiers du numérique responsable

Pilotage de Projet Informatique IA & Data

• Management de projets informatiques avec composantes IA & Data
• Conception d’architectures de systèmes intelligents d’analyse de données
• Mise en oeuvre de composants fonctionnels IA & Data
• Mise en place de systèmes Big Data (Hadoop, Spark ...)
• Maîtrise de l’interopérabilité fonctionnelle et technique de projets de valorisation de données

Conception et développement d’applications

• Conception de solutions informatiques IA & Data innovantes
• Développement d’applications Machine Learning Intelligentes
• Gestion des composants logiciels IA & DATA

Mise en place d’infrastructures IA & DATA

• Mise en place d’infrastructures Cloud pour l’analyse de données
• Supervision des systèmes et des applications BI et Big Data
• Organisation des équipes d’exploitation et d’administration de projets IA & Data

Calendrier des cours M1 Année 2026-2027

Calendrier des cours M2 Année 2026-2027

Taux d'obtention du diplôme en 2025 : 96.50% (par rapport au taux de présentation à l'examen)

Taux d'insertion dans l'emploi à 7 mois : 66.7%, dont 93% dans le métier visé (sortant 2024- source OFEM)