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.
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.
🎯 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.
✔️ Concevoir des architectures d’entrepôt de données adaptées à l’analyse décisionnelle.
✔️Maîtriser les bases de données relationnelles (SQL) et leur optimisation.
✔️Appliquer les principes de normalisation et de conception des bases de données.
✔️Optimiser le stockage et l’accès aux données pour les analyses complexes.
✔️ Manipuler des datasets complexes avec Pandas, NumPy.
✔️ Implémenter des modèles de Machine Learning avec Scikit-Learn.
✔️ Automatiser les workflows d’analyse avec des scripts Python.
✔️ Visualiser et interpréter les données avec Matplotlib et Seaborn.
✔️ Nettoyer, transformer et normaliser les données efficacement.
✔️ Gérer les données manquantes, les doublons et les outliers.
✔️ Construire des pipelines de prétraitement avec Scikit-Learn.
✔️ Préparer des données pour des modèles prédictifs robustes.
✔️ Extraire des insights à partir de données massives.
✔️ Appliquer des méthodes statistiques avancées.
✔️ Utiliser des outils analytiques pour la prise de décision.
✔️ Concevoir des tableaux de bord analytiques interactifs.
✔️ Manipuler de grands volumes de données en environnement distribué.
✔️ Utiliser Spark pour l’analyse rapide de données massives.
✔️ Optimiser les performances de traitements analytiques à l’échelle.
✔️ Appliquer des modèles analytiques à grande échelle.
✔️ Développer des applications de traitement distribué avec Hadoop.
✔️ Gérer le stockage de données avec HDFS.
✔️ Implémenter des jobs MapReduce.
✔️ Exploiter Apache Spark pour le traitement en mémoire et en temps réel.
✔️ Créer des dashboards interactifs avec Power BI.
✔️ Automatiser les flux de données avec SSIS.
✔️ Concevoir des rapports décisionnels avec SSRS et SSAS.
✔️ Intégrer les outils BI pour des prises de décisions stratégiques.
✔️ Appliquer la détection d’objets et la segmentation d’images.
✔️ Traiter des données textuelles avec des méthodes NLP.
✔️ Construire des modèles de reconnaissance d’images.
✔️ Analyser les sentiments et classifier les textes.
✔️ Implémenter des modèles complexes (SVM, RF, XGBoost, etc.).
✔️ Optimiser les hyperparamètres via la validation croisée.
✔️ Évaluer la performance des modèles avec des métriques adaptées.
✔️ Appliquer les techniques de bagging et boosting.
✔️ Construire des architectures CNN et RNN pour vision et NLP.
✔️ Utiliser des autoencodeurs et GANs pour l’apprentissage non supervisé.
✔️ Gérer l’entraînement de réseaux neuronaux profonds.
✔️ Déployer des modèles en environnement réel ou cloud.
✔️ Déployer des solutions cloud sur AWS, Azure, GCP.
✔️ Implémenter la virtualisation avec Docker, Kubernetes.
✔️ Concevoir des architectures cloud scalables.
✔️ Automatiser la gestion des ressources cloud.
✔️ Concevoir des systèmes intelligents pour divers domaines.
✔️ Appliquer les méthodes d’optimisation dans l’IA.
✔️ Intégrer l’IA dans des systèmes décisionnels.
✔️ Évaluer la fiabilité des systèmes d’IA.
✔️ Créer des campagnes marketing multicanal efficaces.
✔️ Analyser les performances via KPI et dashboards.
✔️ Utiliser les données clients pour un marketing personnalisé.
✔️ Optimiser le ROI avec le marketing automation.
✔️ Élaborer des stratégies de pricing et de promotion en ligne.
✔️ Comprendre les comportements d’achat des consommateurs.
✔️ Lancer des campagnes Google Ads, Facebook Ads.
✔️ Appliquer le remarketing pour améliorer les conversions.
✔️ Évaluer les impacts de la transformation numérique.
✔️ Intégrer les technologies digitales dans les processus métier.
✔️ Concevoir des solutions innovantes pour l’organisation.
✔️ Gérer la conduite du changement dans un environnement digital.
✔️ Assurer la conformité avec le RGPD et autres normes.
✔️ Mettre en place une gouvernance efficace des données.
✔️ Garantir l’intégrité, la confidentialité et la sécurité des données.
✔️ Appliquer les normes ISO (ex. ISO 27001).
✔️ Étudier des cas concrets d’utilisation de l’IA.
✔️ Développer des solutions IA métier (finance, santé, etc.).
✔️ Adapter les algorithmes selon les besoins réels.
✔️ Évaluer et ajuster les résultats des modèles IA.
✔️ Gérer un projet avec MS Project et des outils collaboratifs.
✔️ Appliquer le PMBOK pour structurer les étapes projet.
✔️ Intégrer les principes de gouvernance IT (COBIT, ITIL).
✔️ Planifier, suivre et livrer un projet avec succès.
✔ Identifier une problématique innovante liée à l’intelligence artificielle, la digitalisation ou la data science.
✔ Collecter, traiter et analyser des données massives (Big Data) en vue de générer des insights pertinents.
✔ Développer un modèle d’IA, une solution de digitalisation ou un outil prédictif basé sur l’apprentissage automatique.
✔ Documenter les étapes du projet dans un mémoire structuré, intégrant des visualisations de données et des résultats d’expérimentation.
✔ Présenter et défendre le projet devant un jury en valorisant l’impact technologique et métier de la solution proposée.
Les étudiants exploreront les fondamentaux et les applications avancées de l’intelligence artificielle, de la digitalisation et de la data science. Ils apprendront à manipuler des technologies telles que le Machine Learning, le Deep Learning, le traitement des données massives et l’automatisation des processus. Dans un monde en pleine transformation numérique, ces compétences seront essentielles pour concevoir des solutions intelligentes, optimiser la prise de décision et relever les défis liés aux données et à l’innovation technologique.
Les étudiants travaillent sur divers projets pratiques intégrant l’analyse de données, le Machine Learning, la modélisation IA et le déploiement Cloud, les préparant ainsi à relever les défis du monde professionnel. Ils acquièrent une expérience concrète en utilisant des outils et technologies avancés comme Hadoop, Spark, Python et les solutions BI. Grâce à ces projets, ils développent des compétences clés en gestion de Big Data, optimisation des performances des modèles d’IA, et en sécurité des données, ce qui leur permet d’être opérationnels et compétitifs dans des environnements de travail dynamiques et en constante évolution.
Avec l’essor du Big Data, du Cloud et de l’IA, cette formation permet aux diplômés d’accéder à des postes clés dans divers secteurs stratégiques tels que la finance, la santé, l’e-commerce, l’industrie 4.0, la cybersécurité, et bien d’autres. Les compétences acquises, telles que la gestion de données massives, le développement de solutions IA et l’optimisation Cloud, ouvrent la voie à des carrières dans des domaines en pleine croissance, où l’innovation technologique et l’analyse de données sont au cœur des enjeux.
Dispensé par des enseignants-chercheurs et experts du domaine, le programme garantit une formation de pointe en phase avec les évolutions technologiques.
Les frais de la formation sont de 50.000 DH 40.000 DH, à payer en deux tranches chaque année :
Pr Abdelghani GHAZDALI
[email protected]
École Nationale des Sciences Appliquées Khouribga
Bd Béni Amir, BP 77
Khouribga – Maroc
Le dossier d’inscription se compose des pièces suivantes :
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