La Licence d’Université Spécialisée : Ingénierie en IA, Machine Learning & Big Data, accréditée par l’Université Sultan Moulay Slimane – ENSA Khouribga, forme des spécialistes hautement qualifiés capables de répondre aux défis de la transformation numérique et de l’exploitation des données massives.
Ce programme vise à doter les étudiants des compétences nécessaires pour collecter, stocker, traiter et analyser des données à grande échelle, tout en exploitant les technologies avancées du Cloud Computing, de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning.
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, en respectant les bonnes pratiques de l’industrie et les normes éthiques et réglementaires.
La licence permet aux étudiants de :
✅ Acquérir une expertise en Machine Learning et Deep Learning, en appliquant ces techniques à des problématiques réelles.
✅ Maîtriser l’ingénierie des données, depuis la collecte et le prétraitement jusqu’à l’analyse et la modélisation prédictive.
✅ Comprendre et exploiter les architectures Big Data, notamment les bases de données SQL/NoSQL, les entrepôts de données et les systèmes distribués.
✅ Développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle sur le Cloud, en utilisant des plateformes modernes.
✅ Appliquer les méthodes et outils de Data Mining, d’optimisation et de visualisation de données pour extraire des insights exploitables.
✅ Intégrer des solutions Big Data et IA dans des domaines stratégiques tels que la santé, la finance, le marketing digital et la cybersécurité.
🎯 Analyser et structurer de grandes quantités de données pour en extraire des insights exploitables.
🎯 Développer et optimiser des modèles de Machine Learning et Deep Learning pour résoudre des problématiques complexes.
🎯 Concevoir et déployer des solutions Big Data sur des infrastructures Cloud en garantissant scalabilité et sécurité.
🎯 Maîtriser les outils et langages de la Data Science et du Big Data (Python, SQL, Hadoop, Spark, MongoDB).
🎯 Appliquer les méthodes d’optimisation et d’industrialisation des solutions d’intelligence artificielle.
✔️ Comprendre les architectures des systèmes d’information et leur rôle dans la gestion des données.
✔️ Maîtriser les bases de données relationnelles (SQL) et optimiser les requêtes.
✔️ Appliquer les principes de normalisation et de conception des bases de données.
✔️ Assurer la sécurité, l’intégrité et la performance des bases de données.
✔️ Concevoir et administrer un entrepôt de données pour l’analyse décisionnelle.
✔️ Comparer les bases relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL).
✔️ Implémenter des solutions de stockage scalables pour le Big Data.
✔️ Optimiser les requêtes et l’indexation pour les performances analytiques.
✔️ Manipuler et analyser les données avec Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
✔️ Implémenter des algorithmes de Machine Learning avec Scikit-Learn.
✔️ Automatiser le traitement et le nettoyage des données avec Python.
✔️ Évaluer les modèles prédictifs et leur performance.
✔️ Collecter des données depuis des APIs, bases de données ou par web scraping.
✔️ Nettoyer, transformer et enrichir les données (feature engineering).
✔️ Gérer les données manquantes, aberrantes et les déséquilibres.
✔️ Créer des visualisations claires pour explorer les tendances (Seaborn, Matplotlib).
✔️ Comprendre le traitement parallèle et distribué avec Hadoop et Spark.
✔️ Gérer des flux de données en temps réel et en batch.
✔️ Optimiser les performances grâce à une bonne gestion des ressources.
✔️ Traiter efficacement des volumes massifs de données.
✔️ Créer des tableaux de bord interactifs avec Power BI.
✔️ Connecter Power BI à différentes sources de données (SQL, Excel, etc.).
✔️ Appliquer le langage DAX pour les calculs et indicateurs personnalisés.
✔️ Interpréter les visualisations pour la prise de décision stratégique.
✔️ Implémenter des algorithmes de régression, classification et clustering.
✔️ Préparer les données pour l’entraînement des modèles.
✔️ Appliquer la validation croisée pour évaluer la performance des modèles.
✔️ Utiliser des modèles classiques : forêts aléatoires, SVM, KNN.
✔️ Explorer les données pour découvrir des patterns et insights.
✔️ Appliquer des techniques de classification, clustering, règles d’association.
✔️ Automatiser les processus d’analyse avec des outils de data mining.
✔️ Valoriser les données pour soutenir les décisions métiers.
✔️ Concevoir des réseaux neuronaux avec TensorFlow et PyTorch.
✔️ Développer des CNN pour la vision et des RNN pour le traitement du langage.
✔️ Utiliser le calcul GPU pour accélérer l’apprentissage.
✔️ Ajuster et interpréter les modèles en fonction des besoins métier.
✔️ Déployer des projets IA et Big Data sur AWS, Azure ou GCP.
✔️ Utiliser des services Cloud : S3, EC2, Lambda, Kubernetes.
✔️ Conteneuriser les applications avec Docker et orchestrer avec Kubernetes.
✔️ Optimiser les ressources pour réduire les coûts d’infrastructure.
✔️ Concevoir des solutions IA adaptées à différents secteurs (santé, finance, industrie).
✔️ Intégrer des modèles de Computer Vision et NLP.
✔️ Comprendre l’impact éthique et réglementaire de l’IA.
✔️ Appliquer l’IA pour résoudre des problématiques métiers concrètes.
✔️ Utiliser la data pour améliorer les campagnes marketing et la fidélisation.
✔️ Déployer des outils de Business Intelligence pour le pilotage stratégique.
✔️ Lancer des campagnes Google Ads, Facebook Ads.
✔️ Appliquer le remarketing pour améliorer les conversions.
✔ Définir une problématique en lien avec l’intelligence artificielle, le machine learning ou le traitement de données massives.
✔ Collecter, nettoyer et exploiter des ensembles de données à grande échelle.
✔ Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique adaptés à la problématique.
✔ Utiliser des outils et frameworks spécialisés (Python, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, etc.).
✔ Documenter la démarche, les résultats et les impacts dans un mémoire structuré, puis présenter le projet devant un jury.
Les étudiants découvriront différentes technologies issues de divers domaines, tels que l’analyse de données, le Machine Learning, la modélisation en intelligence artificielle et le déploiement sur le Cloud. Avec l’essor du Big Data, du Cloud et de l’IA, ces outils joueront un rôle essentiel dans leur formation et leur compréhension des enjeux actuels du secteur.
Les étudiants réalisent plusieurs projets pratiques intégrant l’analyse de données, Machine Learning, la modélisation IA et le déploiement Cloud, les préparant ainsi aux défis du monde professionnel.
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 : finance, santé, e-commerce, industrie 4.0, cybersécurité, etc.
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 25.000 DH 20.000 DH, à payer en deux tranches :
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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