Le Master Universitaire Spécialisé en Ingénierie en Intelligence Artificielle & 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.
✔ Maîtriser les concepts mathématiques fondamentaux utilisés en intelligence artificielle.
✔ Appliquer l’algèbre linéaire, les probabilités et les statistiques dans l’analyse des données.
✔ Comprendre les modèles mathématiques utilisés en Machine Learning.
✔ Résoudre des problèmes d’optimisation et d’analyse numérique.
✔ Développer des applications d’intelligence artificielle avec Python.
✔ Manipuler les structures de données et bibliothèques scientifiques.
✔ Utiliser des frameworks IA pour l’analyse et le traitement des données.
✔ Implémenter des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning.
✔ Comprendre les architectures Big Data et les bases NoSQL.
✔ Manipuler de grands volumes de données structurées et non structurées.
✔ Utiliser des systèmes distribués pour le stockage et le traitement des données.
✔ Concevoir des solutions analytiques performantes et évolutives.
✔ Collecter, nettoyer et analyser des données provenant de différentes sources.
✔ Utiliser des outils statistiques et analytiques pour la prise de décision.
✔ Visualiser les données avec des tableaux de bord et graphiques.
✔ Interpréter les résultats pour résoudre des problématiques métiers.
✔ Comprendre les fondamentaux du management et de l’organisation des entreprises.
✔ Développer des compétences en gestion des ressources et pilotage stratégique.
✔ Analyser les processus organisationnels et décisionnels.
✔ Intégrer les nouvelles technologies dans la gestion d’entreprise.
✔ Comprendre les stratégies et outils du marketing digital.
✔ Utiliser les réseaux sociaux, SEO et campagnes publicitaires numériques.
✔ Analyser les performances des actions marketing à l’aide d’outils analytiques.
✔ Élaborer des stratégies de communication digitale adaptées aux entreprises.
✔ Comprendre les concepts et outils de la Business Intelligence.
✔ Concevoir des tableaux de bord et systèmes de reporting décisionnel.
✔ Analyser les indicateurs de performance pour la prise de décision.
✔ Exploiter les données pour améliorer les performances de l’entreprise.
✔ Maîtriser les algorithmes avancés de Machine Learning supervisé et non supervisé.
✔ Optimiser les modèles prédictifs et évaluer leurs performances.
✔ Utiliser des frameworks spécialisés pour le développement IA.
✔ Résoudre des problématiques complexes grâce à l’apprentissage automatique.
✔ Comprendre les architectures distribuées Hadoop et Spark.
✔ Manipuler HDFS pour le stockage massif des données.
✔ Développer des traitements Big Data performants avec Spark.
✔ Optimiser l’analyse et le traitement parallèle des données.
✔ Explorer et extraire des connaissances à partir de données textuelles et web.
✔ Utiliser des techniques de fouille de données et d’analyse sémantique.
✔ Analyser des contenus web et réseaux sociaux pour la prise de décision.
✔ Développer des modèles de classification et prédiction basés sur les données.
✔ Comprendre les concepts du Cloud Computing et de la virtualisation.
✔ Déployer et gérer des services et infrastructures cloud.
✔ Utiliser des plateformes cloud pour le stockage et l’analyse des données.
✔ Assurer la sécurité et la disponibilité des environnements virtualisés.
✔ Comprendre les principes et modèles du commerce électronique.
✔ Concevoir des stratégies digitales pour les plateformes e-commerce.
✔ Utiliser des outils de paiement, gestion et marketing en ligne.
✔ Analyser les performances et comportements des utilisateurs sur les plateformes numériques.
✔ Maîtriser les réseaux de neurones profonds et architectures avancées.
✔ Développer des modèles Deep Learning pour des applications complexes.
✔ Utiliser TensorFlow et frameworks IA pour l’apprentissage profond.
✔ Optimiser les performances et la précision des modèles intelligents.
✔ Comprendre les concepts fondamentaux et domaines de l’intelligence artificielle.
✔ Développer des systèmes intelligents capables d’automatiser des tâches complexes.
✔ Utiliser des techniques de raisonnement, apprentissage et prédiction.
✔ Appliquer l’IA dans différents secteurs d’activité et problématiques métiers.
✔ Comprendre les enjeux de la transformation digitale des organisations.
✔ Identifier les technologies numériques adaptées aux besoins métiers.
✔ Accompagner l’innovation et l’automatisation des processus.
✔ Évaluer l’impact du digital sur la stratégie et la performance des entreprises.
✔ Comprendre les principes de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel.
✔ Développer des applications d’analyse d’images et de textes intelligentes.
✔ Utiliser des modèles IA pour la reconnaissance visuelle et linguistique.
✔ Exploiter les techniques NLP pour l’analyse sémantique et conversationnelle.
✔ Comprendre les principes de gouvernance, qualité et sécurité des données.
✔ Mettre en place des politiques de gestion et conformité des données.
✔ Assurer la protection, l’intégrité et la traçabilité des informations.
✔ Exploiter les données de manière stratégique et responsable.
✔ Comprendre l’intégration de l’intelligence artificielle dans la gestion d’entreprise.
✔ Utiliser les outils IA pour améliorer les processus décisionnels et opérationnels.
✔ Analyser les impacts de l’automatisation et de la data sur les organisations.
✔ Développer des solutions intelligentes adaptées aux besoins métiers.
✔ Identifier une problématique innovante liée à l’intelligence artificielle 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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