CS De l'information à la décision par l'analyse et l'apprentissage (IODAA)
Publié le 15 mars 2024Descriptif
Diplôme d’établissement, le certificat de spécialité (CS) permet à des stagiaires de la formation continue, cherchant un approfondissement thématique, une double compétence ou une réorientation, de suivre une dominante de 3e année du cycle d’ingénieur d’AgroParisTech.
Le Certificat de Spécialité De l'information à la décision par l'analyse et l'apprentissage est associé à la dominante de 3e année d’ingénieur AgroParisTech IODAA.
La motivation générale de la DA IODAA est de proposer une spécialisation en science des données qui complète et enrichit la formation des ingénieurs AgroParisTech en sciences du vivant et de l’environnement :
- en fournissant les outils fondamentaux pour savoir tirer parti du monde de données digital (les analyser, les enrichir, les exploiter),
- en donnant des connaissances fondamentales sur la fouille de données et l’apprentissage machine pour assurer la maîtrise d'œuvre de projets en science des données, et
- en préparant au travail collaboratif et multidisciplinaire de synthèse de sources de données variées et multi-sources.
Toutes ces compétences sont recherchées dans de très nombreux secteurs d’activité et plus particulièrement dans les sciences du vivant et de l’environnement.
L'objectif est de former les futurs ingénieurs aux problèmes, méthodes et techniques liées à la découverte de nouvelles connaissances par l'exploration de l'immense univers des données numérisées. Il s'agit d'un ensemble de méthodes et techniques nouvelles et puissantes en science des données pour aider à comprendre le monde.
Des champs thématiques spécifiques (ex. analyse d’images, analyse de sources textuelles, bioinformatique avancée, ...) peuvent être explorés par les élèves en suivant de manière optionnelle des modules des Masters AMI2B et Intelligence Artificielle de l’université Paris-Saclay.
- Étudiants en poursuite d’études
- Salariés
- Demandeurs d’emplois
Niveau requis
- diplôme de niveau bac+5 en sciences du vivant (ingénieur habilité par la Commission des Titres d’Ingénieur (liste CTI), master 2)
- titre inscrit au RNCP niveau 7 européen, en science du vivant
- diplôme étranger équivalent aux diplômes français exigés ci-dessus
Le tronc commun (18 ECTS) est organisé autour des champs thématiques suivants :
Information et données
Objectif: Comprendre les enjeux et méthodes en représentation des données et informations (base de données, entrepôt de données, système d’information décisionnel)
Algorithmique et programmation
Objectif : Acquérir les bases conceptuelles et théoriques en raisonnement algorithmique et programmation avancée ainsi qu’en complexité algorithmique indispensables à tout expert en science des données.
Intelligence Artificielle
Objectif: Comprendre les enjeux et méthodes en intelligence artificielle et plus particulièrement en apprentissage artificiel, fouille de données et outils d’aide à la décision.
Apprentissage automatique avancé
Approfondir ses connaissances en apprentissage artificiel avancé notamment sur les approches par réseaux de neurones profonds et en statistique en grande dimension. Acquérir les bases conceptuelles et théoriques pour comprendre l’état de l’art, les possibilités et limites des méthodes et techniques. Connaître les questions de la recherche actuelle.
Un projet Fil Rouge (de novembre à février – environ 100h à l’emploi du temps – groupes de 4 ou 5) :
Ces enseignements théoriques sont complétés par une mise en pratique des connaissances et compétences acquises au travers d’un projet fil rouge donnant l’occasion de mettre en œuvre les concepts et méthodes clés présentés lors des enseignements théoriques sur des problèmes en sciences du vivant et de l’environnement et impliquant des systèmes complexes. On citera par exemple la reconnaissance automatique d’espèces végétales ou le traitement et l’analyse d’images IRM du cerveau.
Un stage
Enfin l'étudiant rejoint une organisation (entreprise ou laboratoire de recherche) pour les derniers 6 mois de la formation pour conduire une mission d'ingénieur.
- Savoir où et comment chercher de l'information digitale sur une question donnée
- Savoir utiliser les outils et méthodes de fouille de données pour extraire de l'information
- Savoir interagir avec une direction des services informatiques pour conduire un projet en science des données (i.e. organiser un datawarehouse, mettre en œuvre des techniques de fouille de données, utiliser des outils d'aide à la décision)
- savoir interagir avec des décideurs pour les aider à prendre des décisions sur la base d'informations extraites et synthétisées par des traitements informatiques et/ou statistiques
- suivre l'évolution des méthodes et techniques en science des données et participer à la conception de nouvelles méthodes
- Data Analyst, Data Scientist en entreprises quel que soit leur envergure ou leur domaine d’application ou dans le monde académique : chargé d’études spécialiste en fouille de données à source unique ou multiple, consultant.
La composante « Agro » du diplôme donnant un avantage dans les secteurs des sciences de la vie, de l’environnement, de l’agronomie, etc.
- Data Manager : Chargé de la récolte, la gestion et l’exploitation de données.
- Spécialiste de Business Intelligence, d’informatique décisionnelle
- Chercheur en Data Science dans des organismes de recherche
Candidatures 2024/2025
Les candidatures sont ouvertes
La sélection des candidats est effectuée sur dossier et entretien.
Tous les candidats seront inscrits administrativement sous le statut formation continue
Nombre de places
1 à 5, dépendant du taux de remplissage initial par les élèves ingénieurs.