Technicien Spécialisé
Cours du jour
Diplomante
Présentation de la filière
L'option Développement Big Data de la filière diplômante "Intelligence Artificielle" vise à former des stagiaires qui seront en mesure de valoriser et analyser les données de l’entreprise, classer les informations recueillies en fonction des besoins, fournir des rapports à ses supérieurs, ainsi que concevoir et gérer l’architecture Big Data de l’entreprise.
Tous ce que vous devez savoir
L'admission du stagiaire en 2ème année à cette spécialité est tributaire de sa réussite et de son classement en Tronc Commun ( Intelligence Artificielle)
Data Analyst
Data Scientist
Développeur IA
Assistant IA
La formation dispensée est modulaire et les évaluations sont organisées selon l’acquisition de champ de compétence :
- Contrôles continus ;
- Examens de fin de module ;
- Examen de fin de formation.
L'inscription et la confirmation, hors délibérations, sont possibles pour les candidats ayant une moyenne au baccalauréat supérieure ou égale à 12/20 ainsi que les candidats disposant d'un Baccalauréat Technique ou Professionnel en respectant le tableau de correspondance entre l’option du baccalauréat et les filières de formation choisies.
Le classement des candidats se fait selon la moyenne du baccalauréat en respectant les classes suivantes :
- Les candidats de toutes les branches ayant une moyenne supérieure ou égale à 12/20;
- Les candidats ayant un baccalauréat option Sciences Mathématiques et une moyenne inférieure à 12/20;
- Les candidats ayant un baccalauréat technique (dont le Bac Pro) et une moyenne inférieure à 12/20;
- Les candidats des autres options ayant une moyenne inférieure à 12/20.
- La durée de formation de l'option est étalée sur 2 semestre(s) ;
- Le programme peut être dispensé en mode de formation résidentiel ou alterné ;
A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Maîtriser les technologies du Big Data;
- Traiter et manipuler les données;
- Connaitre les solutions de bases de données (SQL, NoSQL…);
- Maitriser des langages structurés;
- Connaitre les méthodologies agiles;
- Maîtriser les cadriciels (Hadoop, Spark, Hive, Storm, Pig).