Data Sciences

Responsable :Mr Naoufel Machta

Formation pluridisciplinaire : Le programme couvre plusieurs disciplines allant de l'informatique, aux statistiques et à l'analyse de données, offrant ainsi aux étudiants une vision globale et complète des sciences des données.
Forte demande sur le marché du travail : Le domaine des sciences des données est en pleine expansion, avec une forte demande pour les spécialistes capables de traiter et d'analyser de grandes quantités de données.
Accès aux nouvelles technologies : Les étudiants ont l'opportunité de travailler avec des outils et des technologies de pointe dans le domaine de l'analyse de données, du machine learning, et de l'intelligence artificielle (IA).
Orientation vers les projets réels : Le programme inclut des projets pratiques et des études de cas réels, permettant aux étudiants d'appliquer leurs compétences à des problématiques concrètes en entreprise.
Collaboration avec l’industrie : Partenariats avec des entreprises, stages, et possibilité de travailler sur des projets de recherche en lien avec les besoins du marché.

Former des experts en analyse de données : Ce programme vise à former des professionnels capables d'analyser des données massives (Big Data), d'en extraire des informations pertinentes, et de contribuer à la prise de décision stratégique en entreprise.
Développer des compétences avancées en machine learning et intelligence artificielle : Apporter une compréhension approfondie des algorithmes et techniques de machine learning et d'IA, ainsi que leur application à la résolution de problèmes complexes.
Maîtriser les outils et technologies de la data science : Former les étudiants à l'utilisation des outils et langages de programmation dédiés (Python, R, SQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi qu'à l'implémentation de solutions Big Data.
Préparer à la recherche : Pour ceux qui souhaitent poursuivre dans la recherche, l'objectif est de les préparer à entreprendre des travaux de recherche appliquée dans les domaines des sciences des données et de l'IA.

Modélisation et analyse des données : Capacité à extraire, traiter, et modéliser des données massives, en utilisant des algorithmes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Maîtrise des langages et outils de data science : Expertise dans l’utilisation des langages de programmation comme Python, R, ainsi que des bibliothèques et outils spécialisés (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras).
Gestion des bases de données : Compétences en gestion et manipulation des bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL).
Exploration et visualisation des données : Savoir présenter et communiquer des résultats de manière claire et accessible grâce à des outils de visualisation (Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn).
Conception et implémentation de systèmes prédictifs : Utilisation des techniques d'apprentissage machine pour prédire des comportements ou tendances, en optimisant les performances des modèles prédictifs.
Développement d’algorithmes d'apprentissage automatique : Capacité à créer et à optimiser des modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problématiques dans divers domaines (finance, santé, marketing, etc.).

Responsable :Mr Naoufel Machta