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Collecter, pré-traiter, analyser des données et créer des variables pertinentes (feature engineering)

Concevoir des modèles d'apprentissage automatique à partir de données structurées et de données non structurées

Gérer le cycle de vie et le déploiement en production d’un modèle (MLOps) ou d’une application dans des environnements classiques et Big Data

Big Analytics et Visualisation Décisionnelle

Manager des projets d'intelligence artificielle et de data science complexes

Mémoire écrit de fin d'études

Soutenance orale du mémoire

Test d'admission et de positionnement - M2 Data Science