Master mention ingenierie des systemes complexes parcours Data science et machine learning

CY Cergy Paris Université

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
7000 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 95 - Pontoise
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
A l'issue de la formation, l'étudiant sera capable de maitriser plusieurs techniques d'indexation et recherche par similarité de contenu pour des grands volumes d'images, qui pourra généraliser pour d'autres contenus, comme la vidéo ou les objets 3D.
Il saura concevoir des architectures d'intégration de données hétérogènes et maitrisera les principales techniques de fouille de données.
Il aura acquis des connaissances sur la problématique Big Data, ses domaines d'application et les principales techniques utilisées pour le traitement de grandes masses de données.
Programme
La spécialisation en recherche « Images et Masses de Données » en 2ème année vise à acquérir des bases scientifiques en gestion de grandes masses d'images et de données de différents types : bases de données relationnelles, texte, XML, RDF, flux d'informations, etc.

Dans le domaine de l'image, l'accent est mis sur les méthodes d'analyse d'image pour en extraire des descripteurs de contenu, d'indexation de ces descripteurs et de recherche par similarité de contenu, avec une attention particulière accordée aux techniques d'apprentissage pour l'indexation et la recherche, ainsi qu'à l'aspect passage à l'échelle.

Dans le domaine des données plus structurées, l'accent est mis sur les techniques d'intégration de données hétérogènes, notamment en provenance du web et des flux d'information, ainsi que sur les principales méthodes de fouille dans les entrepôts de données, avec une attention particulière pour les problématiques Big Data, traitement de très grandes masses de données, coud computing.

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