Science de la donnée

Pour intégrer la formatiion Science de la donnée de l’École Nationale Supérieure des Mines de Paris, les candidats doivent être titulaires d’un diplôme niveau 4 (baccalauréat ou diplôme équivalent).

Les défis dans le domaine des sciences de la donnée et de leurs applications dans un environnement professionnel transformé par le numérique sont nombreux. L’objectif de cette certification est de répondre à une demande croissante de profils polyvalents, capables de saisir les sciences des données (y compris les modèles basés sur l’Intelligence Artificielle) et les opportunités qu’elles offrent pour créer de la valeur dans le monde des affaires. ...

Les types d'emplois immédiatement accessibles à l’issue de la formation : * Analyste de données junior ; * Consultant junior en systèmes d'information ; * Consultant junior en IA ; * Assistant data scientist ; * Chef de projet informatique junior ; * Assistant spécialiste en hébergement de données ; * Analyste junior de la chaîne d’approvisionnement ; * Analyste junior des opérations ; * Analyste financier junior ; * Assistant contrôleur de gestion ; * Analyste junior en marketing digital ; * Assistant spécialiste en SEO/SEA ; * Consultant junior en développement durable.

Certains secteurs se révèlent particulièrement actifs dans l'analyse de données et l'intelligence artificielle, devenant ainsi les moteurs principaux des projets IA. Ces domaines se caractérisent par une forte susceptibilité aux transformations provoquées par le numérique, le Big Data et l'IA. Ci-dessous une liste non-exhaustive de quelques secteurs qui intègrent de plus en plus de données et de modèles d'IA pour optimiser leurs processus, enrichir l'expérience client ou innover dans les services ou produits qui y sont commercialisés. * Industrie : application de l'IA pour la robotique, l'automatisation, la maintenance prédictive, le contrôle qualité et les interfaces homme-machine, augmentant l'efficacité et la productivité ; * Transport et logistique : amélioration des itinéraires, gestion des flottes et chaîne d'approvisionnement grâce à l'IA, réduisant les coûts et améliorant la ponctualité des livraisons ; * Services financiers : transformation avec l'IA via l'analyse prédictive et la gestion des fonds. Optimisation des opérations comme l'octroi de crédits et la détection de fraudes. Amélioration des services à la personne grâce à des chatbots intelligents ; * Service juridique : utilisation de l'IA pour la recherche et l'analyse de documents, facilitant le tri et le regroupement d'informations. Automatisation de la gestion des contrats et des opérations juridiques quotidiennes ; * Commerce de détail : personnalisation de l'expérience client à travers l'analyse en temps réel des comportements et anticipation des besoins. Optimisation des points de vente et du backoffice ; * Éducation : personnalisation de l'apprentissage, amélioration des résultats et des ressources pédagogiques par l'IA, permettant l'adaptation des curricula et l'intégration des technologies éducatives ; * Santé : utilisation de l'IA dans la médecine préventive, le diagnostic, le choix des traitements, le coaching patient, l'épidémiologie, la chirurgie autonome et la médecine augmentée, transformant le secteur des soins ; * Agroalimentaire : amélioration des rendements agricoles, surveillance des conditions de culture et traçabilité des produits grâce à l'IA, favorisant une agriculture plus durable et efficace.