Bases de données

Modélisation de données relationnelles, SQL, et introduction au NoSQL.

IA & Deep Learning

Introduction à l’IA et au Machine Learning.

Reinforcement Learning

Introduction au Reinforcement Learning et Deep RL.

Big Data

Traitement et analyse de Big Data, Spark.

Synthèse et optimisation analogique

Introduction au Machine Learning et Reinforcement Learning appliqués aux circuits électroniques.

Estimation et apprentissage de données

Introduction au Reinforcement Learning.

Projet final

Bases de données

Modélisation de données relationnelles, SQL.

Bases de données avancées

Mise en place de BDD NoSQL, traitement de Big Data.

Architecture des Systèmes d'Information 1

Conception de systèmes monolithiques et microservices, API RESTful.

Big Data Analytics

Traitement et analyse de Big Data, Spark.

IA & RL

Introduction au Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning et Deep RL.

Initiation à la recherche

Initiation à la recherche scientifique (formulation de problème, lecture d’articles, état de l’art, tests statistiques, communication des résultats).

Projet final

DevOps et Outils

Principes du DevOps, bonnes pratiques de Git, tests, Docker, CI/CD.

Traitement de données massives

Traitement de Big Data, manipulation de données, clustering.

Architecture des Systèmes d'Information 1

Conception de systèmes monolithiques et microservices, API RESTful.

IA, Machine Learning appliqué au design électronique