Titre RNCP “Ingénieur systèmes, réseaux et cybersécurité”, Titre certifié de niveau 7, code NSF 326, enregistré au RNCP par décision de France compétences le 18/10/2023, délivré par AFORP FORMATION
COMPÉTENCES VISÉES
Gérer un projet international
Recueillir et analyser les exigences du client
Concevoir l’architecture, réaliser et déployer la solution technique
Maintenir le système en condition opérationnelle et de sécurité
Modélisation et algorithmique avancée
• Deep Learning pour un impact social : techniques avancées de Deep Learning appliquées à des projets sociaux
• Big Data Analytics avec R : exploration mathématique avancée pour traiter et analyser de grands ensembles de données avec R
• Deep Reinforcement Learning éthique : approfondissement du Deep Reinforcement Learning avec une perspective éthique et responsable
Développement innovant et responsable
• Scala pour la programmation fonctionnelle durable : utilisation de Scala pour développer des applications fonctionnelles et éco-responsables
• DevOps Éthique : CI/CD et Infrastructure as Code : intégration et déploiement continus avec une approche axée sur la durabilité et l’efficacité
Architecture et data pour le bien commun
• Cloud computing et Big Data éco-responsables : utilisation responsable des technologies cloud et Big Data pour minimiser l’empreinte écologique
• Plateformes cloud pour la durabilité : exploration des plateformes cloud avec un focus sur les solutions durables
• Spark Core et streaming pour solutions réactives : techniques avancées pour traiter des flux de données en temps réel avec Spark
• Elastic Search pour applications de recherche éthiques : utilisation d’Elastic Search dans le développement d’applications de recherche responsables
Projets et application métiers avec impact :
• BI et Big Data pour le changement : techniques de Business Intelligence et Big Data appliquées à des projets à impact positif
• Reporting responsable et restitution : création de rapports et de visualisations de données avec une conscience éthique
• Sécurité du Big Data et confidentialité : stratégies pour sécuriser les données tout en respectant la vie privée des utilisateurs
• Mission en entreprise avec vision durable : expérience pratique en entreprise avec un focus sur la durabilité et la responsabilité
• Projet annuel innovant : développement d’un projet annuel axé sur l’innovation technologique responsable
Management et communication pour leaders éthiques :
• Anglais technique et préparation au TOEIC : amélioration des compétences en anglais technique avec un focus sur la communication éthique
• Communication professionnelle et responsable : techniques de communication adaptées au monde professionnel moderne et conscient
• Management de projet SI avec responsabilité : gestion de projets systèmes d’information avec une approche centrée sur l’éthique et la durabilité
• Méthodologie agile pour le bien commun : application des principes agiles pour mener des projets avec une perspective sociale et environnementale
Modélisation et algorithmique pour un futur responsable
• Mathématiques avancées pour Big Data avec R : techniques mathématiques complexes appliquées à l’analyse de Big Data dans une perspective éthique
• Deep Reinforcement Learning pour solutions durables : exploration du Deep Reinforcement Learning pour développer des solutions IA durables et éthiques
Développement innovant et sécurisé
• Cryptographie pour la sécurité et la confidentialité : techniques avancées de cryptographie pour protéger les données et préserver la vie privée
• Conteneurisation et déploiement éco-responsable : pratiques de conteneurisation et de déploiement axées sur l’efficacité et la réduction de l’empreinte carbone
Architecture et data pour le bien commun
• Blockchain pour le développement durable : utilisation de la blockchain pour créer des solutions transparentes et responsables
• Cloud Avancé pour ML et Big Data Éthique : exploration des technologies cloud avancées pour le Machine Learning et le Big Data avec une conscience éthique
• Industrialisation des Modèles ML pour l’impact social : techniques pour déployer des modèles de Machine Learning qui génèrent un impact social positif
• Stream Processing avec Kafka pour la responsabilité en temps réel : utilisation de Kafka pour le traitement de flux de données en temps réel dans un cadre responsable
Projets et application métiers
• Traitement automatique de langue naturelle pour l’inclusion : développement de solutions NLP pour favoriser l’inclusion et la diversité
• Gestion de projet Big Data avec responsabilité : approches de gestion de projet axées sur l’éthique et la durabilité dans les initiatives Big Data
• IoT et Big Data pour un monde connecté durable : exploration de l’IoT et du Big Data pour créer des solutions connectées respectueuses de l’environnement
• Mission en entreprise avec impact : stage pratique axé sur la contribution à des projets informatiques responsables
• Projet annuel innovant en Tech for Good : développement d’un projet annuel axé sur l’innovation technologique responsable
Management et communication pour leaders éthiques
• Anglais technique et préparation au TOEIC : amélioration des compétences en anglais technique avec un focus sur la communication éthique
• Programme open pour la collaboration innovante : exploration de méthodes de travail ouvertes et collaboratives dans un contexte tech
• E-learning pour la connaissance responsable : ressources en ligne pour une compréhension approfondie de l’informatique éthique
• Droit de l’informatique et de l’Internet avec conscience : compréhension du cadre légal régissant le secteur numérique avec une perspective éthique
• Droits et éthique dans la gestion des données personnelles : stratégies pour gérer les données personnelles de manière éthique et responsable
• Leadership éthique et management d’équipe : développement de compétences en leadership et en gestion d’équipe axées sur l’éthique et la responsabilité
Data Science pour un impact positif
• IA et support robotique pour le bien-être : exploration de l’IA et de la robotique pour améliorer la qualité de vie et le bien-être
• Unsupervised Deep Learning pour la découverte responsable : techniques d’apprentissage non supervisé pour explorer de nouvelles solutions éthiques
Data Engineering pour le futur
• Stream Processing avec Kafka pour des solutions intelligentes : utilisation avancée de Kafka pour le traitement de données en temps réel
• Orchestration de Machine Learning pour l’innovation durable : techniques d’orchestration pour déployer des modèles de Machine Learning de manière durable et efficace
PRÉ-REQUIS
M1 : Être titulaire d’un Bac+3, ou niveau équivalent (Titre RNCP niveau 6) en informatique
M2 : Être titulaire d’un Bac+4, ou niveau équivalent (Titre RNCP niveau 6) en informatique
VALIDATION DE LA CERTIFICATION
Pour obtenir le Titre, le candidat sera évalué selon les modalités suivantes :
Des projets sur une situation professionnelle reconstituée à l’école
Evaluation par l'entreprise
Jeux de rôle
Soutenance de la mission entreprise
785 points minimum au TOEIC
VALIDATION PAR BLOC DE COMPÉTENCES
La certification professionnelle est composée de plusieurs blocs de compétences à acquérir pour l'obtention de la certification professionnelle.
Il est possible de valider un ou plusieurs des blocs de compétences. Chaque bloc peut être acquis individuellement.
La fiche RNCP accessible depuis chaque fiche formation en précise les modalités d'obtention.
Un bloc de compétence n'a pas de durée de validité, il est acquis à vie.
ÉQUIVALENCES ET PASSERELLES
Le certificateur n’a identifié aucune équivalence
POURSUITES D'ÉTUDES
Après avoir obtenu le Titre Ingénieur systèmes, réseaux et cybersécurité, il est possible d’intégrer directement le marché du travail.
INDICATEUR DE PERFORMANCE
Les indicateurs de résultats seront disponibles en octobre 2024.
TARIFS
Pour le Mastère le tarif de la formation est de 7 000 € par an.
Le coût de formation n’est pas à la charge de l’apprenti.
Pour les entreprises, le coût est pris en charge selon les coûts publiés par France compétences.
MODALITÉS ET DÉLAIS D'ACCÈS
Fin des inscriptions : 4 novembre 2024
Formations disponibles sur les campus de Lille, Paris, Lyon, Montpellier
Réfèrent handicap : Geoffrey Martinache
Dernière mise à jour le 21 mars 2024
PAR L’ÉTAT
OBJECTIFS
PÉDAGOGIQUES
• Explorer des domaines spécifiques de l’IA, tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, ou les systèmes de recommandation
• Développer des compétences en analytique prédictive et prescriptive
• Approfondir les aspects éthiques et légaux de l’IA, y compris la transparence, l’équité, et la réglementation
• Utiliser des services cloud pour le déploiement de solutions d’IA (AWS, Azure, Google Cloud)
• Acquérir des compétences en gestion de projets liés à l’IA
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