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Master Data Science Paris – DAC – SU

  • Description
    • Objectifs
    • Compétences Attendues
    • Débouchés Professionnels
    • Profils de Compétences
    • Public Visé
    • Parcours Professionnels et Parcours Recherche
    • Séjours à l’étranger
    • Intervenants
    • Contact
  • Enseignement
    • M1
      • BIUM – Business Intelligence and User Modelling
      • IAMSI – Intelligence Artificielle et Manipulation Symbolique de l’Information
      • LRC – Logique et Représentations des Connaissances
      • MAPSI – Modèles et Algorithmes Probabilistes et Statistiques pour l’Informatique
      • ML : Machine Learning
      • MLBDA – Modèles et Langages Bases de Données Avancées
      • PLDAC – Projet Logiciel
      • RITAL – Recherche d’Information et Traitement Automatique du Langage Naturel
      • SAM: Stockage et Accès aux Mégadonnées
    • M2
      • AMAL : Advanced MAchine Learning and Deep Learning
      • BDLE – Bases de Données Large-Echelle
      • CI : Computational Intelligence
      • REDS : REsearch In Data Science and Research Methodology
      • LODAS : Linked Open Data, Apprentisssage Symbolique
      • RLD : Reinforcement Learning and advanced Deep Learning
    • Anciennes UEs
      • ARF – Apprentissage et Reconnaissance des Formes
      • AS – Apprentissage Statistique
      • ASWS
      • BDR – Bases de Données Réparties
      • FDMS – Fouille de Données et Médias Sociaux
      • FPR – Formation par la recherche
      • MORACOI – Modélisation, raisonnement et apprentissage en présence de connaissances imparfaites
      • RI – Recherche d’Informations
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