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Master Data Science Paris – DAC – SU
Données, Apprentissage et Connaissances
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Enseignement
Séjours à l’étranger
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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
Administration
Site annuel
Site permanent
Planning Master
Mattermost
M1
M2
Stages
Sujets M2 2020-2021
Sujets M2 2019-2020
Stages M2 2018-2019
Rapport & soutenance
Bourses de thèse
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Jean-Gabriel Ganascia