Architecte en intelligence artificielle - lead track data science - niveau 7
Jedha
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Niveau > BAC + 5
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Objectifs
De nombreuses organisations, de types, tailles et domaines extrêmement divers, ont compris l'importance d'une approche "data centric" et ont déjà mis en place des actions pour développer une politique "data-driven". L'objectif de cette formation est de faire de nos élèves des professionnels de la data, capables de résoudre des problématiques complexes en entreprise, au-delà du métier de Data Scientist. Les apprenants sauront alors gérer un projet data de A à Z, de la collecte des données jusqu'à la mise en production de leurs algorithmes. Nous garantissons l'obtention de ces compétences par la pratique et la mise en application sur de réels cas d'usage (15 projets) qui permettront aux apprenants de réaliser leurs objectifs : - Montée en compétences - Evolution professionnelle : changement de poste, d'organisation, évolution salariale, création d'entreprise - Management et recrutement d'équipes data - Reconversion professionnelle En fin de parcours, les apprenants présenteront leurs projets devant un jury. Le jury évaluera alors l'obtention des compétences et délivrera la certification de Concepteur développeur en science des données (Titre RNCP de Niveau 7) si les projets sont validés.
Programme
Essentials : Module 1 - Data visualisation & Data Module 2 - SQL & Cloud Computing Bloc 6 RNCP35288 Module 3 - Python & Statistiques Bloc 6 RNCP35288 Module 4 - ML 15 BlocRNCP35288 Module 5 - Projet Fullstack : Module 1 - Programmation en Python Module 2 - Exploratory Data Analysis Bloc 2 RNCP35288 Module 3 - Data Collection & Data Management Bloc 1 RNCP35288 Module 4 - Big Data Bloc 1 RNCP35288 Module 5 - Machine Learning supervisé Bloc 3 RNCP35288 Module 6 - Machine Learning non-supervisé Bloc 3 RNCP35288 Module 7 - Deep Learning.5 Bloc 4 RNCP35288 Module 8 - Déploiement Bloc 5 RNCP35288 Module 9 - Coaching Carrière Module 10 - Projet final Lead: Module 1 - Déploiement & Distributed Machine Learning Bloc 2 RNCP38777 Module 2 - Reinforcement Learning Bloc 3 RNCP38777 Module 3 - Data Pipelines Bloc 3 RNCP38777 Module 4 - Automation & Workflow Bloc 4 RNCP38777 Module 5 - Machine Learning Monitoring Bloc 4 RNCP38777 Module 6 - Projet final
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