Changez de Carriere avec notre formation en Data Science -et- IA
L'Ecole Numérique
Non finançable CPF
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Niveau visé
Non diplômante
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Objectifs
Permettre aux participants de se reconvertir en spécialistes de la data science et de l'intelligence artificielle (IA), en acquérant des compétences techniques et analytiques essentielles pour exceller dans ce domaine en pleine expansion.
Programme
Module 1 : Introduction à la Data Science et à l'IA
- Fondamentaux de la Data Science : Concepts clés, importance et applications.
- Principes de l'IA : Introduction à l'intelligence artificielle, ses applications et son impact sur divers secteurs.
- Statistiques et Probabilités : Bases nécessaires pour l'analyse de données et la modélisation.
- Outils et Environnements : Introduction aux principaux outils utilisés en data science et IA (Python, R, Jupyter Notebook).
Module 2 : Techniques de Data Science
- Exploration et Préparation des Données : Techniques de nettoyage, transformation et visualisation des données.
- Analyse de Données : Méthodes statistiques pour l'analyse de données.
- Apprentissage Machine : Algorithmes supervisés et non supervisés, régression, classification et clustering.
- Traitement des Données Massives : Introduction aux technologies de Big Data (Hadoop, Spark).
Module 3 : Applications Pratiques de l'IA
- Deep Learning : Réseaux de neurones, apprentissage profond et frameworks (TensorFlow, Keras).
- Traitement du Langage Naturel (NLP) : Techniques et applications pour l'analyse de texte.
- Vision par Ordinateur : Méthodes de traitement et analyse d'images.
- Projets Pratiques : Réalisation de projets concrets appliquant les techniques de data science et IA à des cas réels.
Module 4 : Développement Professionnel et Carrière
- Éthique et IA : Considérations éthiques dans l'utilisation de l'IA et de la data science.
- Stratégies de Recherche d'Emploi : Préparation du CV, rédaction de lettres de motivation et préparation aux entretiens.
- Portfolio de Projets : Création et présentation d'un portfolio de projets en data science et IA.
- Réseautage et Opportunités de Carrière : Techniques de réseautage et exploration des opportunités de carrière dans le domaine.
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