Data Science et IA - Construisez des modèles de machine learning et IA - Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data

Le marché de la donnée et de l'intelligence artificielle (IA) Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que : La numérisation des entreprises et des processus. L'essor des objets connectés. L'importance croissante des réseaux sociaux. Le développement des plateformes numériques. Selon des études récentes, le marché mondial de l'IA pourrait atteindre 90 milliards de dollars d'ici 2025 . En réponse à ces évolutions, le gouvernement français a élaboré une stratégie nationale pour l'intelligence artificielle, soutenue par des investissements significatifs. Les pôles des métiers de la donnée Les métiers liés à la donnée se répartissent en plusieurs pôles essentiels : Collecte des données : acquisition de données brutes à partir de diverses sources. Traitement des données : nettoyage, structuration et préparation des données. Analyse : interprétation et extraction d'insights stratégiques. Protection : sécurisation et conformité aux réglementations (RGPD, etc.). Développement de modèles : création d'algorithmes et d'applications basés sur l'apprentissage automatique. Gestion des bases de données : stockage, organisation et optimisation des données. Certification Concepteur Développeur en IA et Big Data Cette certification a été conçue pour répondre aux besoins du marché en matière de compétences spécifiques à l'intelligence artificielle et au traitement des données massives. Elle s'adresse principalement à : Data Scientists : experts en apprentissage automatique et modélisation prédictive. Data Analysts : spécialistes de l'interprétation des données pour aider à la prise de décision. Autres métiers : professionnels impliqués dans la transformation numérique et le traitement de données complexes. Une demande croissante sur le marché de l'emploi Les professionnels de la donnée et de l'IA sont très recherchés dans divers secteurs. Leur expertise est essentielle pour : Rendre les données intelligentes et pertinentes pour résoudre des problématiques métier. Exploiter les données pour faciliter les décisions stratégiques. Maîtriser des domaines clés tels que l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.

Formation Data Science et IA - Le Wagon La formation Data Science et IA du Wagon vous dote des compétences techniques et professionnelles les plus recherchées. Ce bootcamp immersif prépare à analyser des données, développer des modèles d'IA et les déployer. Disponible en ligne ou sur l'un de nos campus, cette expérience unique vous intègre à l'une des plus grandes communautés tech mondiales. Rythme adapté à vos besoins Choisissez le format adapté : Temps plein (9 semaines) : Immersion rapide pour une reconversion. Temps partiel (7 mois) : Sessions en soirée et week-end, pour les actifs. Nos programmes flexibles s'adaptent à vos contraintes tout en garantissant un accompagnement de qualité. Un programme complet en six modules Préparation technique : Initiez-vous à Python et aux mathématiques en ligne. Analyse de données : Maîtrisez Python, SQL et Pandas. Science décisionnelle : Utilisez des techniques comme la régression multivariée. Machine Learning : Implémentez des modèles supervisés et explorez les réseaux neuronaux. Ingénierie ML : Déployez vos modèles avec Docker, FastAPI et pipelines CI/CD. Phase de projet : Réalisez un projet pour démontrer vos compétences aux recruteurs. Service Carrière personnalisé Coaching pour optimiser votre CV et vos entretiens. Accès à un réseau de 1 000 partenaires recruteurs. Ressources pédagogiques à vie et réductions sur des outils (AWS, Hugging Face). Une pédagogie axée sur la pratique et la communauté Rejoignez une communauté de 25 000 alumni dans 100 pays. Participez à des projets pratiques, talks inspirants et événements tech pour enrichir votre réseau. Cette formation vous intègre dans un écosystème d'innovation, accélère votre carrière et ouvre des opportunités dans la tech. Relevez le défi et développez votre potentiel !

Evaluations et Certification Evaluations des competences Les competences de 5 blocs sur 6 sont evaluees via un cas pratique. Le candidat recoit un jeu de donnees associe a une problematique metier et doit realiser les taches suivantes : Bloc 1 : Traitement de la donnee et transfert automatique. Bloc 2 : Analyse des donnees, calcul de statistiques descriptives et conclusions. Bloc 3 : Creation dun algorithme dapprentissage automatique et evaluation des performances. Bloc 5 (Option Data Science) : Algorithme de deep learning, evaluation des performances et deploiement en production. Bloc 6 (Option Data Analyse) : Identification dindicateurs cles, creation dun tableau de bord et recommandations. Bloc 4 : Le candidat produit une presentation repondant a une problematique metier : analyse, identification dinnovations technologiques, justification des choix techniques, plan de gestion de projet (ressources, planification, suivi, coordination) et analyse des risques. Session dinformation Une session dediee a la certification est organisee pendant la formation. Elle couvre : Le deroulement de lexamen. Les dates et inscriptions. Slides et replay sont rapidement partages avec les apprenants. Evaluations en ligne Toutes les evaluations se deroulent a distance. Les dates et liens dinscription sont communiques durant la formation. Une convocation officielle est envoyee par mail apres inscription.

Conditions pour suivre la formation Conditions d'admission Le candidat doit remplir les conditions suivantes : Être titulaire d'un diplôme de niveau 4 avec au moins 1 an d'expérience professionnelle. Ou être titulaire d'un diplôme de niveau 5 ou plus dans un domaine scientifique et/ou de gestion. Le candidat doit également posséder les compétences suivantes : Bases en programmation : types de données, variables, conditions, boucles, fonctions et structures de données. Mathématiques : fonctions, dérivées, systèmes d'équations linéaires. Le candidat devra obtenir l'aval de la commission pédagogique, comprenant un entretien en visioconférence et un test d'entrée. Un bon niveau d'anglais est requis pour suivre la formation, car la majorité des ressources et outils techniques sont en anglais. Matériel requis Pour suivre la formation, il est obligatoire de disposer d'un ordinateur portable récent et performant. Les tablettes et Chromebooks sont inadéquats, et les ordinateurs professionnels ne doivent être utilisés que si vous en avez un contrôle total. Spécifications logicielles Mac : macOS Monterey (12) ou plus récent, modèle 2017 minimum. Windows : Windows 10/11, version 2004 ou plus récent, avec les mises à jour. Linux : Ubuntu 18.04 ou plus récent. Spécifications matérielles Minimum : i3 CPU, 8 Go RAM, 64 Go HDD. Recommandé : i5 CPU, 8 Go RAM, 128 Go SSD. Confortable : i7 CPU, 16 Go RAM, 512 Go SSD. Assurez-vous également d'installer toutes les mises à jour du système d'exploitation avant de commencer pour garantir une compatibilité optimale. Connexion Internet Une connexion Wi-Fi rapide et stable est obligatoire. Les données mobiles et hotspots ne sont pas acceptés. Important : Sans ces configurations, vous risquez de ne pas pouvoir suivre la formation dans de bonnes conditions.