DataScientest - Data Science : Développer une solution IA (machine et deep learning)

Acquérir les compétences indispensables afin de traiter, d'analyser et et de faire parler les données massives, autrement appelées big data dans le but d'améliorer les performances d'une organisation : Étudier les données de l'entreprise pour définir celles qui seront extraites et traitées Récupérer et analyser des données pertinentes liées au processus de production de l'entreprise, à la vente ou à un ensemble de données client Élaborer des modèles prédictifs afin d'anticiper une évolution ou de déterminer une valeur cible intéressante pour l'entreprise Exploiter les résultats d'analyse de données et de modélisation pour les rendre lisibles, utilisables et actionnables par les autres services de l'entreprise

Divisé en 8 unités, le cursus accessible en format intensif de 11 semaines ou continu de 9 mois, saura apporter toutes les connaissances et compétences nécessaires aux activités professionnelles sous-jacentes. I. Introduction à Python Fondamentaux de python NumPy Pandas II. Data Visualisation Matplotlib Seaborn Bokeh III. Machine learning supervisé Classification simple de modèles Classification simple de modèles IV. Machine Learning Non-supervisé Méthode de Clustering Méthode de Régression Méthode de réduction de dimension V. Machine Learning Avancé Séries temporelles avec Statsmodels Text mining Machine Learning et théorie des graphes avec Network X VI. Big Data / Database Introduction au Data Engineering et Big Data Data Processing et Machine Learning sur des grandes bases de données avec PySpark VII. Deep Learning Deep Learning avec le framework Keras Introduction à Tensorflow 2.0 VIII. Système Complexe & IA Reinforcement learning Deep reinforcement learning En suivant ce cursus, vous aurez toutes les clefs pour y parvenir. Les compétences nécessaires en Python, DataViz, mais également Machine Learning Deep Learing ou Artificial intelligence. Un programme exhaustif qui fera de vous un Data scientist opérationnel et à l'aise avec toutes les technologiques utilisées sur le marché.

Validation du parcours : La validation des examens conduit à l'obtention du bloc de compétences 3 (BC03) de la certification RNCP36129.

Afin d'intégrer la formation Data Scientist, il convient d'avoir obtenu un diplôme de niveau Bac+3 en mathématiques, statistiques ou en sciences (niveau 6 européen). Il faut aussi disposer de bonnes capacités en communication.