Lead Data Science & Engineering - Option AWS - Architecte en Intelligence Artificielle

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 savoir gérer des infrastructures Big Data dans le Cloud, automatiser des workflows et gérer le DevOps. Les apprenants sauront alors mettre en place des infrastructures data robustes et adaptées à l'environnement de l'entreprise. Nous garantissons l'obtention de ces compétences par la pratique et la mise en application sur de réels cas d'usage qui permettront aux apprenants de réaliser leurs objectifs : - Montée en compétences, - Évolution professionnelle : changement de poste, d'organisation, évolution salariale, - Management et recrutement d'équipes data, - Reconversion professionnelle. Les apprenants pourront valider le titre RNCP38777 "Architecte en intelligence artificielle".

Notre formation est composée de 2 modules : Module 1 - Lead Data Science & Engineering - Machine Learning distribué - Machine Learning par renforcement - Pipelines de données - Automatisations - Projet Module 2 - AWS - Préparation pour la certification AWS Cloud Practitioner Les compétences acquises seront validées via le rendu et la présentation de leurs projets et le passage de la certification Architecte en intelligence artificielle. NB - Les élèves auront aussi accès à notre plateforme d'apprentissage JULIE : l'entièreté de leurs contenus de cours, des ressources additionnelles et des formations en ligne complémentaires

Validation du titre RNCP38777 "Architecte en intelligence artificielle". Evaluation écrite et évaluation orale, avec différents livrables attendus. Mise en situation professionnelle donnant lieu à un écrit et un oral, avec différents livrables attendus. Les conditions d'évaluation sont adaptées aux besoins spécifiques des personnes en situation de handicap si nécessaire.

Un certificat de niveau 6 ou supérieur dans un domaine scientifique, économique ou informatique. À l'international, un niveau équivalent est requis. Ce niveau sera justifié par le CV de l'apprenant et par la transmission des diplômes préalablement obtenus.. La validation du dossier d'admission (CV + Portfolio) validant des compétences en Data Science. La réussite d'un entretien préalable qui jugera: - De la plus-value de l'acquisition des compétences décrites dans le référentiel "Architecte en Intelligence Artificielle" pour le projet professionnel - De la pertinence et de la faisabilité de ce projet professionnel - De la capacité du candidat à suivre la Formation dans les conditions définies au préalable (possibilité de suivre la formation en présentiel ou distanciel) Une expérience professionnelle adaptée sera valorisée pour l'admission dans la formation. Une pratique courante de l'anglais (niveau B2 en compréhension & expression écrite et B1 de compréhension & expression orale du référentiel européen CECRL) est requise. Dans certains cas, la réussite aux tests d'admission et à l'entretien pourront se substituer à un diplôme de niveau 6.