• Tout public

? 1. Analyser et traiter des données numériques pour l’IA
? 2. Programmer pour l’Intelligence Artificielle
? 3. Utiliser des algorithmes de Machine Learning
? 4. Visualisation de Data, présenter et valoriser les résultats

Approfondissement en Calcul Scientifique et Algorithmie
Résolution de problèmes complexes à travers l’utilisation d’algorithmes de résolution, de recherche et d’optimisation, y compris les algorithmes génétiques, avec une approche en programmation orientée objet (POO) en Python.
Gestion et Analyse des Données : De l’infrastructure à la visualisation
Sciences des données : Approfondissement du Machine Learning
Fondamentaux : Algorithmique Avancée et Machine Learning
Algorithmique avancée avec étude des algorithmes génétiques et de la résolution de graphes, en utilisant Python et la programmation orientée objet (POO) pour concevoir des algorithmes complexes et résoudre des problèmes.
Maîtrise des algorithmes de régression, de classement et de classification, ainsi que du pré-traitement des données et de la modélisation statistique pour le développement de solutions d’apprentissage automatique robustes.
Déploiement de solutions en Machine Learning et évaluation des méthodes d’apprentissage automatique pour garantir l’efficacité et la précision des modèles.
? Poser des bases solides en algorithmique avancée et Machine Learning, aborder des problématiques complexes de manière méthodique et performante.


Approches appliquées et gestion de données : exploitation, visualisation et analyse.
Exploitation de données pour répondre aux problématiques métiers, avec l’utilisation des bases de données SQL et NoSQL, la création de pipelines de traitement (ETL, Apache Spark, Apache Airflow), et l’application de techniques d’analyse descriptive et de visualisation.
Data storytelling à travers des outils comme Matplotlib, Plotly, Seaborn, Power BI et Tableau, permettant de transformer des données complexes en représentations claires et impactantes.
Maîtrise du langage R avec RStudio pour l’analyse et la gestion de données, en développant des approches statistiques et des modèles adaptés aux besoins métiers.
? Développer une approche appliquée et méthodique pour l’exploitation, la visualisation et l’interprétation des données, optimiser la prise de décision et la communication des résultats.


Outils et techniques avancés en IA : automatisation et optimisation des modèles.
MLOps pour assurer le suivi du cycle de vie des modèles de Machine Learning, avec la gestion des pipelines d’automatisation et l’intégration d’outils de CI/CD pour une mise en production efficace et scalable.
Apprentissage profond avec une introduction au Deep Learning, l’exploration des concepts du Perceptron et du Perceptron multicouche, et une première approche des architectures neuronales.
? Mettre en place des pratiques avancées pour l’industrialisation et l’optimisation des modèles d’IA, en alliant automatisation, performance et compréhension des réseaux neuronaux.

Nous attendons des compétences en développement logiciel. Cela inclut des connaissances en Python, Algorithmie, Analyse de données, Power BI, Mathémathiques, SQL, ainsi que des notions de Machine Learning.
Après l’évaluation de votre dossier de candidature, vous devrez réaliser un test sous la forme d’un mini-projet. Chaque semaine, la commission d’admission examine les projets rendus et valide la candidature en fonction des compétences démontrées et de la cohérence avec votre projet professionnel.

Durée en centre : 1560 heures
Durée en entreprise : 3325 heures
Durée totale : 4885 heures
2 ans

Formacode (Domaines de formation) :

• 31025 Analyse de données
• 31028 Intelligence artificielle
• 31035 Data visualisation
• 31026 Data science
• 31052 Data Warehouse

Rome (Métiers) :

• M1403 Études et prospectives socio-économiques
• M1805 Études et développement informatique

NSF (Spécialités de formation) :

• 114 Mathématiques
• 125 Linguistique
• 326 Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données

Modalités pédagogiques
Pédagogie par projet

Restauration
Cantine collective au sein du campus

Hébergement
Aucun

Transport
Aide à la mobilité possible si alternance

Accès handicapés
Référente Handicap Mme Yorillo

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