• Tout public

OPTION DATA ENGINEERING

• Mettre en place un pipeline de données automatisé adapté aux besoins, en extrayant, transformant et chargeant des données (structurées/non structurées) dans des entrepôts de données
• Mettre en place un système d'ordonnancement des flux de données afin de programmer leur déclenchement
• Créer les processus de test et les lancer afin de valider la mise en production des pipelines de données
• Concevoir et mettre en place un système de contrôle / de suivi automatisé des flux de données afin de valider en continu l’intégration des données
• Ajuster les requêtes et les paramétrages des pipelines en prenant appui sur différentes approches / méthodes (ex : méthodes de parallélisation) afin d’améliorer les performances du système (ex : réduction des temps d’exécution)

OPTION DATA SCIENCE

• Concevoir et mettre en place un système de suivi du cycle de vie du modèle d’apprentissage (et de ses fonctionnalités) afin de détecter des anomalies (dérives de données ou bien dérives conceptuelles), de surveiller la qualité des features ou bien de déterminer le moment et la méthode de ré-entraînement du modèle
• Évaluer les performances de l’infrastructure sous-jacente au modèle d'apprentissage selon des critères définis afin de réduire les coûts et / ou les temps de calcul
• Ajuster les paramètres des procédures d'entraînement / de test / validation, à l’aide de techniques adaptées (hyperparamètres, choix des caractéristiques, ajustement d’architecture de neurone, etc) afin d’optimiser la qualité et les performances des données
• Automatiser le déploiement afin d’intégrer et de livrer en continu les évolutions apportées au modèle d’apprentissage

Pour acceder a la formation, les candidats doivent obligatoirement justifier des prerequis suivants :
Titulaire d une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou equivalent) en informatique, sciences (technologie), economie, finance ou analyse de donnees ;
ou
Titulaire d une certification professionnelle de niveau 5 (ou equivalent) avec une experience professionnelle d au moins 2 ans en informatique, sciences (technologie), economie, finance ou analyse de donnees ;
Tout autre profil fera l objet d une procedure derogatoire, a savoir :
etre titulaire d une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou equivalent) tous domaines avec une experience professionnelle tous secteurs d au moins 1 an ;
effectuer un test de positionnement pour valider des connaissances sur les thematiques suivantes :
bases en mathematiques :
algebre - des fonctions, un systeme d equations simple, une matrice simple ;
probabilites et statistiques - variables aleatoires, la loi de probabilites (par exemple la loi normale), le theoreme central limite ;
bases d algorithmie - variables et types de variables, conditions, boucles et fonctions
Ce test est transmis lors du processus d admission et peut etre utilise pour evaluer l admissibilite de candidats qui ne sont pas surs d avoir le niveau.
Langue : un niveau B2 minimum en francais avec un certificat de moins de 2 ans. Certificats acceptes : - Diplome en langue francaise - DELF-DALF : niveau minimum - B2 TCF : score minimum 400 - Attestation d un centre de langue justifiant un niveau B2 minimum.
Materiel: Les candidats doivent avoir l acces a un ordinateur (PC ou Mac), muni d un microphone, une webcam et une bonne connexion internet (3.2 Mbps en envoi et 1.8 Mbps en reception de donnees).

Durée totale : 603 heures

Formacode (Domaines de formation) :

• 31026 Data science
• 31028 Intelligence artificielle
• 31025 Analyse de données
• 31036 Administration base de données

Rome (Métiers) :

• M1403 Études et prospectives socio-économiques
• M1802 Expertise et support en systèmes d'information
• M1803 Direction des systèmes d'information
• M1805 Études et développement informatique
• M1806 Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information

NSF (Spécialités de formation) :

• 326 Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données

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