Data scientist - ingénieur machine learning

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Source : Carif Ile-de-France

Fiche originale

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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Approfondissez votre connaissance du machine learning et obtenez un diplôme reconnu par l’Etat de niveau Bac +5, dans le cadre d’un parcours 100% en ligne et avec l’accompagnement en visio d’un expert.

Description, programmation

Le parcours est composé des projets suivants :

Initiez-vous au machine learning.
Entraînez un modèle prédictif linéaire.
Evaluez et améliorez les performances d’un modèle de machine learning.
Utilisez des modèles supervisés non linéaires.
Modélisez vos données avec les méthodes ensemblistes.
Explorez vos données avec des algorithmes non supervisés.
Analysez vos données textuelles.
Classez et segmentez des données visuelles .
Découvrez les cloud avec Amazon Web Services.
Réalisez des calculs distribués sur des données massives.

Validation et sanction

Data scientist ;Attestation de suivi de présence

Type de formation

Certification

Niveau de sortie niveau I (supérieur à la maîtrise)

Métiers visés

M1403 :

M1805 :

Durée, rythme, financement

Durée 1000 heures en centre
Durée indicative : 1359 jours

Modalités de l'alternance FOAD : 1000 h

Conventionnement Oui

Conditions d'accès

Modalités de recrutement et d'admission Test

Niveau d'entrée niveau III (BTS, DUT)

Conditions spécifiques et prérequis Niveau de langue : Pour les apprenants étrangers, un niveau de français B1-B2 (utilisateur indépendant) est conseillé pour la réussite de la formation. Matériel : Accès à 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 réception de données). Pour tester la qualité de votre connexion, cliquez sur ce lien. Ce parcours nécessite également d'être équipé d'un ordinateur avec les spécifications suivantes : CPU : minimum core I3 ou AMD Ryzen 3 (génération récente) idéalement core I7 ou AMD Ryzen 7 RAM : mémoire de 16 Go minimum Espace disque disponible : 256 Go, SSD idéalement En complément, pour les traitements Deep Learning : Carte graphique (GPU) NVidia 8Go minimum ou utilisation de solutions gratuites sur le cloud accessibles via un navigateur : Google Colaboratory (GPU ou TPU), ou Kaggle Notebook Niveau requis : Prépa scientifique ou Bac + 2 en mathématiques. Prérequis techniques : Programmation Python, librairies pour la Data Science. Math (analyse réelle, algèbre, proba, stat) Informatique (algorithmique, base de données, terminal) Collecte de données (API, requêtes SQL) Communication et collaboration (Git, Pep8)