Data scientist - Spécialité 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

Programmer des algorithmes de Machine Learning.
Entraîner des réseaux de neurones profonds.
Modéliser des données complexes, comme des images et des textes.
Mener un projet de recherche et réaliser une preuve de concept (POC).

Description, programmation

Suite de projets professionnalisants à valider :
Définissez votre stratégie d’apprentissage !
Concevez une application au service de la santé publique
Anticipez les besoins en consommation électrique de bâtiments
Segmentez des clients d’un site e-commerce
Catégorisez automatiquement des questions
Classez des images à l’aide d’algorithmes de Deep Learning
Développez une preuve de concept (option stage)
Participez à une compétition Kaggle !

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 :

Durée, rythme, financement

Durée 510 heures en centre
Durée indicative : 1338 jours

Modalités de l'alternance FOAD : 510 h

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Modalités de recrutement et d'admission Dossier

Niveau d'entrée niveau III (BTS, DUT)

Conditions spécifiques et prérequis Prépa scientifique ou Bac + 2 en mathématiques. 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). Prérequis techniques : - Programmation Python, librairies pour la Data Science. - Maths (analyse réelle, algèbre, proba, stat) - Informatique (algorithmique, base de données, terminal) - Collecte de données (API, requêtes SQL) - Communication et collaboration (Git, Pep8).