Développeur en intelligence artificielle - Data Science - Part Time - 24 semaines
Objectifs, programme, validation de la formation
Objectifs
Les bases de la Data Science :
- Mise en production du Machine Learning
- Data Engeneering
- Deep Learning
- Projets Data Science.
Description, programmation
- C1 Acquérir des données à partir de sources adaptées, fournies par le client ou accessibles en Open Data afin d’agrémenter la base de données
- C2 Écrire des requêtes pour l’interrogation de la base de données et les composants d’accès aux données
- C3 Effectuer des analyses exploratoires afin d’appréhender la composition interne des données
- C4 Concevoir une représentation graphique adaptée afin de visualiser les relations entre les données
- C5 Préparer des données en vue de l’apprentissage afin que celles-ci soient nettoyées
- C6 Transformer des données d’entrée afin de satisfaire les contraintes inhérentes au modèle (Preprocessing)
- C7 Générer des données d’entrée afin de satisfaire les contraintes inhérentes au modèle (Feature Engineering)
- C8 Maîtriser les différents algorithmes d’apprentissage afin d’apporter une réponse adaptée à une problématique de l’organisation
- C9 Entraîner un modèle d’apprentissage supervisé pour optimiser une fonction de prédiction à partir d’exemples annotés
- C10 Entraîner un modèle d’apprentissage non supervisé pour détecter des structures sous-jacentes à partir de données non étiquetées
- C11 Améliorer les capacités prédictives d’un système en sélectionnant un modèle différent ou en modifiant ses hyperparamètres en vue de corriger des erreurs (hyperparameter tunnig)
- C12 Mettre en production le modèle d’apprentissage supervisé ou non supervisé obtenu sous la forme d’une API
- C13 Adopter une démarche d’amélioration continue en identifiant les axes de perfectionnement d’un produit à l’aide d’une méthode adaptée de manière à améliorer la performance du produit
- C14 Convertir les données entrantes (images et texte par exemple) en données adaptées pour un réseau de neurones
- C15 Maîtriser les différentes architectures de réseau de neurones : convolutifs pour les images & récurrents pour les séries temporelles et les modèles de traitement automatique du langage (NLP) pour le texte
- C16 Utiliser un réseau de neurones convolutifs pour étiqueter des images
- C17 Utiliser un réseau de neurones pour comprendre l’intention d’une phrase en langage naturel
- C18 Analyser et formuler une problématique métier du point de vue de l’analyste de données
- C19 Planification des actions à mettre en oeuvre
- C20 Mobiliser les ressources nécessaires pour mener à bien le projet en respectant les délais
- C21 Recommander des actions à sa hiérarchie et rendre compte de ses résultats
Validation et sanction
Développeur en intelligence artificielle
Type de formation
Certification
Niveau de sortie niveau II (licence ou maîtrise universitaire)
Métiers visés
Durée, rythme, financement
Durée 360 heures en centre
Modalités de l'alternance -
Conventionnement Non
Conditions d'accès
Niveau d'entrée niveau IV (BP, BT, baccalauréat professionnel ou technologique)
Conditions spécifiques et prérequis - Mathématiques : Avoir un niveau en mathématiques équivalent à un baccalauréat scientifique. Concrètement, il faut savoir ce qu'est une fonction, une dérivée d'une fonction et avoir des notions en statistiques et probabilités. Petit plus, avoir des connaissances en algèbre linéaire. - Programmation : être à l'aise avec les types de données, les variables, les conditions, les boucles, les fonctions et les deux structures de données list & dict.
Inscription
Contact renseignement Monsieur Cartillier Matthieu Patchouli
Éligibilité de cette formation au compte personnel de formation pour les salariés
Code CPF 331309 - Validité du 23/12/2020 au 31/12/2115
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Session débutant le : 02/10/2021
Adresse d'inscription
SAS Patchouli
20 rue des capucins 69001 Lyon 1er
Lieu de formation
Adresse :