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    Certificat – Science des données et Modélisation

    Aivancity

    aivancity

    Ce programme Science des données et Modélisation permet de découvrir comment déployer de manière éthique et responsable des solutions d’intelligence artificielle. Ce programme vise également à renforcer et à favoriser les collaborations entre les équipes scientifiques et les directions métiers.

    Il est conçu pour des professionnels du domaine de la Data science et de l’informatique, ou pour tout scientifique et tout profil technique ou managérial disposant d’une connaissance préalable en algèbre linéaire, probabilités, statistiques et en programmation (Python), et qui souhaite acquérir des compétences opérationnelles en science des données et en apprentissage automatique (machine learning).

    OBJECTIFS

    Cette formation vous permettra d’acquérir :

    • Les compétences pour mettre en œuvre des solutions data, stratégiques pour votre entreprise.
    • Une expérience concrète avec des modèles de machine learning (apprentissage machine) et leurs applications pour donner une nouvelle dimension à votre entreprise.
    • Un regard critique sur les enjeux d’aujourd’hui liés à l’intelligence artificielle, et en particulier ses enjeux éthiques, juridiques et sociaux.

    CONTENU

    Module 1 : Prise de décision basée sur les données

    Prise en main de la visualisation des données, de l’analyse data exploratoire, puis exploitation de la puissance des données, et de leurs rôles dans la prise de décision en entreprise.

    Les principaux concepts abordés dans ce module sont : la prise de décision grâce aux données, le nettoyage des données, le codage des données et la visualisation des données en utilisant Python.

    Module 2 : Algorithmes de machine learning classiques

    Apprendre à connaître et à utiliser les techniques fondamentales du machine learning, et à savoir jauger l’impact de tels outils dans une entreprise.

    Les principaux concepts abordés dans ce module sont : les séries temporelles, le clustering (partitionnement de données), et les méthodes de régression en utilisant scikit-learn.

    Module 3 : Éthique, biais et limitations du machine learning 

    Explorer les principaux défis du machine learning, et les considérations éthiques et juridiques de l’utilisation des données dans le monde du business.

    Les principaux concepts abordés dans ce module sont : l’évaluation de modèle, l’analyse de performance, surapprentissage vs. sous-apprentissage, l’augmentation des données, les méthodes ensemblistes, et les enjeux éthiques, juridiques et sociaux de l’utilisation des données.

    Lien entre la formation et l'IA :

    Faible
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    Elevé

    Approche de la formation :

    Théorique
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    Pratique

     
    Attention, ces informations destinées à faciliter le choix d'orientation du candidat sont le reflet de la déclaration de notre interlocuteur au sein de l'établissement Aivancity et ne correspondent pas à une évaluation coordonnée entre les différentes formations proposées.

    Thèmes abordés :

    • Analyse de série de temps
    • Data Business Model
    • éthique
    • Management de l'IA
    • Mathématiques
    • Réseau de neurones
    • Robotique
    • système expert
    • traitement automatisé du langage
    • vision artificielle

    Informations complémentaires :

    Nos certificats s’adressent à toute personne ayant une expérience professionnelle minimale de 3 ans souhaitant renforcer son expertise dans les domaines de l’intelligence artificielle et de la data science. Tous nos certificats sont éligibles au CPF

    Débouchés :

    Montant :

    5600 € HT

    Accès au site de la formation :

    Site de la formation: https://www.aivancity.ai/fr/professionnel/programme/science-des-donnees-et-modelisation

    Informations communiquées par : Jennifer Mongodin, Responsable des admissions.

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    L'équipe d'ActuIA.com tient à remercier Jennifer Mongodin pour sa collaboration dans la constitution de ce dossier d'orientation.