Formation Intelligence Artificielle & Data (6 mois – cours du soir)
Cette formation en Intelligence Artificielle & Data, d’une durée de 6 mois en cours du soir, vous plonge au cœur des technologies de pointe en IA, machine learning et analyse de données.
Ce programme vous permet d’acquérir des compétences essentielles pour comprendre, concevoir et exploiter des modèles d’intelligence artificielle, ainsi que pour analyser et interpréter de grandes quantités de données afin d’en extraire des informations pertinentes et exploitables.
Grâce à une approche pratique et orientée projets, vous apprendrez à utiliser les outils et technologies les plus récents en data science et intelligence artificielle, tout en développant une véritable expertise technique.
Au terme de cette formation, vous serez capable de :
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Concevoir et entraîner des modèles d’intelligence artificielle
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Analyser et exploiter des ensembles de données complexes
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Appliquer les techniques de machine learning
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Utiliser les outils modernes de la data science
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Participer à des projets innovants en IA et analyse de données
Cette formation vous prépare à intégrer un secteur en forte croissance, en vous positionnant comme un professionnel capable de répondre aux besoins actuels en intelligence artificielle et data science.
A qui s'adresse cette formation ?
Public cible
La formation en Intelligence Artificielle & Data s’adresse à toute personne souhaitant acquérir des compétences solides dans un domaine en pleine expansion et fortement demandé sur le marché de l’emploi.
Elle est particulièrement adaptée aux professionnels souhaitant évoluer dans leur poste actuel ou renforcer leur expertise, ainsi qu’aux personnes en reconversion cherchant à améliorer leur employabilité dans le secteur du numérique et de la data.
Ce programme convient également aux porteurs de projets et aux entrepreneurs désireux de créer des solutions innovantes basées sur l’intelligence artificielle et l’analyse de données, afin de développer des entreprises orientées data et technologies.
Pré-requis
Aucun prérequis spécifique n’est exigé pour intégrer cette formation, ce qui la rend accessible à toute personne souhaitant se spécialiser dans les domaines de l’intelligence artificielle et de l’analyse de données.
Accreditation
Contenu de la formation
Module 1 – Introduction à l’intelligence artificielle
- Historique et définitions de l’IA
- Applications de l’intelligence artificielle dans différents secteurs
Module 2 – Fondamentaux de la data science
- Collecte et prétraitement des données
- Types de données : structurées et non structurées
- Outils de gestion et traitement des données
Module 3 – Statistiques et mathématiques pour la data science
- Statistiques descriptives et inférentielles
- Probabilités appliquées à la data science
- Algèbre linéaire et techniques d’optimisation
Module 4 – Programmation pour l’IA et l’analyse de données
- Introduction à Python et bibliothèques (NumPy, Pandas, Matplotlib)
- Introduction à R pour l’analyse de données
- Bonnes pratiques de programmation (clean code, versioning)
Module 5 – Machine learning : concepts de base
- Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Évaluation des modèles (validation croisée, métriques de performance)
Module 6 – Éthique et cadre réglementaire
- Éthique de l’intelligence artificielle
- Réglementations et cadre juridique (RGPD et autres normes)
Module 7 – Études de cas et projets pratiques
- Travaux de groupe sur des cas réels
- Présentation des résultats et feedback
Module 8 – Spécialisations métiers
Data Scientist
- Machine learning avancé (régression, classification, clustering, arbres de décision, forêts aléatoires)
- Deep learning (CNN, RNN)
- Visualisation de données (Tableau, Power BI, Python)
Analyste de données
- Analyse exploratoire des données (EDA)
- Reporting et visualisation
- Extraction et manipulation de données
Spécialiste Big Data
- Technologies Big Data
- Architecture des données
- Traitement batch et temps réel
Développeur IA
- Développement d’applications d’intelligence artificielle
- Frameworks (TensorFlow, Keras, PyTorch)
- Déploiement de modèles (MLOps, cloud AWS/Azure/GCP)
Architecte de données
- Modélisation de données (SQL vs NoSQL)
- Systèmes de gestion de bases de données avancés
- Data governance et qualité des données
Entrepreneur IA & Data
- Création de startup et business model
- Marketing digital appliqué à l’IA
- Levée de fonds et gestion financière
Module 9 – Évaluation des compétences acquises
- Tests de connaissances
- Présentation de projets individuels ou en groupe
- Feedback et recommandations des formateurs
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