SAS de pré-qualification aux métiers de la Data et de l'IA

DATE LIMITE
DE CANDIDATURE
10 / 09
2024
event Début : 07/10/2024
hourglass_empty inférieur à 3 mois
location_on Hauts-de-France
school Sortie : optionnel

Certification Certification

Cette formation introduit les concepts et les technologies principales utilisées dans le milieu de la data et de l'Intelligence Artificielle en vue d'accéder à la formation École IA Microsoft by Simplon - Développeur en Intelligence Artificielle qui débutera le 16 décembre 2024.

Formation à Lille du 7 octobre 2024 au 2 décembre 2024 (le calendrier précis sera fourni au moment de la sélection)

 

Des questions ?

Contactez Safia Belarbi
sbelarbi@simplon.co

 

Participez à une réunion d'information : 
- lundi 25 mars : inscription ici
- lundi 15 avril : inscription ici 
- lundi 6 mai : inscription ici 
- lundi 3 juin : inscription ici
- lundi 17 juin : inscription ici
- lundi 1 juillet : inscription ici
- lundi 15 juillet : inscription ici

Présentation Présentation

Cette formation introduit les concepts et les technologies principales utilisées dans le milieu de la data et de l'Intelligence Artificielle. Elle permet de faire monter en compétences les apprenants.es n'ayant jamais eu de formation dans le domaine de la programmation et du développement web.La formation vise à l’acquisition des compétences techniques fondamentales communes aux différents métiers de la data (Python, Pandas, SQL, NoSQL) et à l’appréhension des problématiques liées à la data en milieu professionnel et d'appréhender la notion d’intelligence artificielle

L'objectif est de délivrer un socle de compétences (découverte du langage Python, SQL, le scraping ...) permettant de poursuivre vers un parcours plus long (Projet École IA Microsoft By Simplon - Développeur.euse en intelligence artificielle).

Les métiers de l'IA permettent de fournir des informations utiles aux dirigeants et managers pour piloter l’activité de l’entreprise. Les solutions qu’il.elle développe sont directement intégrées au produit, comme par exemple les recommandations personnalisées Amazon et/ou push marketing Deliveroo.

 

 

Compétences Compétences visées

Cette formation s’articule alors autour de 5 compétences principales :

  • Préparation et nettoyage de données afin de les rendre exploitables et activables
  • Traitement et analyse des données permettant la mise en place de modèles d’apprentissage suivant une méthodologie définie
  • Exploitation d’un modèle d’apprentissage en utilisant les méthodes du machine learning
  • Développer et déployer des applications exploitables par le client final en intégrant les solutions IA réalisées et/ou pré-existantes
  • Savoir présenter ses résultats aux clients/dirigeants à l’aide de visualisation, dashboards et de présentations claires

 

Programme Programme

  • Introduction à un langage de programmation (Python
  • J’apprends le SQL pour interagir avec les bases de données
  • J’apprends le fonctionnement du web et ses langages (HTML, CSS)
  • Découvrir les alternatives au SQL (NoSQL)
  • Gestion des environnements virtuels (Conda}
  • Effectuer des prédictions à l’aide d’un modèle prédictif avec Python (scikit-learn)
  • Créer des visualisations à l’aide de Python (matplotlib, seaborn)
  • Elaborer des Dashboards avec des outils No Code (Tableau, PowerBI)
  • Se familiariser avec les principaux modules de la Data science sous Python (Pandas, Matplotlib, seaborn, scikit-learn)
  • Développer une application (Streamlit, Flask)
  • Apprendre à déployer une application (Heroku)
  • Gérer le versionnage de son code et apprendre à collaborer (Git/Github)
  • Tester ses fonctionnalités (Unit test)
  • Identifier un modèle d'apprentissage optimal en fonction du problème à résoudre, des données disponibles et de leurs natures
  • Interpréter les résultats d’une analyse
  • Présenter son travail à l’aide de supports visuels et savoir adapter son discours en fonction de son interlocuteur(Google Slide/Powerpoint)
  • Collecter des informations sur Internet (Scraping de données)
  • Introduction à l’apprentissage profond (Deep learning)

 

Admission Admission

  • Appétence pour les mathématiques et algorithmie
  • Bon esprit logique
  • Appétence pour la programmation web (Python)
  • Aimer travailler en équipe
  • Maîtriser l’anglais (lecture, écriture)
  • Une forte motivation à prouver 
  • Une première expérience en programmation est fortement appréciée

Prix Prix

Formation financée et rémunérée grâce au Programme Régional de Formation

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