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Science des données et Modélisation

Science des données et Modélisation

 

Flash News

Vous pouvez désormais bénéficier d’un abondement de l’État de 1000 euros pour vous aider à financer une formation aux métiers du numérique.

C'est par ici ! En savoir plus

 

Certification

Cette formation permet la validation du bloc de compétences RNCP38584BC03 - Implémenter une solution d’apprentissage automatisé (Machine et Deep Learning) -, de la certification professionnelle « Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle » , de niveau 7 délivrée par aivancity et enregistrée au RNCP sous le numéro 38584 (le 09-02-2024).

Cette certification est capitalisable sur 5 ans. Vous pouvez choisir de préparer l’intégralité du titre progressivement au fil du temps ou de faire reconnaître vos compétences complémentaires par la VAE.

Cliquez ici pour découvrir les modalités d'évaluation et pédagogiques du programme  

 

INDICATEURS DE RÉSULTAT 2022/2023

  • Taux de satisfaction : 100%
  • Taux de présentation au diplôme : 100%
  • Taux de réussite au diplôme : 100%

Contenu actualisé le 19/11/2023

 

Public cible et présentation

Ce programme 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). Ce programme 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.

L’enquête publiée dans “The Human Impact of Data Literacy” de 2020 [1] révèle que 74% des employés sondés (9000 dans le monde) se sentent submergés face aux tâches impliquant les données de leur entreprise. Avec en conséquence une baisse d’intérêt et de productivité : 14% d’entre eux préfèrent même complètement échapper à ce genre de travail.

Un des défis majeurs d’une entreprise qui souhaite valoriser ses données est d’homogénéiser la “datalphabétisation” en son sein. Pour ce faire, les responsables doivent connaître le potentiel de leurs données, leur dimension éthique, et savoir accompagner leurs employés dans le développement de leurs connaissances data (adoption de nouvelles technologies et logiciels).

[1] The Data Literacy Project, "The Human Impact of Data Literacy," 2020 https://www.accenture.com/_acnmedia/PDF-115/Accenture-Human-Impact-Data-Literacy-Latest.pdf (Accenture)

 

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

  • icone équipe

    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.

  • icone équipe

    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.

  • icone équipe

    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.

 

CPF

Cliquez ci-dessous pour accéder à la fiche de ce certificat sur le site des financements par le CPF

moncompteformation.gouv

 

Formateurs / Professeurs

ammar

Doreid Ammar

Expertise : Data science

Professeur Permanent | Directeur Académique | Data Science, Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence, The Internet of Things, Computer Networks

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Ysens de France

Expertise : Droit de l’Intelligence Artificielle

Professeure Associée | Droit de l’IA, Robotique terrestre, Robotique militaire, Application duale de l'innovation technologique, Droit international & européen appliquée à l'Intelligence Artificielle

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Virginie Mathivet

Expertise : IA & Deep Learning

Professeur Expert | AI & Deep learning, Machine Learning, IoT, Réseaux de Neurones, Management de projets IA

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Science des données et Modélisation

  • access

    Prérequis Bonnes connaissances en outils mathématiques (algèbre linéaire, probabilités, statistiques) et en programmation (Python).

  • diplome

    Lieu Cachan

  • calendrier

    Durée de la formation 12 jours

  • calendrier

    Prochaine session 3 et 4 janvier ; 17 et 18 janvier; 31 janvier et 1er février, 14 et 15 février, 28 février et 1er mars et 14 et 15 mars 2025

  • calendrier

    Prix 5 600 Euros HT(éligible à un financement CPF et Pôle Emploi)

 

fonds de dotation
 

Accueil des personnes en situation de handicap

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Martial HENNIQUE

Martial HENNIQUE

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