> Objectifs propres au contexte de la formation
Cette formation repose sur une approche pour développer des compétences directement applicables en entreprise, comme les salariés peuvent les appliquer au sein d'Artefact :
- Manipulation et analyse de données : Google Sheets (niveau débutant et avancé), Pandas, NumPy
- Bases de données et requêtage : SQL (BigQuery, CRUD, SQLAlchemy), NoSQL
- Collecte et gestion de données : Web Scraping, API, JSON, Fichiers CSV,
- Développement et automatisation : Python (Programmation orientée objet, fonctions, modules, contrôle de flux)
- Machine Learning et Data Science : Classification, régression, clustering, évaluation des modèles, préparation des données, hyperparamètres
- Plateformes et outils spécialisés : Dataiku, Google Cloud Platform (GCP), DBT, Fivetran, Zapier
- Data Visualisation et reporting : Looker Studio, Power BI, Dashboarding, Exploration de données
- Culture data et gouvernance : Gestion de projet data, gouvernance et éthique de l'IA, aspects légaux
La formation prépare au bloc de compétence BC02 du RNCP37827
RNCP37827BC01 - Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d'un projet en intelligence artificielle
> Rappel des objectifs en compétences
À l'issue de cette formation, les apprenants seront capables de : Collecter et structurer les données
- Exploiter des bases de données relationnelles avec SQL
- Extraire des données depuis des API, fichiers CSV ou JSON
- Automatiser la collecte de données via Web Scraping et No-Code Tools
Analyser et interpréter les données
- Manipuler et nettoyer les données avec Pandas et NumPy
- Appliquer des techniques statistiques pour extraire des insights pertinents
- Construire des modèles de Machine Learning supervisé et non supervisé
Visualiser et communiquer les résultats
- Concevoir des tableaux de bord interactifs avec Looker Studio et Power BI
- Présenter des analyses de manière claire et impactante
- Mettre en place une gouvernance des données conforme aux normes éthiques et légales
Déployer des pipelines de données et automatiser les workflows
- Gérer des flux de données avec Fivetran et DBT
- Déployer des modèles de Machine Learning sur Dataiku
- Automatiser des tâches avec Zapier et Git
Grâce à ce parcours, les apprenants seront en mesure d'intégrer des équipes data et de contribuer activement aux projets de transformation digitale des entreprises.
Développeur en intelligence artificielle
Certifiante
Bac + 3 et 4