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Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data (Apprentissage)

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 24_279017
Organisme responsable : La plateforme formation (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Référentiels

Code Rome

  • M1403 Études et prospectives socio-économiques
  • M1805 Études et développement informatique

Formacode

  • 31025 : Analyse de données
  • 31026 : Data science
  • 31028 : Intelligence artificielle
  • 31035 : Data visualisation
  • 31052 : Data Warehouse

Présentation de la formation

Objectifs

Concevoir un processus de collecte de données en évaluant et choisissant des outils adaptés pour faciliter l'accessibilité, la sécurité et l'intégrité des données centralisées dans le respect de la réglementation en vigueur (RGPD). Créer un système automatisé de collecte de données en intégrant des solutions ETL (comme Fivetran ou Stitch) et/ou en développant des scripts informatiques en Python ou SQL pour une agrégation rapide et exacte des données correspondant aux besoins métier.…

  • Concevoir un processus de collecte de données en évaluant et choisissant des outils adaptés pour faciliter l'accessibilité, la sécurité et l'intégrité des données centralisées dans le respect de la réglementation en vigueur (RGPD).
  • Créer un système automatisé de collecte de données en intégrant des solutions ETL (comme Fivetran ou Stitch) et/ou en développant des scripts informatiques en Python ou SQL pour une agrégation rapide et exacte des données correspondant aux besoins métier.
  • Développer des stratégies de nettoyage de données, en analysant le contexte spécifique des données pour assurer un traitement approprié et sécurisé des données qui réponde aux besoins métier de l'entreprise.
  • Extraire des données en développant des scripts personnalisés (par exemple en Python ou SQL) pour récupérer des informations précises et pertinentes depuis une ou plusieurs bases de données.
  • Mener des analyses exploratoires en calculant des techniques statistiques descriptives (comme la moyenne ou l'analyse des fréquences) pour comprendre la distribution des données et écarter les valeurs anormales.
  • Identifier et interpréter des tendances en utilisant des langages de programmation (par exemple Python) et/ou des outils métiers adaptés (par exemple un tableur) pour comprendre finement le contexte et la nature des données analysées.
  • Sélectionner l'algorithme d'apprentissage le plus adapté en comparant les performances et les caractéristiques des différentes familles d'algorithmes afin d'apporter une réponse pertinente à la problématique métier rencontrée.
  • Préparer et transformer des données en utilisant des techniques de prétraitement (preprocessing) pour les adapter aux spécificités du modèle d'apprentissage automatique choisi.
  • Entraîner un modèle d'apprentissage automatique en optimisant une loss function (fonction de coût) à partir des données d'entraînement afin de permettre à l'algorithme d'effectuer le moins d'erreurs possibles selon des indicateurs de succès clairement définis.
  • Identifier les évolutions clés en IA et Big Data en analysant des sources d'information spécialisées pour rester à la pointe des dernières innovations et alimenter les stratégies de projet.
  • Élaborer et évaluer la problématique métier en utilisant des approches analytiques, pour créer un cahier des charges qui reflète précisément les besoins et les objectifs du projet data.
  • Évaluer les risques inhéren

Programme de la formation

-

Validation et sanction

Certification

Type de formation

Certifiante

Niveau de sortie

Bac + 3 et 4

Durée, rythme, financement

Modalités pédagogiques

Travail seul ou en groupe, sur ces differents projets, en autonomie dans les différents Open Spaces. Les accompagnateurs pédagogiques guident les apprenants en leur prodiguant des conseils

Durée

En centre

1050 h

En entreprise

2205 h

Modalités d'alternance

Démarrage de la formation par 2 semaines en centre suivi de 9 semaines en entreprise puis une semaine en centre / 2 semaines en entreprise

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • OPCO

    Programme : Apprentissage

Conditions d'accès

Publics visés

  • Autre public
  • Public dans le cadre du contrat d'apprentissage
  • Public dans le cadre du contrat de professionnalisation

Niveau d'entrée

Information non communiquée

Conditions spécifiques et prérequis

Test de sélection et entretien éventuel pour déterminer l'adéquation entre le profil et le modèle pédagogique

Modalités d'accès

  • Accessible en contrat d'apprentissage

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

8 rue d'Hozier
13002 Marseille 2e

Responsable : SORIANO

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
8 rue d'Hozier
13002 Marseille 2e
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes