Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data

Approfondissement en Calcul Scientifique et Algorithmie Résolution de problèmes complexes à travers l'utilisation d'algorithmes de résolution, de recherche et d'optimisation, y compris les algorithmes génétiques, avec une approche en programmation orientée objet (POO) en Python. Gestion et Analyse des Données : De l'infrastructure à la visualisation Sciences des données : Approfondissement du Machine Learning Fondamentaux : Algorithmique Avancée et Machine Learning Algorithmique avancée avec étude des algorithmes génétiques et de la résolution de graphes, en utilisant Python et la programmation orientée objet (POO) pour concevoir des algorithmes complexes et résoudre des problèmes. Maîtrise des algorithmes de régression, de classement et de classification, ainsi que du pré-traitement des données et de la modélisation statistique pour le développement de solutions d'apprentissage automatique robustes. Déploiement de solutions en Machine Learning et évaluation des méthodes d'apprentissage automatique pour garantir l'efficacité et la précision des modèles. ? Poser des bases solides en algorithmique avancée et Machine Learning, aborder des problématiques complexes de manière méthodique et performante. Approches appliquées et gestion de données : exploitation, visualisation et analyse. Exploitation de données pour répondre aux problématiques métiers, avec l'utilisation des bases de données SQL et NoSQL, la création de pipelines de traitement (ETL, Apache Spark, Apache Airflow), et l'application de techniques d'analyse descriptive et de visualisation. Data storytelling à travers des outils comme Matplotlib, Plotly, Seaborn, Power BI et Tableau, permettant de transformer des données complexes en représentations claires et impactantes. Maîtrise du langage R avec RStudio pour l'analyse et la gestion de données, en développant des approches statistiques et des modèles adaptés aux besoins métiers. ? Développer une approche appliquée et méthodique pour l'exploitation, la visualisation et l'interprétation des données, optimiser la prise de décision et la communication des résultats. Outils et techniques avancés en IA : automatisation et optimisation des modèles. MLOps pour assurer le suivi du cycle de vie des modèles de Machine Learning, avec la gestion des pipelines d'automatisation et l'intégration d'outils de CI/CD pour une mise en production efficace et scalable. Apprentissage profond avec une introduction au Deep Learning, l'exploration des concepts du Percep