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Expert en sciences des données - modules data engineering 4

Descriptif

Durée de la formation

Durée 50 heures

Session

entrées/sorties permanentes

du 17 avril 2020 au 31 déc. 2020  - Paris - 5ème (75)
du 17 avril 2020 au 31 déc. 2020  - Paris - 5ème (75)
Pour connaître les dates des prochaines sessions, veuillez contacter l'organisme de formation

Objectif de la formation

Le métier visé est celui d'expert ( Data Scientist en Anglais) dans le domaine des Sciences des Données. Ces dernières peuvent être de toute taille, jusqu'à la qualification de massives ( Big Data en Anglais).
- Analyser, concevoir et développer des modélisations mathématiques pour enrichir les systèmes d'aide à la décision
- Concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives.
- Détecter et évaluer l'état de l'art de l'intelligence artificielle pour développer des projets innovants
- Conduire des projets complexes en intégrant les contraintes légales et les valeurs d'éthique pour diffuser les bonnes pratiques dans les organisations

Description de la formation

Intitulé : Analyser, concevoir et développer des modélisations mathématiques pour enrichir les systèmes d'aide à la décision Descriptif : Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Produire des traitements de données simples en utilisant les concepts de la statistique descriptive, en vue de présenter les résultats obtenus à l'aide de tableaux, de graphiques et d'indicateurs numériques. Mesurer la liaison entre deux variables. Choisir les outils et déterminer leurs limites afin de communiquer les conclusions et leur interprétation. Produire des études statistiques en mettant en oeuvre les techniques d'apprentissage automatique par la machine (machine learning) pour des données avec ou sans caractères temporels. Intitulé : Concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives. Descriptif : Participer, avec des Data Engineers, à la rédaction d'un cahier des charges technique pour la conception et la mise en place d'une solution d'analyse des données volumineuses. Exploiter un système distribué d'entrepôt de données structurées et non structurées, notamment via Apache Hadoop & Apache Spark. Contribuer à la définition de l'architecture de stockage de données, en guidant les Data Engineers à prendre en compte les besoins de traitements algorithmiques de l'intelligence artificielle. Concevoir et implémenter des algorithmes pour le traitement des grands volumes de données dans le respect des bonnes pratiques de l'ingénierie logicielle (incluant les approches SQL et NoSQL). Exploiter des infrastructures informatiques distribuées en mode cloud sur la plateforme Amazon AWS pour y déporter des traitements algorithmiques de l'intelligence artificielle (préparation à la certification Amazon AWS Solution Architect & Associate) Intitulé : Détecter et évaluer l'état de l'art de l'intelligence artificielle pour développer des projets innovants. Descriptif : Cibler et faire ressortir des modèles linéaires, non
- linéaires, généralisés ou mixtes et construire des modèles complexes ou novateurs de prévisions en utilisant les techniques de modélisation, estimations, tests et diagnostics. Identifier les variables ou composantes importantes d'un modèle afin de tester des hypothèses en utilisant les techniques de modélisation, estimations, tests et diagnostics. Modéliser des données observées, les interpréter pour en faire de la prédiction en utilisant des outils appropriés et en tenant compte de leur nature aléatoire. Déterminer et analyser des données complexes en utilisant les méthodes de fouille et de visualisation de séries temporelles et fonctionnelles, de textes (clustering, classification), de réseaux (statique ou dynamiques) ou d'images. Intégrer les technologies complémentaires (web sémantique, modélisation multi
- agents) pour l'hybridation des approches intelligence artificielle connectivistes et symboliques.

Conditions d'accès

- CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+3 : 3 ans d'expérience professionnelle
- CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+4 : Expérience professionnelle (y compris les stages)
- CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+5 : Aucune condition particulière

Validation

Expert en sciences des données;Attestation de suivi de présence

Donne accès au(x) métier(s) suivant(s)

Etudes et prospectives socio-economiques (voir la fiche métier)

Expertise et support technique en systemes d'information (voir la fiche métier)

Etudes et developpement informatique (voir la fiche métier)

Conseil et maitrise d'ouvrage en systemes d'information (voir la fiche métier)

Informations complémentaires

2
FOAD : 50 h
258 jours
Et après la formation ?

Retour à l'emploi des anciens stagiaires

ÉLEVÉ

Conseils
Les questions à se poser avant de choisir une formation à distance
  • Les modalités de formation proposées par cet organisme sont-elles adaptées à mes besoins et répondent-elles à mes attentes ?
  • Y-a-t'il un système de coaching, de contrôle de l’assiduité, de vérification régulière des connaissances acquises ?
  • Est-ce que je dispose du matériel adéquat et d'un lieu approprié pour suivre cette formation ? Bonne connexion, webcam, casque, bureau fermé ou accès un espace numérique public ou de co-working ?
  • Suis-je suffisamment motivé, auto-discipliné et organisé pour me connecter de façon assidue ?
  • Suis-je en capacité de travailler seul ? Si non, puis-je m’appuyer sur une communauté ?

Data ScienceTech Institute

Lieu de formation

À distance

Centre de formation

Data ScienceTech Institute
4 Rue de la Collegiale
75005, Paris 5e

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