Production d'applications d'intelligence artificielle utilisables par toutes les équipes métier
Définition d'une modélisation statistique qui permette de répondre aux problématiques des directions métiers
Construction d'un système de gestion et de suivi de projet d'analyse et de gestion de données
Direction de projets de gestion de données
Vous travaillez déjà dans la Data ? Développez une double-compétence très demandée ! En 2023, les entreprises recherchent des profils hybrides entre Data Scientist et Data Engineer.
En 112,5h, perfectionnez vos compétences en Machine Learning, Reinforcement Learning et Data Engineering.
À la fin de votre formation Data Science Lead chez Jedha, vous serez en mesure de :
Déployer de manière robuste vos applications avec Docker et Kubernetes Construire un pipeline Data pour analyser les données générées par vos applications Automatiser et monitorer vos modèles de Machine Learning
Modules :
Deployment & Distributed Machine Learning Reinforcement Learning Data Pipelines Automation & Workflow Machine Learning Monitoring Projet final
Concepteur développeur en science des données Formation Data engineer - Data Science Lead
Contruction d'une infrastructure de gestion de données adaptée à l'organisation
Collecte de données
Gestion d'entrepôts de données (Data Warehouse)
Analyse exploratoire de données
Visualisation et présentation de données
Mise en place d'un algorithme d'apprentissage automatique
Segmentation et réduction de base de données
Optimisation des performances des algorithmes d'apprentissage automatique
Mise en place d'un apprentissage automatique profond
Optimisation des performances des algorithmes d'apprentissage automatique profond pour industrialisation
Production d'applications d'intelligence artificielle utilisables par toutes les équipes métier
Définition d'une modélisation statistique qui permette de répondre aux problématiques des directions métiers
Construction d'un système de gestion et de suivi de projet d'analyse et de gestion de données
Direction de projets de gestion de données
Vous travaillez déjà dans la Data ? Développez une double-compétence très demandée ! En 2023, les entreprises recherchent des profils hybrides entre Data Scientist et Data Engineer.
En 112,5h, perfectionnez vos compétences en Machine Learning, Reinforcement Learning et Data Engineering.
À la fin de votre formation Data Science Lead chez Jedha, vous serez en mesure de :
Déployer de manière robuste vos applications avec Docker et Kubernetes Construire un pipeline Data pour analyser les données générées par vos applications Automatiser et monitorer vos modèles de Machine Learning
Modules :
Deployment & Distributed Machine Learning Reinforcement Learning Data Pipelines Automation & Workflow Machine Learning Monitoring Projet final
Jedha
13 rue du Pont aux Choux
75003 Paris 3e Arrondissement
> Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données
• C1.1 - Concevoir une architecture de données robuste et adaptée en créant des lacs de données (Data Lake en anglais) et des entrepôts de données (Data Warehouse en anglais) afin de répondre aux besoins de stockage, d'utilisation, de sécurité et de protection de l'organisation définie par un cahier des charges C1.2 - Intégrer la dimension de stockage et de calcul distribuée à l'infrastructure de données via l'utilisation d'outils comme Spark ou AWS Redshift afin de l'adapter à des besoins de gestion de données massives (Big Data en anglais) C1.3 - Collecter des données provenant de différentes sources (Web, Logiciels internes de type Sage / Excel ou externes de type Google Analytics) via des librairies de programmation de type Scrapy ou Beautifulsoup dans le respect des normes de protection des données utilisateurs définies dans le RGPD pour alimenter le Data Lake afin d'affiner le résultat d'analyses futures. C1.4 - Nettoyer et organiser les données dans l'entrepôt de données (Data Warehouse en anglais) en écrivant des processus d'extraction, transformation et chargements (ETL en anglais) afin de rendre ces données disponibles et compréhensibles pour les autres équipes métiers.
• Type d'évaluation : Une étude de cas sur des données réelles Thème d'évaluation : Construction d'une infrastructure Cloud accueillant des données Big Data
Production d'applications d'intelligence artificielle utilisables par toutes les équipes métier
Définition d'une modélisation statistique qui permette de répondre aux problématiques des directions métiers
Construction d'un système de gestion et de suivi de projet d'analyse et de gestion de données
Direction de projets de gestion de données
Précisions de l’organisme de formation :
Vous travaillez déjà dans la Data ? Développez une double-compétence très demandée ! En 2023, les entreprises recherchent des profils hybrides entre Data Scientist et Data Engineer.
En 112,5h, perfectionnez vos compétences en Machine Learning, Reinforcement Learning et Data Engineering.
À la fin de votre formation Data Science Lead chez Jedha, vous serez en mesure de :
Déployer de manière robuste vos applications avec Docker et Kubernetes Construire un pipeline Data pour analyser les données générées par vos applications Automatiser et monitorer vos modèles de Machine Learning
Modules :
Deployment & Distributed Machine Learning Reinforcement Learning Data Pipelines Automation & Workflow Machine Learning Monitoring Projet final
Des liens avec les métiers accessibles avec cette formation
Source : Cariforef des Pays de la Loire - 193639 - Code établissement : 57177
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ou de nouvelles sessions programmées prochainement.
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