8 040 € TTC

LES PRÉREQUIS POUR SUIVRE LA FORMATION

• Connaissance du Python (> 1 an d’expérience ou plus)
• Maîtrise du code collaboratif (expérience Github, Gitlab ou équivalent)
• Maîtrise du SQL
• Connaissance du Cloud

LE PROCESSUS D’ADMISSION 

Comprend 3 phases :

• un entretien téléphonique de motivation
• un test technique – évaluation du niveau en maths et des connaissances en informatique
• un dossier d’admission à compléter

LES DÉBOUCHÉS SUITE À LA FORMATION

Avec ce programme part-time, tu pourras évoluer dans un vaste panel de secteurs d’activités : milieu des technologies, industries, banques, assurances, énergie, transports, services, santé, télécommunications, grande distribution et le e-commerce.

Tu pourras être employé.e par des sociétés de conseil en IA, des sociétés de conseil généralistes ayant des départements data, des grands groupes ayant des besoins data, mais aussi TPE-PME et start-up. Les ingénieurs en IA peuvent également choisir d’exercer en freelance/indépendant.

LES OBJECTIFS DE LA FORMATION

À l’issue de la formation, tu seras en mesure de :

• Maîtriser le Python avancé pour l’industrialisation, clean code & software design ; rappels sur les choix de stockage et d’architecture. Les grands écueils à éviter lors du passage à l’échelle.
• Connaître les méthodologies d’industrialisation d’un projet data, les principes du DevOps en Data Science et prendre en main les outils nécessaires au bon déploiement d’un moteur d’IA.
• Appréhender la gestion du cycle de vie des modèles avec la prise en main du framework MLflow .et les techniques de détection de dérive dans les données pour assurer le monitoring post-production.
• Être sensibilisé.e aux enjeux éthiques, aux grands principes de la RGPD, la philosophie agile et un focus sur l’intelligibilité des modèles pour une industrialisation aux normes et utile à la décision.

LA PÉDAGOGIE DE FORMATION

Nous alternons cours magistraux, nécessaires pour appréhender la théorie, et travaux pratiques qui sont des démonstrations simplifiées, tirées de vrais cas d’usage. Le reste du temps est consacré à du travail en équipe sur des projets concrets. Les cours ont été pensés et construits par des experts de la Data Science qui ont une vraie expérience du terrain.

Ils maîtrisent l’ensemble du cycle de vie d’un projet Data, de l’idéation à la mise en production des modèles d’intelligence artificielle La totalité des contenus est enseignée par des experts qui pratiquent au quotidien la data science : data scientists, data engineers et machine learning engineers.

Ils sont tous experts et consultants dans le domaine, pour des grands cabinets de conseil, en freelance ou en poste dans des entreprises “data native”.

LES MODALITÉS D’ÉVALUATION  

• Suivi des heures d’enseignement  (hors VAE)
• Avoir réussi l’ensemble des modalités d’évaluation de la certification
• Réalisation de projets de groupes
• Soutenance réussie des projets (4 projets) : validation par le jury  
• Complétion des 6 mois d’expérience professionnelle  

Pour accéder à la formation (hors VAE), le candidat doit être titulaire du baccalauréat ou équivalent et avoir une expérience en entreprise ou personnelle donnant un niveau en mathématiques et en programmation équivalent à un niveau master (niveau évalué lors d’un test)  

ACCESSIBILITÉ

Si vous êtes reconnu en situation de handicap, merci de bien vouloir nous le faire savoir afin d’étudier ensemble la faisabilité de votre projet de formation. 

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