Data Science & Intelligence Artificielle

Objectif de la formation

Cette formation vise à préparer les participants à maîtriser la Data Science et l’Intelligence Artificielle, afin d’analyser des données, construire des modèles prédictifs, automatiser des processus et prendre des décisions basées sur les données dans des situations réelles.

Public cible

• Développeurs et professionnels IT souhaitant se spécialiser en data et IA
• Étudiants en informatique, mathématiques ou ingénierie
• Professionnels en reconversion vers l’analyse de données, le machine learning ou l’IA

Prérequis

• Connaissances de base en programmation (Python recommandé)
• Notions de statistiques et mathématiques
• Connaissance des concepts de données est un plus mais pas obligatoire

Modalités

• Langue : Anglais ou Français selon la préférence de l’étudiant
• Format : En ligne ou en présentiel
• Horaires : Journée ou soirée selon vos disponibilités
• Durée : 3 à 6 mois (selon le rythme choisi)
• Méthodologie : 100 % pratique, avec exercices et jeux de données réels
• Matériel fourni : Accès aux datasets, ressources cloud et outils d’IA/ML

Programme détaillé

Module 1 : Introduction à la Data Science & IA

• Vue d’ensemble de la Data Science, du Machine Learning et de l’IA
• Applications dans le business, l’industrie et la recherche
• Outils et environnements de programmation (Python, Jupyter Notebook)

Module 2 : Analyse et visualisation des données

• Collecte et nettoyage des données
• Analyse exploratoire des données (EDA)
• Visualisation avec Matplotlib, Seaborn et Plotly

Module 3 : Statistiques et probabilités pour la Data Science

• Statistiques descriptives et inférentielles
• Distributions de probabilités
• Tests d’hypothèses

Module 4 : Fondamentaux du Machine Learning

• Apprentissage supervisé et non supervisé
• Régression, classification et clustering
• Évaluation et validation des modèles

Module 5 : Techniques avancées de Machine Learning & IA

• Réseaux de neurones et bases du deep learning
• Traitement automatique du langage (NLP)
• Vision par ordinateur et reconnaissance d’images

Module 6 : Big Data & intégration Cloud

• Introduction aux technologies Big Data (Hadoop, Spark)
• Stockage et traitement des données dans le cloud
• Intégration dans les workflows IA

Module 7 : Projet pratique / Capstone

• Réalisation d’un projet concret d’IA ou d’application data
• Présentation des résultats avec dashboards et rapports
• Validation des compétences pratiques

Certifications et compétences acquises

• Analyse et visualisation de données avec Python
• Construction et évaluation de modèles de Machine Learning
• Déploiement de modèles IA dans le cloud
• Préparation aux certifications reconnues en Data Science et IA