License en Data et Machine Learning

Le Machine Learning Engineer est apparu avec l’évolution des besoins et des missions données aux équipes Data Science. Les experts professionnels du monde de la Data ont fait face à une demande de connaissances techniques liées à la collaboration sur l’entraînement de modèles. Les entreprises font ainsi face à des besoins croissants d’automatisation et de déploiement de modèles prédictifs sur le Cloud.

Introduction aux données : étude des principes fondamentaux des données, y compris les types de données, les bases de données, les systèmes de gestion de bases de données et les opérations de base de données telles que le tri, le filtrage et la jointure.

Programmation : initiation à la programmation informatique, y compris les concepts de base de la programmation tels que les variables, les boucles et les fonctions. Introduction aux langages de programmation courants utilisés en data engineering et en machine learning tels que Python, R et SQL.

Mathématiques : étude des concepts mathématiques fondamentaux pour la data science, y compris l'algèbre linéaire, les probabilités, les statistiques et les calculs différentiels et intégraux.

Analyse de données : étude des techniques courantes pour l'analyse de données, y compris les méthodes de prétraitement, les méthodes d'analyse exploratoire, les méthodes d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées et les méthodes de visualisation de données.

Intelligence artificielle : introduction aux concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, y compris les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques, les arbres de décision et les méthodes d'apprentissage par renforcement.

Ingénierie de données : étude des principes fondamentaux de l'ingénierie de données, y compris l'acquisition de données, le nettoyage de données, le stockage de données et la transformation de données.

Projets pratiques : réalisation de projets pratiques en data engineering et en machine learning en utilisant des outils et des techniques courantes de l'industrie. Les projets permettent aux étudiants de mettre en pratique les concepts théoriques qu'ils ont appris.

Après la réussite de cette formation, vous pourrez décrocher un travail en tant que

• • Chef de projet en intelligence artificielle, Ingénieur Intelligence Artificielle,
  • Directeur de projet en Intelligence Artificielle,
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle,
  • Expert en Intelligence Artificielle,
  • Consultant en Intelligence Artificielle
  • Chef de projet Machine Learning.