Comment ça va se passer ?

Face à la croissance exponentielle des données générées par notre société moderne, l’apprentissage automatique (Machine Learning) constitue un outil indispensable pour transformer ce torrent numérique en information utile. Savoir classifier et réaliser des prédictions sur les données sont devenus des compétences recherchées sur le marché du travail. Les offres d’emploi orientées vers les nouveaux métiers tels que Data Scientist, Ingénieur ML, Analyste Data … constituent une source d’opportunités énorme pour ceux qui maîtrisent les technologies concernées. Basés sur des techniques mathématiques et statistiques, les algorithmes utilisés par l’apprentissage automatique permettent de donner du sens aux données, de prédire leur évolution et de les classer en catégories.

– Mettre en œuvre des stratégies de résolution de problèmes d’analyse d’information.
– Appliquer un ensemble de méthodes de « machine learning ».
– Construire des modèles, les évaluer et les mettre en application pour répondre à des questions stratégiques.

Ce que je vais apprendre

80 périodes de 50 minutes :

• Les fondamentaux du langage Python.
• Des statistiques pour décrire les données.
• Les principaux algorithmes du Machine Learning ( SVM, K-Means, Régression…).
• Techniques de présentation des données.
• Les bibliothèques NumPy, Pandas, Seaborn, Scikit-learn.
• Mise en œuvre d’un style de programmation et de comportements de type professionnel.

Qu’est-ce que je dois savoir/connaitre

Posséder l'attestation de réussite « Principes algorithmiques et programmation » ou posséder de bonnes connaissances en programmation et en statistiques.

Comment se passe l'inscription ?

Conditions administratives :

ou équivalence du titre obtenu à l’étranger.
ou réussite d’un test d’admission en français et en mathématiques organisé pour les étudiants qui n’auraient pas obtenu le CESS ou équivalent. Ce test a lieu pendant la campagne d’inscriptions qui précède le début des cours (sur rendez-vous).

Avoir au minimum le CESS

Il est généralement nécessaire de participer à une séance d'information.

Détails pratiques

Formation en présentiel

Certification visée

Attestation de réussite d'une unité d'enseignement (UE) de Promotion sociale

La réussite de cette formation est sanctionnée par l’attestation de réussite : « Analyse de données et Big Data ».