Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data - Data Science

Développez des compétences data avancées, maîtrisez le Machine Learning et l'IA, pour lancer votre carrière en tant que Data Scientist, Analyst, Ingénieur.e en Intelligence Artificielle, Data Manager, et plus encore.

Apprendre à maîtriser Python Extrayez des données de bases de données relationnelles, manipulez des matrices de données volumineuses et créez des visualisations. Comprenez les concepts mathématiques clés pour l'analyse des données, comme les statistiques et l'algèbre linéaire. Mettez-vous à la place d'un consultant data Apprenez à maîtriser la phase de préparation d'un data set volumineux. Extrayez des informations en interprétant des résultats statistiques basés sur des modèles de régression multivariés, des tests d'hypothèse et des intervalles de confiance. Implémenter le workflow du Machine Learning Apprenez à utiliser Scikit-Learn (préparation des données, feature engineering, sélection des modèles, évaluation et fine-tuning) et comprenez les intuitions mathématiques et les implémentations numériques des modèles de ML. Plongez dans le Deep Learning Maîtrisez les architectures et les paramètres des réseaux neuronaux, en construisant des réseaux pour l'analyse d'images, de séquences et de textes. Plongez dans l'IA en codant un transformer à partir de zéro et en développant des applications GenAI. Gagnez des compétences pratiques avec des "grands modèles" pré-entraînés issus des dernières recherches open-source. Entraînez votre modèle Transformez vos meilleurs modèles en un package python reproductible qui peut être entraîné sur des données volumineuses dans le cloud, à l'aide de machines virtuelles et de bases de données en ligne. Surveillez les performances de votre modèle au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données, réentraînez-le si nécessaire et exposez ses prédictions via des API ou des sites Web. Construisez votre propre projet de Data Science La phase de projet est l'expérience ultime du bootcamp. Collaborez efficacement en équipes de 3-4 personnes sur un véritable projet de Data Science que vous présenterez lors du Demo day. Utilisez des référentiels de données ouverts (initiatives gouvernementales, Kaggle, Paper with Code, etc.) ou apportez votre propre jeu de données privé. Avec l'encadrement à temps plein de professeurs experts, développez le produit Data qui vous fait rêver.

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