Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data (Apprentissage)

Objectifs de la formation

Concevoir un processus de collecte de données en évaluant et choisissant des outils adaptés pour faciliter l'accessibilité, la sécurité et l'intégrité des données centralisées dans le respect de la réglementation en vigueur (RGPD). Créer un système automatisé de collecte de données en intégrant des solutions ETL (comme Fivetran ou Stitch) et/ou en développant des scripts informatiques en Python ou SQL pour une agrégation rapide et exacte des données correspondant aux besoins métier. Développer des stratégies de nettoyage de données, en analysant le contexte spécifique des données pour assurer un traitement approprié et sécurisé des données qui réponde aux besoins métier de l'entreprise. Extraire des données en développant des scripts personnalisés (par exemple en Python ou SQL) pour récupérer des informations précises et pertinentes depuis une ou plusieurs bases de données. Mener des analyses exploratoires en calculant des techniques statistiques descriptives (comme la moyenne ou l'analyse des fréquences) pour comprendre la distribution des données et écarter les valeurs anormales. Identifier et interpréter des tendances en utilisant des langages de programmation (par exemple Python) et/ou des outils métiers adaptés (par exemple un tableur) pour comprendre finement le contexte et la nature des données analysées. Sélectionner l'algorithme d'apprentissage le plus adapté en comparant les performances et les caractéristiques des différentes familles d'algorithmes afin d'apporter une réponse pertinente à la problématique métier rencontrée. Préparer et transformer des données en utilisant des techniques de prétraitement (preprocessing) pour les adapter aux spécificités du modèle d'apprentissage automatique choisi. Entraîner un modèle d'apprentissage automatique en optimisant une loss function (fonction de coût) à partir des données d'entraînement afin de permettre à l'algorithme d'effectuer le moins d'erreurs possibles selon des indicateurs de succès clairement définis. Identifier les évolutions clés en IA et Big Data en analysant des sources d'information spécialisées pour rester à la pointe des dernières innovations et alimenter les stratégies de projet. Élaborer et évaluer la problématique métier en utilisant des approches analytiques, pour créer un cahier des charges qui reflète précisément les besoins et les objectifs du projet data. Évaluer les risques inhéren