Objectifs de la formation
Le marché de la donnée et de l'intelligence artificielle (IA) Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que : La numérisation des entreprises et des processus. L'essor des objets connectés. L'importance croissante des réseaux sociaux. Le développement des plateformes numériques. Selon des études récentes, le marché mondial de l'IA pourrait atteindre 90 milliards de dollars d'ici 2025 . En réponse à ces évolutions, le gouvernement français a élaboré une stratégie nationale pour l'intelligence artificielle, soutenue par des investissements significatifs. Les pôles des métiers de la donnée Les métiers liés à la donnée se répartissent en plusieurs pôles essentiels : Collecte des données : acquisition de données brutes à partir de diverses sources. Traitement des données : nettoyage, structuration et préparation des données. Analyse : interprétation et extraction d'insights stratégiques. Protection : sécurisation et conformité aux réglementations (RGPD, etc.). Développement de modèles : création d'algorithmes et d'applications basés sur l'apprentissage automatique. Gestion des bases de données : stockage, organisation et optimisation des données. Certification Concepteur Développeur en IA et Big Data Cette certification a été conçue pour répondre aux besoins du marché en matière de compétences spécifiques à l'intelligence artificielle et au traitement des données massives. Elle s'adresse principalement à : Data Scientists : experts en apprentissage automatique et modélisation prédictive. Data Analysts : spécialistes de l'interprétation des données pour aider à la prise de décision. Autres métiers : professionnels impliqués dans la transformation numérique et le traitement de données complexes. Une demande croissante sur le marché de l'emploi Les professionnels de la donnée et de l'IA sont très recherchés dans divers secteurs. Leur expertise est essentielle pour : Rendre les données intelligentes et pertinentes pour résoudre des problématiques métier. Exploiter les données pour faciliter les décisions stratégiques. Maîtriser des domaines clés tels que l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.
Contenu de la formation
Formation Data Analytics Le Wagon La formation Data Analytics du Wagon est concue pour transformer votre carriere en vous dotant des competences les plus recherchees dans lanalyse de donnees. Ce bootcamp immersif vous permet de maitriser les outils necessaires pour explorer, traiter et visualiser des donnees en entreprise, a votre rythme, que ce soit en ligne ou sur nos campus. Rythme adapte a vos besoins Choisissez le format qui correspond a vos contraintes : Temps plein (9 semaines) : Une immersion intensive avec des cours du lundi au vendredi. Temps partiel (7 mois) : Concu pour les professionnels, avec des sessions en soiree et le weekend. Un programme structure en six modules Preparation technique (40 heures) : Initiez-vous aux fondamentaux avec des exercices pratiques sur Python, SQL, et Google Sheets. Data Sourcing : Collectez et nettoyez des donnees a partir de sources variees (API, CRM) en utilisant des outils comme Google Tag Manager. Business Intelligence et Data Visualization : Apprenez a creer des tableaux de bord interactifs avec Power BI ou Looker Studio. Python pour lanalyse et la prediction : Manipulez des ensembles de donnees volumineux et initiez-vous au Machine Learning. Phase de projet : Travaillez en equipe pour mener un projet concret, de lanalyse des donnees a leur exploitation strategique. Service Carriere personnalise Profitez dun accompagnement individuel : Coaching pour optimiser CV et preparation aux entretiens. Acces a plus de 1 000 entreprises partenaires. Ressources exclusives et reseau actif de 25 000 alumni dans le monde. Cette formation est bien plus quun apprentissage technique : cest une opportunite de rejoindre un ecosysteme dinnovation pour accelerer votre carriere.
Résultats de la formation
Evaluations et Certification Evaluations des competences par blocs Les evaluations des competences de 5 des 6 blocs se font via un cas pratique. Le candidat recoit un jeu de donnees associe a une problematique metier et doit realiser les taches suivantes : Bloc 1 : Realiser un traitement de la donnee et son transfert automatique. Bloc 2 : Effectuer une analyse des donnees en les recuperant, en calculant des statistiques descriptives et en tirant des conclusions. Bloc 3 : Realiser un algorithme d'apprentissage automatique et evaluer les performances du modele. Bloc 5 (Option Data Science) : Realiser un algorithme d'apprentissage automatique profond, evaluer les performances du modele et deployer un modele en production. Bloc 6 (Option Data Analyse) : Identifier les indicateurs cles a calculer, realiser un tableau de bord et fournir des conclusions et recommandations. Evaluation du Bloc 4 Le candidat devra produire une presentation repondant a une problematique metier. Cette evaluation inclut : L'analyse d'une problematique metier. L'identification d'innovations technologiques pertinentes. La justification des choix techniques. La proposition d'un plan de gestion de projet (ressources, planification, suivi, coordination). Une analyse des risques associes a la realisation du projet. Session d'information Une session dediee a la certification est organisee pendant la formation. Elle couvre : Le deroulement de l'examen. Les dates et modalites d'inscription. Les slides et le replay de cette session sont partages rapidement avec les apprenants. Evaluations en ligne Les evaluations se font entierement a distance. Les dates et liens d'inscription sont communiques durant la formation. Une convocation officielle est envoyee par mail apres l'inscription.
Conditions spécifiques d'accès à la formation
" Conditions pour suivre la formation Conditions d'admission Le candidat doit remplir les conditions suivantes : Être titulaire d'un diplôme de niveau 4 avec au moins 1 an d'expérience professionnelle. Ou être titulaire d'un diplôme de niveau 5 ou plus dans un domaine scientifique et/ou de gestion. Le candidat doit également posséder les compétences suivantes : Bases en programmation : types de données, variables, conditions, boucles, fonctions et structures de données. Mathématiques : fonctions, dérivées, systèmes d'équations linéaires. Le candidat devra obtenir l'aval de la commission pédagogique, comprenant un entretien en visioconférence et un test d'entrée. Un bon niveau d'anglais est requis pour suivre la formation, car la majorité des ressources et outils techniques sont en anglais. Matériel requis Pour suivre la formation, il est obligatoire de disposer d'un ordinateur portable récent et performant. Les tablettes et Chromebooks sont inadéquats, et les ordinateurs professionnels ne doivent être utilisés que si vous en avez un contrôle total. Spécifications logicielles Mac : macOS Monterey (12) ou plus récent, modèle 2017 minimum. Windows : Windows 10/11, version 2004 ou plus récent, avec les mises à jour. Linux : Ubuntu 18.04 ou plus récent. Spécifications matérielles Minimum : i3 CPU, 8 Go RAM, 64 Go HDD. Recommandé : i5 CPU, 8 Go RAM, 128 Go SSD. Confortable : i7 CPU, 16 Go RAM, 512 Go SSD. Assurez-vous également d'installer toutes les mises à jour du système d'exploitation avant de commencer pour garantir une compatibilité optimale. Connexion Internet Une connexion Wi-Fi rapide et stable est obligatoire. Les données mobiles et hotspots ne sont pas acceptés. Important : Sans ces configurations, vous risquez de ne pas pouvoir suivre la formation dans de bonnes conditions. "
