Titre professionnel concepteur développeur d'applications - Bootcamp data full stack

Développer les apports théoriques indispensables aux métiers de Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist Apprendre à analyser, visualiser et explorer ses données Apprendre à mettre en production des projets Data Savoir entraîner des modèles de machine learning et deep learning Connaitre et maitriser les technologies Big Data

MODULE 1 : Les fondamentaux -Kit de survie. Maitriser les outils indispensables : Github, Jupyter Notebook, PyCharm... -Python pour la Data Science. Manipulation des librairies python : Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy -Les fondamentaux mathématiques. Développer les acquis théoriques fondamentaux en algèbre linéaire, statistiques et probabilités MODULE 2 : Data Analysis -Data analysis et Data Cleaning. Apprendre à utiliser Github, lancer des requêtes SQL, utiliser une API -Data Visualization. Apprendre à utiliser les principales librairies de data viz comme Bokeh, Seaborn ou encore Plotly -Data Exploration. Explorer vos données en python afin d'en extraire les principaux insights MODULE 3 : Data Engineering -Manipulation d'API. Apprendre à développer et manipuler vos propres API -Mise en production d'un projet Data. Découvrir les notions de dockerisation, clusters kubernetes -Cloud. Maitriser les solutions cloud d'Amazon AWS et Google Cloud. Apprendre à monitorer l'activité de vos serveurs MODULE 4 : Machine Learning -Apprentissage supervisé / Non Supervisé. Explorer ces différentes méthodes d'apprentissages grâce à la librairie Sickit-Learn : SVM, kNN, PCA, Random Forest -Généralisation des modèles. Apprendre à choisir les bonnes méthodes de régularisation -Natural Language Processing. Développer les acquis techniques en gestion de données textes : NLTK, SpaCy... MODULE 5 : Big Data Engineering -Ecosystème Hadoop. Pouvoir comprendre l'architecture des applicatifs Hadoop et savoir quels sont les apports et les cas d'usage des solutions Hadoop -Bases de données SQL/NoSQL. Apprendre à manipuler les bases de données SQL et NoSQL : MongoDB, ElasticSearch, Neo4J -Data Streaming. Apprendre à créer un Data Streaming Pipeline et à maitriser l'utilisation de Kafka MODULE 6 : Deep Learning -Réseaux de Neurones. Apprendre à construire et entrainer vos premiers réseaux de neurones -Computer Vision. Entrainer vos modèles de détections et de classifications d'images et déployer vos premières applications -Deep Reinforcement Learning et Recurrent Neural Networks. Apprendre à entrainer vos premiers agents ainsi qu'à évaluer un modèle RNN + Coaching professionnel -Aide à la rédaction de CV et lettre de motivation -Préparations aux entretiens d'embauche -Sessions de Q/A DATA -Aide à la recherche d'emploi sur notre plateforme

Titre professionnel concepteur développeur d'applications;Attestation de suivi de présence

Connaissances en mathematiques de base (niveau bac scientifique).