Mastère Architecte en Intelligence Artificelle

• Programme de la formation

Analyse des données

·       Développer des algorithmes avec Python

·       Maîtriser les mathématiques liées aux statistiques

·       Explorer les données (EDA) avec Pandas et Numpy

·       Créer des hypothèses et des A/B tests

·       Générer des graphiques avec MathPlotLib

Construction de pipeline de données

·       Modéliser les bases de données

·       Créer des pipelines à partir des processus ETL/ELT

·       Acquisition de données par API et web scraping

·       Automatiser et planifier les pipelines de données avec Airflow

·       Centraliser les données dans le cloud en Data Warehouse

·       Requêter les données avec SQL

Gestion des infrastructures cloud

·       Conteneurisation et gestion des infrastructures

·       Gestion des Data Warehouse dans le cloud

·       Répartir et optimiser les charges de calcul

Gestion des traitements à fort volumes

·       Gestion des bases de données NoSQL (graphe et vectorielle)

·       Traiter les données en temps réel avec pySpark

Business Intelligence et dashboard

·       Importer et explorer les données à l'aide de Tableau

·       Créer des tableaux de bord avec Tableau

·       Structurer une narration autour des données

Gestion du parcours de la donnée en entreprise

·       Établir une stratégie de gouvernance des données

·       Mise en œuvre du DAMA DMBOK

·       Appliquer la méthode agile SCRUM

·       Mise en place du workflow agile SAFe

Développement des modèles d’apprentissage

·       Développer des modèles simples avec Scikit-learn

·       Apprentissage supervisé et non supervisé

·       Apprentissage par renforcement avec Rlib

·       Surveillances des modèles avec Evently AI

·       Apprentissage profond avec Tensorflow