Description
Depuis les cinq dernières années, les projets Data Science et d'intelligence artificielle connaissent une forte croissance dans des domaines très variés, tels que l'industrie pétrolière, la téléphonie, la distribution, la banque, la finance et les services. Les récentes évolutions technologiques permettent de faire évoluer ces projets vers la mise en place de véritables solutions d'intelligence artificielle. La réalisation de ces projets nécessite de former des équipes de « Data-Engineers » et de « Data Scientists » pour lesquelles il est nécessaire de conjuguer l'acquisition des compétences techniques et méthodologiques, l'expérience des cas concrets et surtout, un parcours d'apprentissage jalonné.
Les principales compétences visées par cette certification sont celles nécessaires à la mise en oeuvre des activités suivantes :
Spécifier, programmer et optimiser les algorithmes et les modèles de datascienceIndustrialiser, sécuriser, rendre résilient et utilisable les modèles de datascienceMaintenir les modèles et algorithmes en état de fonctionnement
Objectif
- Savoir documenter les modèles avec Jupyter Notebook
- Savoir construire le worflow graphique d'un modèle
- Être capable d'utiliser les notebooks et gérer les versions de modèle avec Git/GitHub
- Savoir utiliser la méthode pour CRISP pour mener à bien un projet
- Maîtriser la méthode DevOps en lien avec la méthode CRISP (DataOps)
- Savoir ordonnancer un ensemble d'algorithmes
- Savoir exploiter les méthodes d'injection des résultats de DataScience dans les applications digitales de l'entreprise
- Maîtriser les méthodes statistiques de monitoring des modèles de Machine Learning
- Savoir programmer des alertes en cas de dysfonctionnement des modèles
Niveau
Sans équivalence de niveau
Date de validité
20/01/2026
Domains
- analyse données
- architecture système information
- Langage Python
- Data Warehouse
- algorithme
NSF
- Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données
- Programmation, mise en place de logiciels
GFE
Rome
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