Développement et conduite de projets d'intelligence artificielle

Pilotage d'un projet de Data Science en exploration et production

• Elaborer des préconisations, proposer des solutions et des scenarii pour répondre aux besoins des utilisateurs.
• Appliquer les bonnes pratiques d'un projet de data science pour planifier et estimer le coût du projet de l'exploitation à la production.
• Industrialiser un projet de data science pour optimiser le déploiement du projet de Data Science.

Conception d'un modèle statistique de traitement des données

• Maîtriser les méthodes et les outils de traitement de l'information pour produire un modèle statistique.
• Adapter les outils de traitement statistique de données pour accroître la fiabilité et pertinence des données.
• Réaliser un ou deux algorithmes de prédilection pour traiter les données.
• Suivre la performance d'un ou des algorithmes développées pour modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.

Traitement des données quantitatives et qualitatives

• Stocker et accéder aux données pour traiter les données.
• Analyser des données massives - Big Data pour formaliser les résultats des études.
• Restituer les résultats des études réalisées pour partager les données analysées avec les parties prenantes au projet.
• Vulgariser des sujets complexes pour restituer les résultats des traitements des données.