Ecole Microsoft IA Brest + by Simplon/ISEN - Développeur en intelligence artificielle - POEI
Ecole Microsoft IA Brest + by Simplon/ISEN - Développeur en intelligence artificielle - POEI
Niveau Licence, Licence Pro
Formation potentiellement éligible au CPF
Type de formation
Formation continueDomaine de formation
Informations pour les PRO
https://www.formation.gref-bretagne.com/formation/70703
Former de bon.ne.s professionnel.les.ne.s maîtrisant la culture du domaine auquel il.le.s sont formé.e.s, détenteur.rice.s des capacités techniques attendues dans le secteur et en capacité de renouveler leurs connaissances, travailler en équipe et résoudre des problèmes complexes.
A l’issue de la formation, l’apprenant sera en capacité de mettre en oeuvre les compétences d’un.e technicien.ne de la données et de l’IA (data analyst, data engineer, data miner, etc)
A l’issue de la formation, l’apprenant sera en capacité de mettre en oeuvre les compétences d’un.e technicien.ne de la données et de l’IA (data analyst, data engineer, data miner, etc)
Le·la développeur·se data IA est en charge du cycle de vie de la donnée et de l’exploitation de l’IA dans des projets de développement informatique. Il·elle a pour mission d’agréger des données venant de multiples sources, de les analyser et d’en extraire des informations permettant à l’entreprise de mieux piloter ses activités et d’anticiper ses futurs besoins en faisant soit des recommandations, soit des prédictions assistées par l’Intelligence Artificielle (IA). Une partie essentielle de son travail est de restituer, à l’aide de développement web ou d’interfaçage de « dashboards » les conclusions de ses analyses aux clients sous différentes formes.
Le dispositif de formation se compose d'une période intensive de 7 mois, suivie d'un contrat de professionnalisation de 12 mois dans une des entreprises partenaires de l'école.
La certification a pour but l’acquisition des compétences nécessaires à l’identification et la réalisation, à partir d’un besoin, des spécifications techniques des différents composants de l’application visée : gestion des données, fonctionnalités, algorithme et services d’IA etc. Elle vise aussi l’acquisition des compétences nécessaires au développement d’une application au sens large et notamment des fonctionnalités d’intelligence artificielle (classification, traitement du langage et prédictions de manière plus générale).
Activités visées : Développer la gestion des données analytiques d’un projet d'application
Développer un programme d'intelligence artificielle
Développer une application d’intelligence artificielle
Gérer un projet de développement d’application
Compétences techniques fondamentales
Structurer une base de données et insérer des données,
Requêter une base de données pour en extraire les information,
Collecter, traiter et analyser les données de différentes sources (API, BDD, etc.),
Identifier les variables pertinentes à intégrer au modèle,
Entraîner des modèles prédictifs supervisés, non supervisés,
Traiter les données par le deep learning (données analytiques) , la computer vision ou le natural language processing,
Analyser le comportement et les performance d’un modèle pour l’améliorer.
La certification a pour but l’acquisition des compétences nécessaires à l’identification et la réalisation, à partir d’un besoin, des spécifications techniques des différents composants de l’application visée : gestion des données, fonctionnalités, algorithme et services d’IA etc. Elle vise aussi l’acquisition des compétences nécessaires au développement d’une application au sens large et notamment des fonctionnalités d’intelligence artificielle (classification, traitement du langage et prédictions de manière plus générale).
Activités visées : Développer la gestion des données analytiques d’un projet d'application
Développer un programme d'intelligence artificielle
Développer une application d’intelligence artificielle
Gérer un projet de développement d’application
Compétences techniques fondamentales
Structurer une base de données et insérer des données,
Requêter une base de données pour en extraire les information,
Collecter, traiter et analyser les données de différentes sources (API, BDD, etc.),
Identifier les variables pertinentes à intégrer au modèle,
Entraîner des modèles prédictifs supervisés, non supervisés,
Traiter les données par le deep learning (données analytiques) , la computer vision ou le natural language processing,
Analyser le comportement et les performance d’un modèle pour l’améliorer.
Développeur en intelligence artificielle