• Tout public

Approfondissez votre connaissance du machine learning et obtenez un diplome reconnu par l Etat de niveau Bac +5, dans le cadre d un parcours 100% en ligne et avec l accompagnement en visio d un expert.

Le parcours est compose des projets professionnalisants suivant :

- Initiez-vous au machine learning.
- Entrainez un modele predictif lineaire.
- Evaluez et ameliorez les performances d un modele de machine learning.
- Utilisez des modeles supervises non lineaires.
- Modelisez vos donnees avec les methodes ensemblistes.
- Explorez vos donnees avec des algorithmes non supervises.
- Analysez vos donnees textuelles.
- Classez et segmentez des donnees visuelles .
- Decouvrez les cloud avec Amazon Web Services.
- Realisez des calculs distribues sur des donnees massives.

Niveau de langue : Pour les apprenants etrangers, un niveau de francais B1-B2 (utilisateur independant) est conseille pour la reussite de la formation.

Materiel : Acces a un ordinateur (PC ou Mac), muni d un microphone, une webcam et une bonne connexion internet (3.2 Mbps en envoi et 1.8 Mbps en reception de donnees). Pour tester la qualite de votre connexion, cliquez sur ce lien.

Ce parcours necessite egalement d etre equipe d un ordinateur avec les specifications suivantes :

CPU :
minimum core I3 ou AMD Ryzen 3 (generation recente)
idealement core I7 ou AMD Ryzen 7
RAM : memoire de 16 Go minimum
Espace disque disponible : 256 Go, SSD idealement
En complement, pour les traitements Deep Learning :

Carte graphique (GPU) NVidia 8Go minimum
ou utilisation de solutions gratuites sur le cloud accessibles via un navigateur :
Google Colaboratory (GPU ou TPU),
ou Kaggle Notebook
Niveau requis : Prepa scientifique ou Bac + 2 en mathematiques.

Prerequis techniques :

Programmation Python, librairies pour la Data Science.
Math (analyse reelle, algebre, proba, stat)
Informatique (algorithmique, base de donnees, terminal)
Collecte de donnees (API, requetes SQL)
Communication et collaboration (Git, Pep8)

Durée totale : 1000heures
910 jours

Formacode (Domaines de formation) :

• 31052 Data Warehouse

Rome (Métiers) :

• M1403 Études et prospectives socio-économiques

NSF (Spécialités de formation) :

• 326 Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données

Modalités de recrutement
Entretien ou RDV individuel;Dossier