AI Scientist - Formation certifiante

Module 1 : Les fondamentaux de la Data Science
- Kit de survie (GitHub, Jupyter Notebook, PyCharm)
- Python pour la Data Science (Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy)
- Fondamentaux mathématiques (algèbre linéaire, statistiques, probabilités)

Module 2 : Data Analysis
- Data analysis et data cleaning (SQL, API)
- Data Visualization (Bokeh, Seaborn, Plotly)
- Data Exploration (exploration des données en Python)

Module 3 : Machine Learning
- Apprentissage supervisé / non supervisé (SVM, kNN, PCA, Random Forest)
- Généralisation des modèles (méthodes de régularisation)
- Natural Language Processing (NLTK, SpaCy)

Module 4 : Data Engineering
- Manipulation d’API
- Mise en production (dockerisation, clusters Kubernetes)
- Cloud (AWS, Google Cloud, monitoring des serveurs)

Module 5 : Big Data Engineering
- Écosystème Hadoop (architecture et cas d’usage)
- Bases de données SQL/NoSQL (MongoDB, ElasticSearch, Neo4J)
- Data Streaming (pipeline de streaming, Kafka)

Module 6 : Deep Learning & IA
- Réseaux de neurones (construction et entraînement)
- Computer Vision (détection et classification d’images)
- Deep Reinforcement Learning et réseaux récurrents (RNN)

Module 7 : Gérer une proposition commerciale
- Techniques de communication écrite et commerciale
- Coaching et développement des soft skills.

Plongez au cœur de la Data Science avec notre formation complète qui couvre les fondamentaux essentiels, incluant les statistiques, les mathématiques, et les techniques d'analyse. Maîtrisez Python, le langage incontournable du domaine, et utilisez des bibliothèques puissantes telles que Pandas, NumPy, et Matplotlib pour manipuler vos données avec expertise. 

Développez des compétences avancées en Machine Learning et Deep Learning pour résoudre des problématiques complexes grâce à des modèles prédictifs et des réseaux neuronaux profonds. 

Apprenez à visualiser et communiquer efficacement vos résultats à travers des graphiques percutants, et découvrez comment déployer vos modèles en production avec Docker et Kubernetes, pour assurer un impact réel sur vos projets professionnels.

• Connaissances Mathématiques de base Niveau Bac +4 / Bac+5 : diplômé(e) de l’enseignement en informatique ou filières scientifiques, ingénieurs, université. 
• Connaissance de base en programmation : les participants doivent être familiarisés avec au moins un langage de programmation tel que Python ou Java.
• Connaissance des bases de données relationnelles et SQL
• Connaissance en système d’exploitation Linux et lignes de commandes.