Le data scientist développe des algorithmes d’apprentissage automatique selon les besoins des équipes métiers. Pour ce faire, la formation va fournir les outils à l’étudiant pour bien répondre aux attentes des métiers.

Extraction et structuration des données

• Extraire les données nécessaires à l’analyse (Web scraping, API…).
• Définir des règles de gestion de nettoyage des bases de données (formatage, suppression des doublons…).
• Définir des règles de gestion de structuration des différentes bases de données entre elles.
• Écrire et rédiger les spécifications d’automatisation des règles de gestion à la DSI ou à la maîtrise d’ouvrage.
• Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement.
• Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques.

Élaboration des algorithmes d’intelligence artificielle

• Analyser les données en utilisant des méthodes statistiques classiques.
• Créer et tester des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning, deep learning…).
• Construire les données d’entraînement des modèles.
• Réaliser une amélioration continue des modèles.

Industrialisation des modèles d’intelligence artificielle dans les applications

• Industrialiser les modèles d’apprentissage automatique et des modèles statistiques.
• Prendre part aux vérifications lors des mises en production (recette).
• Définir les règles de gestion pour la maintenance des modèles (monitoring).

Pré-requis pour la formation

• BAC +3 informatique, mathématiques ou statistique minimum ou titre professionnel de niveau équivalent 
• Avoir de bonnes connaissances en analyse réelle, algèbre, probabilités, statistiques
• Avoir des connaissances en algorithmique, base de données, terminal
• Goût pour la technique et adaptabilité permanente aux évolutions technologiques
• Pratique de l’anglais technique souhaitable
• Aptitudes relationnelles, rédactionnelles et techniques.