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A propos de la formation IA et Sciences de Données

La formation IA et Sciences de Données permet aux participants d’acquérir une compréhension approfondie de l’Intelligence Artificielle et de la Data Science. Ils apprendront à collecter, nettoyer, analyser et visualiser des données, et à développer des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes complexes dans différents secteurs.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation IA et Sciences de Données
  • Comprendre les concepts fondamentaux de la Data Science et de l’IA
  • Maîtriser le cycle complet de traitement des données : collecte-nettoyage-analyse et visualisation
  • Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning
  • Prendre des décisions basées sur les données pour améliorer la performance de l’entreprise
  • Explorer les outils et technologies utilisés pour les projets IA et Data Science

Qui devrait suivre cette formation IA et Sciences de Données ?

Public visé par la formation IA et Sciences de Données

Analystes de données, data scientists en devenir et ingénieurs IA. Managers et décideurs souhaitant comprendre l’IA et la Data Science pour des décisions stratégiques. Entreprises B2B souhaitant former leurs équipes techniques et analytiques.

Prérequis de la formation IA et Sciences de Données

Connaissances de base en statistiques et mathématiques. Notions de Python ou d’un langage de programmation pour l’analyse de données. Curiosité pour l’IA et l’analyse de données.

Certification IA et Sciences de Données ?

Attestation de formation MindTech – IA et Sciences de Données délivrée après validation du projet pratique.

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Déroulé de la formation IA et Sciences de Données


Module 1 : Introduction à la Data Science

Concepts, définitions et applications.
Cycle de vie d’un projet Data Science.
Différences entre Data Science, IA et Machine Learning.


Module 2 : Traitement et préparation des données

Collecte et nettoyage des données.
Transformation et structuration des datasets.
Gestion des données manquantes et anomalies.


Module 3 : Analyse et visualisation

Analyse exploratoire des données (EDA).
Visualisation avec Matplotlib, Seaborn et autres bibliothèques Python.
Création de dashboards et rapports interactifs.


Module 4 : Machine Learning et IA

Modèles supervisés et non supervisés : régression, classification, clustering.
Introduction au Deep Learning et réseaux neuronaux.
Évaluation et optimisation des modèles.


Module 5 : Atelier pratique

Analyse d’un dataset réel.
Développement d’un projet IA ou Data Science.
Présentation finale et recommandations pour exploitation professionnelle.



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