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A propos de la formation Data et Intelligence Artificielle

La formation Data et Intelligence Artificielle permet aux participants d’acquérir les compétences nécessaires pour collecter, analyser et exploiter les données à l’aide de techniques d’IA. Les participants apprendront à développer des modèles prédictifs, à automatiser les processus décisionnels et à extraire des insights stratégiques pour différents secteurs d’activité.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation Data et Intelligence Artificielle
  • Comprendre le rôle de la Data et de l’IA dans les entreprises modernes
  • Maîtriser le cycle complet de traitement des données : collecte-nettoyage-analyse et visualisation
  • Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning
  • Appliquer l’IA pour résoudre des problématiques métier et améliorer la performance
  • Intégrer des solutions IA dans les systèmes et processus existants.

Qui devrait suivre cette formation Data et Intelligence Artificielle ?

Public visé par la formation Data et Intelligence Artificielle

Analystes, data scientists, ingénieurs IA. Managers et décideurs souhaitant prendre des décisions basées sur les données. Entreprises B2B cherchant à former leurs équipes sur la Data et l’IA.

Prérequis de la formation Data et Intelligence Artificielle

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

Certification Data et Intelligence Artificielle ?

Attestation de formation MindTech – Data et Intelligence Artificielle délivrée après validation du projet pratique.

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Déroulé de la formation Data et Intelligence Artificielle


Module 1 : Introduction à la Data et à l’IA

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


Module 2 : Collecte et préparation des données

Sources de données et extraction.
Nettoyage, transformation et structuration des données.
Gestion des données manquantes et anomalies.


Module 3 : Analyse et visualisation

Analyse exploratoire des données (EDA).
Visualisation avec Python (Matplotlib, Seaborn) et création de dashboards.
Extraction d’insights pour la prise de décision.


Module 4 : Machine Learning et Deep Learning

Modèles supervisés et non supervisés : régression, classification, clustering.
Réseaux neuronaux et techniques de Deep Learning.
Évaluation et optimisation des modèles.


Module 5 : Atelier pratique

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

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