Expert en data science spécialité machine learning engineer

Objectifs

Explorer et analyser les données pour comprendre les tendances et les performances d'une entreprise ou d'un produit. Élaborer des modèles prédictifs pour identifier les nouvelles tendances et opportunités (sur des données structurées et non structurées). Effectuer des classifications grâce à des algorithmes de Deep Learning. Mettre en oeuvre une démarche MLOps complète de gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout pour automatiser les processus d'entreprise et améliorer leur efficacité. Communiquer les résultats à des spécialistes ou à des néophytes grâce à des visualisations. Participer à l'organisation et au pilotage d'un projet de data science / IA.

Contenu de la formation

Validation des projets professionnalisants qui jalonnent la formation : -Démarrez votre formation de Machine Learning Engineer -Préparez des données pour un organisme de santé publique -Anticipez les besoins en consommation de bâtiments -Segmentez des clients d'un site e-commerce -Catégorisez automatiquement des questions -Classez des images à l'aide d'algorithmes de Deep Learning -Développez une preuve de concept -Réalisez un traitement dans un environnement Big Data sur le Cloud -Réalisez le cadrage d'un projet IA

Résultats attendus de la formation

Expert en data science;Attestation de suivi de présence

Certification(s)

  • Expert en data science
  • Certification active
  • Remplacée par : Expert en ingénierie et science des données
  • Niveau de sortie : Niveau 7 - Niveau Master, Ingénieur
  • Certificateur : OpenClassrooms
N° session CO
Date de début
Date de fin
Lieu de formation
Inscription
Public
Détails
336402S
04/04/2023
04/04/2026
A distance
Tout public
Afficher les détails

Durée

Durée totale de la formation: 603 heure(s)
Durée en centre: 603 heure(s)
1097 jours

Modalites de formation

Modalités d'enseignement: Formation entièrement à distance

Rythme: Temps partiel

FPC Formation professionnelle continue : Oui

Lieu de formation

Formation à distance

ORGANISME FORMATEUR

Openclassrooms
Voir la fiche complète de l'organisme formateur Contacter l'organisme formateur pour cette session

Admission

Niveau entrée requis : Niveau 5 (BTS, DUT) - Bac+2

Statut(s) des publics accueillis :
Tout public

Conditions spécifiques d'admission (ou pré-requis) : Pour acceder directement a la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d un des prerequis suivants : etre titulaire d une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou equivalent) ; ou etre titulaire d une certification professionnelle de niveau 5 (ou equivalent) avec une experience professionnelle d au moins 2 ans en informatique, sciences, economie, finance ou analyse de donnees ; et effectuer un test de positionnement pour valider ses connaissances sur les thematiques suivantes : bases en mathematiques : algebre - des fonctions, un systeme d equations simple, une matrice simple ; probabilites et statistiques - variables aleatoires, la loi de probabilites (par exemple la loi normale), le theoreme central limite ; bases d algorithmie - variables et types de variables, conditions, boucles et fonctions ; programmation avec Python et utilisation de librairies pour la data science ; des notions de ce qu est l intelligence artificielle (par exemple, vous etes capable de definir des termes cles comme modelisation , machine learning ou deep learning ). Ce test vous sera transmis lors du processus d admission.

COMPLEMENT D’INFORMATION

336403S
04/04/2023
04/04/2026
A distance
Tout public
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Durée

Durée totale de la formation: 603 heure(s)
Durée en centre: 603 heure(s)
1097 jours

Modalites de formation

Modalités d'enseignement: Formation entièrement à distance

Rythme: Temps partiel

FPC Formation professionnelle continue : Oui

Lieu de formation

Formation à distance

ORGANISME FORMATEUR

Openclassrooms
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Admission

Niveau entrée requis : Niveau 5 (BTS, DUT) - Bac+2

Statut(s) des publics accueillis :
Tout public

Conditions spécifiques d'admission (ou pré-requis) : Pour acceder directement a la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d un des prerequis suivants : etre titulaire d une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou equivalent) ; ou etre titulaire d une certification professionnelle de niveau 5 (ou equivalent) avec une experience professionnelle d au moins 2 ans en informatique, sciences, economie, finance ou analyse de donnees ; et effectuer un test de positionnement pour valider ses connaissances sur les thematiques suivantes : bases en mathematiques : algebre - des fonctions, un systeme d equations simple, une matrice simple ; probabilites et statistiques - variables aleatoires, la loi de probabilites (par exemple la loi normale), le theoreme central limite ; bases d algorithmie - variables et types de variables, conditions, boucles et fonctions ; programmation avec Python et utilisation de librairies pour la data science ; des notions de ce qu est l intelligence artificielle (par exemple, vous etes capable de definir des termes cles comme modelisation , machine learning ou deep learning ). Ce test vous sera transmis lors du processus d admission.

COMPLEMENT D’INFORMATION

336404S
04/04/2023
04/04/2026
A distance
Tout public
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Durée

Durée totale de la formation: 603 heure(s)
Durée en centre: 603 heure(s)
1097 jours

Modalites de formation

Modalités d'enseignement: Formation entièrement à distance

Rythme: Temps partiel

FPC Formation professionnelle continue : Oui

Lieu de formation

Formation à distance

ORGANISME FORMATEUR

Openclassrooms
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Admission

Niveau entrée requis : Niveau 5 (BTS, DUT) - Bac+2

Statut(s) des publics accueillis :
Tout public

Conditions spécifiques d'admission (ou pré-requis) : Pour acceder directement a la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d un des prerequis suivants : etre titulaire d une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou equivalent) ; ou etre titulaire d une certification professionnelle de niveau 5 (ou equivalent) avec une experience professionnelle d au moins 2 ans en informatique, sciences, economie, finance ou analyse de donnees ; et effectuer un test de positionnement pour valider ses connaissances sur les thematiques suivantes : bases en mathematiques : algebre - des fonctions, un systeme d equations simple, une matrice simple ; probabilites et statistiques - variables aleatoires, la loi de probabilites (par exemple la loi normale), le theoreme central limite ; bases d algorithmie - variables et types de variables, conditions, boucles et fonctions ; programmation avec Python et utilisation de librairies pour la data science ; des notions de ce qu est l intelligence artificielle (par exemple, vous etes capable de definir des termes cles comme modelisation , machine learning ou deep learning ). Ce test vous sera transmis lors du processus d admission.

COMPLEMENT D’INFORMATION

Openclassrooms

Raison sociale : OPENCLASSROOMS

2 Cour de l'Île Louviers - 75004 Paris

01 80 88 80 30

Voir la fiche complète de l'organisme Géolocaliser

Lien vers fiche CERTINFO

Cette formation est indexée aux domaines suivants :

  • 11016 - Analyse données
  • 11052 - Mathématiques appliquées
  • 31008 - Système information
  • 31052 - Data Warehouse
  • 31026 - Data science

Spécialité de formation NSF :

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

Lien vers les descriptions métiers France Travail : (ROME)