Certifications
complémentaires

L’envol de la volumétrie des données ces dernières années et la volonté des entreprises d’exploiter ce potentiel, a transformé de nombreux métiers nécessitant l’apport de nouvelles compétences au sein des équipes en place. 

Afin d’aider les entreprises à pallier à l’obsolescence des compétences des salariés en poste due à la transformation des pratiques et afin de maintenir leur employabilité, DataScientest a créé des modules de formation courts se déclinant sur 4 niveaux (débutant à expert) conçus pour pallier à ce besoin des entreprises.

Chaque bloc de compétences composant les parcours courts a été développé en abordant les différentes composantes essentielles des sciences des données .

Sciences des données

Niveau 1 -Traitement et visualisation de la donnée
  • Lire un jeu de données, en prenant en compte sa structure, le manipuler et le traiter
  • Manipuler un jeu de données avec le langage de programmation adapté (Python) afin de maîtriser les outils et librairies (Numpy, Pandas et les bases de Scikit-learn) essentiels à tout projet de Data Science.
  • Utiliser une grande variété de rendus graphiques en employant les outils dédiés (Matplotlib, Seaborn,Bokeh, ect …) afin de présenter de manière lisible et intelligible les résultats d’une analyse statistique d’un jeu de données.
Cas pratique
Questionnaire à visé professionnelle
Fiche d’exploitation et suivi

Avec ce premier niveau le certifié est en mesure d’accomplir des missions de traitement de données et de visualisation permettant de faire ressortir les principaux indicateurs et ainsi répondre à une problématique métier.

Niveau 2 – Algorithmes auto-apprenants et technologies complémentaires
  • Concevoir des modèles de classification simple afin de classer des observations à partir de variables qualitatives ou quantitatives.
  • Combiner ces modèles simples à l’aide de méthodes d’ensemble afin de résoudre et d’entraîner des modèles de classification élaborés.
  • Utiliser les principaux algorithmes de réduction de dimension afin de diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes et ainsi réduire leur taille ,en perdant un minimum d’informations, de façon à optimiser leur traitement.
  • Manipuler les modèles de régression statistiques afin de modéliser la relation d’une variable quantitative par rapport à une ou plusieurs autres.
  • Elaborer des modèles composites à l’aide de transformateurs et d’estimateurs afin d’automatiser le processus de traitement de données, d’apprentissage et d’entraînement automatique d’un modèle grâce aux pipelines.”
  • Analyser l’évolution d’une série chronologique à l’aide des principaux modèles de séries temporelles (ARMA, ARIMA, SARIMA…) afin d’obtenir des statistiques prédictives.
  • Gérer les techniques de manipulation et de prétraitement de données textes à l’aide de l’apprentissage de modèles statistiques afin d’extraire des informations de haute qualité.
  • Identifier les concepts et algorithmes fondamentaux de la théorie des graphes avec les outils dédiés afin de créer, manipuler et étudier la structure, la dynamique et les fonctions de réseaux complexes.
  • Exploiter une bibliothèque d’analyse syntaxique de documents HTML et XML afin d’automatiser la récupération des données de documents HTML et XML provenant de diverses pages internet.
Cas pratique
Questionnaire à visé professionnelle
Fiche d’exploitation et suivi

Avec l’obtention de ce certificat, le certifié est en mesure de développer des algorithmes auto apprenants afin d’obtenir des prédictions qui serviront ainsi aux directions métiers à prendre des décisions. Il est également en mesure d’exploiter des données en appliquant différentes méthodes mathématiques et statistiques afin de leur donner un sens et de révéler des préconisations primordiales pour les directions métiers.

Niveau 3 – Réseaux neuronaux et intelligence artificielle
  • Interpréter les résultats obtenus par un réseau de neurones afin de résoudre des problèmes complexes qui reposent sur des données non structurées comme le texte, le son ou l’image.
  • Concevoir un modèle de reconnaissance d’image à l’aide de réseaux de neurones convolutifs ainsi que des algorithmes simples comme la descente de gradient stochastique afin de résoudre des problèmes de classification et de Machine Learning lié aux images.
  • Utiliser l’architecture et les subtilités d’un réseau de neurone récurrent afin de traiter des données séquentielles comme les données textuelles et de prédire les prochaines données (mot, caractère ou phrase suivante).
  • Concevoir un réseau de neurone génératif (GAN) afin de créer un générateur automatique d’images.”
  • Élaborer un système de recommandations efficient qui prédit les préférences d’un utilisateur sur la base de son comportement et des comportements des autres utilisateurs afin d’obtenir des préconisations.
  •  Exploiter les fondements mathématiques et les principaux algorithmes utilisés en “”reinforcement Learning”” afin de prendre des mesures dans un environnement, menant à une maximisation de la notion de récompense cumulative.
  • Concevoir des algorithmes de reinforcement learning afin d’approfondir l’apprentissage assuré par des réseaux de neurones.
  • Mettre en place des algorithmes évolutifs afin de rechercher des solutions à des problèmes complexes en mimant l’évolution et en intégrant des mutations stochastiques.”
Cas pratique
Questionnaire à visé professionnelle
Fiche d’exploitation et suivi

Avec ce certificat, le certifié est en mesure de développer des réseaux de neurones afin de traiter des problèmes impliquant des données non structurées. Il est également en mesure d’utiliser des systèmes avancés d’intelligence artificielle dans un cadre de prédiction afin de prédire ,par exemple ,les préférences des utilisateurs grâce à la conception de systèmes de recommandations efficaces. Le certifié sera également en mesure d’utiliser les principaux algorithmes de reinforcement learning qui consiste à laisser l’algorithme apprendre de ses propres erreurs.

Niveau 4 – Base de données et calculs distribués
  • Appréhender la structure de langages de programmation multi-paradigme et de leurs différents usages afin de les appliquer dans le cadre approprié.
  • Assimiler et maîtriser le paradigme de programmation orientée objet (les concepts fondamentaux de classes, d’encapsulation, d’héritage, et de polymorphisme) afin de concevoir en un minimum de lignes des systèmes ou des programmes, qui seront réutilisés de nombreuses fois.
  • Déterminer l’architecture de stockage des données la plus adéquate afin de rendre les données disponibles à l’ensemble des acteurs de la données dans l’organisation.
  • Manipuler et extraire des jeux de données dans des bases de données relationnelles en utilisant le langage SQL dans l’optique d’une exploitation des jeux de données par les Data Scientists ou Data Analysts        
  • Appréhender les structures des bases de données orientées graphes au travers d’un de ses représentants (Neo4J) afin de mettre en place des routines d’extraction de données reposant sur la théorie des graphes.         
  • Comprendre les enjeux relatifs aux bases de données orientées documents ou objets et leurs intérêt dans la mise en place d’un Data Lake par exemple.  
  • Définir la mise en place d’un Data Lake en fonction de l’identification des enjeux relatifs à la gestion de bases de données orientées documents ou objets .   
  • Appliquer la méthode de gestion de bases de données la plus adéquate en fonction de l’identification des enjeux relatifs à la gestion de bases de données orientées documents ou objets “
  • Déterminer l’environnement de données le plus adéquat en fonction de la problématique à traiter afin d’optimiser le traitement des données
  • Manipuler des jeux de données massifs en architecture distribuée de manière performante 
  • Élaborer, Entraîner, évaluer des modèles de classification et de régression adaptés aux architecture distribués afin d’obtenir des prédictions
  • Manipuler des jeux de données massifs en architecture distribuée et entraîner des modèles de Machine Learning sur de grandes bases de données de manière performante afin d’obtenir des prédictions en réponse à une problématique métier
Cas pratique
Questionnaire à visé professionnelle
Fiche d’exploitation et suivi

Avec ce certificat, le certifié est en mesure de mettre en place des architectures de stockage distribuées disponible pour l’ensemble des acteurs de la données au sein de l’organisation, de manipuler des jeux de données afin d’extraire des données de qualité qui pourront ainsi être exploitées par les Data Analyst ou Data Scientists. Il est également en mesure de mettre en place un Data Lake afin de gérer au mieux les données orientées documents ou objets, il pourra aussi élaborer des modèles de classification, de régression ou de machine Learning aux architectures distribuées afin d’obtenir des prédictions en réponse à une problématique métier.