Prérequis et objectifs
Résultats attendus
L’évaluation des compétences est fondée sur des mises en situation professionnelle reconstituée et un dossier professionnel pour valider les compétences de la certification « Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science » - Niveau 6 (RNCP36581).
Prérequis de la formation
Le développeur en intelligence artificielle et Data science peut exercer son activité dans l’ensemble des secteurs. Il exerce des tâches «?d’expert métier?» en autonomie, mais participe également aux étapes de définition des projets et à la veille sur les technologies, notamment les briques de développement mises à disposition par d’autres acteurs de l’IA. Selon la maturité de l’IA au sein de l’entreprise, de leur taille et de leur organisation, les entreprises font appel au Développeur IA?:
· Soit au travers d’un prestataire de service, généralement une ESN?;
· Soit par une embauche ou évolution interne.
Les métiers ciblés sont :
· Développeur(euse) BI (Business Intelligence)
· Développeur(euse) Python
· Développeur(euse) Data
· Analyste Développeur(euse) Data
Développeur(euse) d’applications IA
Diplôme
Développeur en intelligence artificielle et data science
Objectifs de la formation
La certification Développeur en Intelligence Artificielle et Data science s’adresse à un public qui souhaite acquérir (formation initiale ou réorientation) ou renforcer (formation continue) les compétences et l’expertise dans le développement d'applicatifs informatiques autour de l'IA et de la Data Science. Elle permet d’acquérir les compétences permettant de développer des solutions informatiques utilisables par des spécialistes ou non-spécialistes, intégrant directement ou indirectement des briques technologiques d'Intelligence Artificielle.
· Développer le Back-end et le Front-end d’une solution IA, intégrant des briques d’intelligence artificielle
· Mettre en place et developper la phase de la collecte, le stockage et le traitement des données
· Maitriser les approches de création de valeur à partir des données massives « Big data » (analyse, exploitation et data visualisation des données)
· Construire, entraîner, tester et adapter le modèle d’apprentissage préconisé, à partir d’une structure de données propres
· Maintenir techniquement la solution IA
· Améliorer et/ou adapter (évolutions des besoins) l’application ou le programme d’intelligence artificielle pour répondre au besoin
-
Réaliser de la veille technologique, réglementaire, métier
La formation vise l’obtention de la certification professionnelle référencée au Répertoire National « Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science» - Niveau 6 (RNCP36581).
Objectifs de sortie
Le développeur en intelligence
artificielle et Data science peut exercer son activité dans l’ensemble des
secteurs. Il exerce des tâches «?d’expert métier?» en autonomie, mais participe
également aux étapes de définition des projets et à la veille sur les
technologies, notamment les briques de développement mises à disposition par
d’autres acteurs de l’IA. Selon la maturité de l’IA au sein de l’entreprise, de
leur taille et de leur organisation, les entreprises font appel au Développeur
IA?:
·
Soit au travers d’un prestataire de service, généralement une ESN?;
·
Soit par une embauche ou évolution interne.
Les métiers ciblés sont :
·
Développeur(euse) BI (Business Intelligence)
·
Développeur(euse) Python
·
Développeur(euse) Data
·
Analyste Développeur(euse) Data
Développeur(euse)
d’applications IA
Métier(s) associé(s)
Domaines
Contenu
Le programme de la
formation vise les compétences suivantes :
1/ Créer un modèle de
données d’une solution I.A en utilisant des méthodes de Data science:
·
Collecte de données
·
Data Science et Workflow
2/ Développer un modèle
prédictif d’une solution I.A:
·
Machine Learning
·
Exploitation des données
- Architecture d’application
3/ Produire et
maintenir une solution I.A. :
·
Déploiement solution I.A
- Développement et testing
4/ Gérer les
activités/tâches du développement d’une solution I.A :
·
Approche DevOps et agile
- Communication et projet
5/ Communiquer & Assurer une veille
technologique:
·
Communication en langue anglaise et
française
·
Créativité et Ethique professionnelle
·
Innovation
·