Data Scientist Bootcamp Fiches validées

Deviens Data Scientist
Cette formation est idéale pour les débutants en Data Science, débutant par les bases et avançant étape par étape. Parfaite pour ceux qui veulent devenir Data Scientists ou améliorer leurs compétences dans le domaine.

16 heures en pésentiel /semaine pendant 6 mois
Formation disponible dans nos deux écoles ou en ligne.
Planning disponible en semaine, soir, weekend ou en ligne.
Prix : 199 000 DZD.

Introduction à la Science des Données
Aperçu du programme du bootcamp.
Principaux domaines de la science des données.
Opportunités de carrière en science des données.
Programmation pour la Science des Données
Programmation Python : Introduction à Python, axée sur ses applications en science des données.
SQL : Bases de SQL et son utilisation dans la manipulation des données.
Mathématiques pour la Science des Données
Probabilité et Statistiques : Principes fondamentaux et leur application en science des données.
Concepts Mathématiques de Base en Python : Mise en œuvre des concepts mathématiques avec Python.
Visualisation des Données
Matplotlib et Seaborn : Création de visualisations pertinentes.
Introduction à la Business Intelligence (BI) : Comprendre la BI et son importance.
Power BI : Élaboration de rapports détaillés avec Power BI.
Machine Learning
Introduction au Machine Learning : Aperçu des concepts de ML.
Types de Machine Learning : Explication détaillée des différents algorithmes de ML.
Applications du Machine Learning : Applications concrètes du machine learning.
Machine Learning Avancé
Feature Engineering : Techniques pour améliorer les performances des modèles.
Modélisation des Séries Temporelles : Analyse et prévision des séries temporelles.
Techniques d’Amélioration des Performances : Méthodes pour augmenter la précision des modèles.
Systèmes de Recommandation : Création de moteurs de recommandation.
Extraction de Texte : Tirer des informations des données textuelles.
IA Générative : Utilisation des outils avancés de l’IA.
Ingénierie des Données
Pipelines de Données : Conception et mise en œuvre des pipelines de données.
Boîte à Outils de Data Wrangling : Outils pour le nettoyage et le prétraitement des données.
SQL Avancé : Techniques SQL approfondies.
Apache Spark : Traitement de données à grande échelle.
Traitement des Données Massives : Gestion et traitement des grands ensembles de données.
Deep Learning
Mathématiques pour le Machine Learning : Compréhension des matrices et des tenseurs.
Réseaux de Neurones : Fondamentaux des réseaux de neurones.
Création d’un RN : Création d’un réseau de neurones à partir de zéro avec Numpy.
Accélération du Deep Learning : Utilisation de Keras pour un entraînement de modèle efficace.
TensorFlow 2.0.
Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : Reconnaissance et traitement d’images.
Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) : Modélisation des séquences.
Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) : Génération de nouvelles données.
Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) : Analyse de textes et de langage.
Introduction aux Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs).
Systèmes Complexes avec l’IA
Apprentissage par Renforcement : Fondamentaux de l’apprentissage par renforcement.
Algorithme Q-Learning : Étude détaillée du Q-Learning pour l’apprentissage par renforcement.
Déploiement de Modèles d’IA
Cycle de Vie d’un Projet ML : Compréhension du workflow complet d’un projet ML.
Déploiement Facile avec Streamlit : Déploiement de modèles avec Streamlit.
Déploiement avec Flask : Création d’applications web pour déployer des modèles d’IA.