Prérequis et objectifs
Résultats attendus
L’évaluation des compétences est fondée sur : 1/ Des mises en situation professionnelle reconstituée pour évaluer la mise en pratique des compétences techniques et managériales acquises ; 2/ Un dossier professionnel mettant en avant les compétences acquises fait l’objet d’une production écrite et soutenue devant un jury Ces évaluations permettent de valider les compétences pour acquérir la certification " Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science " de niveau 6
Prérequis de la formation
Être
titulaire d’une certification professionnelle de niveau 5
Informatique dans le domaine visé ou posséder un niveau 4 en
informatique dans le domaine visé avec une expérience professionnelle d’au
moins un an dans les métiers informatiques (développement d’applications)
Dans le cas
où un candidat ne disposerait pas des prérequis définis, il a la possibilité de
déposer un dossier de candidature qui sera examiné par une commission
réunissant la direction pédagogique EPSI et le responsable en charge du
recrutement des candidats en vue d’une admission « exceptionnelle ».
L’admission se
fait sur dépôt de dossier de candidature, des tests techniques et un entretien
individuel. Une réponse personnalisée est donnée à chaque candidat dans les 5
jours qui suivent l’entretien.
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 développer 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
Secteurs d'activités :
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 est :
-
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 donnée
- Data Science et Workflow
2/ Développer un modèle
prédictif d’une solution I.A:- Machine Learning
- Exploitation des données
- Architecture d’application3/ Produire et
maintenir une solution I.A. :- Déploiement solution I.A
- Développement et testing4/ Gérer les
activités/tâches du développement d’une solution I.A :- Approche DevOps et agile
- Communication et projet5/ Communiquer & Assurer une veille
technologique:·
Communication en langue anglaise et
française·
Créativité et Ethique professionnelle·
Innovation