Mastère en Data Scientist – Expert en Data Science

NIVEAU 7 RNCP

Cette formation complète couvre l'ensemble du cycle de vie des modèles de Machine Learning, du prétraitement des données au déploiement en production, en passant par l'apprentissage supervisé et non supervisé, le NLP, la Computer Vision, le déploiement en Big Data et sur le cloud. Ce programme vise à vous former pour devenir des Data Scientists hautement qualifiés.

Durée

24 mois

Type de formation

En continu / en alternance

Dispositif

À distance

Lien vers France compétences

Code RNCP

34262

Niveau de diplôme

Titre RNCP de niveau 7

Tarifs

16 332 euros HT

Financement

Les plus

Parce que notre objectif est de vous préparer à intégrer le monde de l’entreprise, la pédagogie de Kaischool présente un parfait équilibre entre formation pratique et formation théorique. Une fois le diplôme obtenu, le candidat aura les moyens de s’épanouir sur le marché du travail dans un large éventail d’industries, de services financiers, de conseil ou dans le secteur public.

Les modalités d’évaluation

Contrôle continu : travaux de coding, travaux de documentation et de présentation
Projet individuel et de groupe : l’alternant doit choisir un thème ou un projet de création d’entreprise autour d’une solution innovante en lien avec l’entreprise d’accueil ou en lien avec le cours
Rédaction d’un mémoire de 100 pages

Points clés

Après réception de votre candidature, vous recevrez le lien vers un test psychotechnique qui nous aidera à mieux cerner votre profil et mieux vous orienter vers la formation la plus compatible avec votre profil.

Niveau 6 RNCP obtenu ou Bac+3/4 validé en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données

Acquérir des compétences avancées en collecte, préparation, visualisation et analyse de données, structurées et non structurées.
Créer et entrainer des modèles d’apprentissage automatique supervisés et non supervisés.
Manipuler les Données Non Structurées.
Communiquer et déployer des résultats d’analyses et de modèles d’apprentissage automatique.
Utiliser les technologies du Big Data et traiter des volumes massifs de données.

Contrat d’apprentissage ou de professionnalisation de 12 mois.
Le rythme d’alternance à définir avec l’entreprise.
1 jour école / 4 jours entreprise
1 semaine école / 3 semaines entreprise

Data Scientist
Chef de Projet Data
Business Analyst Senior
Ingénieur Machine
Learning
Ingénieur Deep
Learning
Ingénieur Vision Assistée par Ordinateur
Ingénieur NLP
Chief Data Officer

Pédagogiques : Distanciel par le biais de notre plateforme.
D’évaluation : Contrôle continu
D’accès : Plusieurs sessions d’admission durant l’année :
– Janvier 2024
– Avril 2024
– Juin 2024
– Septembre 2024

Accessibilité handicap : Nous rendons notre formation accessible aux personnes en situation de handicap en offrant des modalités d’évaluation spécifiques adaptées à leurs besoins. De plus, la durée des évaluations est prolongée pour permettre aux étudiants handicapés de passer leurs examens dans des conditions appropriées.
Campus digital : la plateforme Kaischool

Niveau 6 RNCP obtenu ou Bac+3/4 validé en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données

Acquérir des compétences avancées en collecte, préparation, visualisation et analyse de données, structurées et non structurées.
Créer et entrainer des modèles d’apprentissage automatique supervisés et non supervisés.
Manipuler les Données Non Structurées.
Communiquer et déployer des résultats d’analyses et de modèles d’apprentissage automatique.
Utiliser les technologies du Big Data et traiter des volumes massifs de données.

Contrat d’apprentissage ou de professionnalisation de 12 mois.
Le rythme d’alternance à définir avec l’entreprise.
1 jour école / 4 jours entreprise
1 semaine école / 3 semaines entreprise

Data Scientist
Chef de Projet Data
Business Analyst Senior
Ingénieur Machine
Learning
Ingénieur Deep
Learning
Ingénieur Vision Assistée par Ordinateur
Ingénieur NLP
Chief Data Officer

Pédagogiques : Distanciel par le biais de notre plateforme.
D’évaluation : Contrôle continu
D’accès : Plusieurs sessions d’admission durant l’année :
– Janvier 2024
– Avril 2024
– Juin 2024
– Septembre 2024

Accessibilité handicap : Nous rendons notre formation accessible aux personnes en situation de handicap en offrant des modalités d’évaluation spécifiques adaptées à leurs besoins. De plus, la durée des évaluations est prolongée pour permettre aux étudiants handicapés de passer leurs examens dans des conditions appropriées.
Campus digital : la plateforme Kaischool

Certifications

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Blocs de compétences M1

Mathématiques appliquées
Produire et maintenir une solution IA
Créer un modèle de données d'une solution IA
Développer un modèle prédictif d'une solution IA
Gérer les activités \tâches du développement d'une solution IA

Blocs de compétences M2

Collecter, pré-traiter, analyser des données et créer des variables pertinentes (feature engineering)
Concevoir des modèles d'apprentissage automatique à partir de données structurées et de données non structurées
Gérer le cycle de vie et le déploiement en production d’un modèle (MLOps) ou d’une application dans des environnements classiques et Big Data
Big Analytics et Visualisation Décisionnelle
Manager des projets d'intelligence artificielle et de data science complexes

Brochure de la formation

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