Fondamentaux de l'ingénierie IA (Python, Data & Automatisation)

Parcours technique

Bootcamp pratique pour ingénieurs et analystes qui construisent des pipelines IA fiables. Maîtrisez l'écosystème Python, le traitement de données, la visualisation et les bases du ML pour accélérer vos projets d'automatisation.

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Cette formation est accessible via le CPF en partenariat avec un organisme certifié.

Certificat, notebooks projet & templates d'automatisation inclus

Bootcamp technique dédié à l'écosystème Python, aux pipelines de données modernes et aux patterns d'automatisation. Chaque participant repart avec des notebooks réutilisables, des tableaux de bord de visualisation et des projets ML de démarrage.

Points clés de l'ingénierie IA

Maîtriser la syntaxe Python, les structures de données et les astuces de productivité.
Préparer, nettoyer et transformer des jeux de données avec NumPy & Pandas.
Créer des visualisations de qualité professionnelle avec Matplotlib & Seaborn.
Automatiser les workflows avec des notebooks, des scripts et des appels API.
Comprendre les fondamentaux du machine learning et évaluer des modèles simples.

Développeurs juniors ou analystes évoluant vers des rôles d’ingénierie IA.
Analystes de données et spécialistes BI ayant besoin de compétences Python renforcées.
Ingénieurs automatisation, citizen data scientists et consultants.
Chefs de projet techniques supervisant des parcours IA ou analytics.

Compréhension de base des systèmes d’information ou des concepts de scripting.
Aisance avec les tableurs ou les jeux de données structurés.
Notre équipe pédagogique évalue le niveau des participants en amont et en aval.

Durée : 3 jours (21 heures) – format condensé optionnel de 2 jours pour les équipes expérimentées.
Sessions en direct animées par un formateur avec programmation en binôme, cliniques de debug et défis lab.
Segment « amenez vos données » pour pratiquer sur le contexte de votre organisation (optionnel).

Module 1 – Fondamentaux Python & Environnement d’Ingénierie

Configuration d’Anaconda/Jupyter, révision de la syntaxe Python, structures de contrôle, fonctions et bonnes pratiques (PEP 8, environnements virtuels, gestion de paquets).

Module 2 – Manipulation de Données avec NumPy & Pandas

Charger, nettoyer et remodeler des jeux de données, gérer les valeurs manquantes, joindre des datasets et construire des pipelines de transformation réutilisables.

Module 3 – Visualisation & Communication d’Insights

Créer des tableaux de bord et des data stories avec Matplotlib & Seaborn (heatmaps, box plots, séries temporelles). Accent sur la lisibilité et les graphiques prêts pour les parties prenantes.

Module 4 – Automatisation & Patterns d’Intégration

Automatiser les notebooks, planifier les scripts, appeler des APIs, interagir avec les fichiers/stockage cloud et packager des utilitaires réutilisables.

Module 5 – Introduction au Machine Learning & Évaluation

Découvrir le workflow Scikit-learn, construire des modèles de base, évaluer les métriques, éviter les pièges courants et se préparer aux parcours avancés d’ingénierie IA.

Livrable : projet d’automatisation personnel et notebook ML de démarrage prêt à être étendu.

Demander le programme détaillé

Compétences Python opérationnelles applicables à la préparation de données, l’automatisation et les pilotes IA.
Modèles de notebooks réutilisables et bibliothèques de visualisation.
Confiance pour collaborer avec les data scientists et les équipes MLOps.
Bases solides pour évoluer vers les parcours Ingénieur IA ou Implémentation GenAI.

Démonstrations animées par le formateur suivies de labs en pair-programming.
Études de cas basées sur des jeux de données réels (ventes, finance, IoT).
Sessions de questions-réponses et revues de code pour renforcer les bonnes pratiques.

Évaluation continue via des défis pratiques en lab et des quiz courts.
Revue finale du projet d’automatisation ou du notebook ML.
Certificat de réussite validant les compétences techniques acquises.

PEP 8 – Standards de codage Python pour la lisibilité et la maintenabilité.
ISO/IEC 27001 – Recommandations pour la protection des jeux de données manipulés en labs.
Bonnes pratiques MLOps & reproductibilité – Versionnage des notebooks, documentation et traçabilité.

Maîtriser la syntaxe Python, les structures de données et les astuces de productivité.
Préparer, nettoyer et transformer des jeux de données avec NumPy & Pandas.
Créer des visualisations de qualité professionnelle avec Matplotlib & Seaborn.
Automatiser les workflows avec des notebooks, des scripts et des appels API.
Comprendre les fondamentaux du machine learning et évaluer des modèles simples.

Développeurs juniors ou analystes évoluant vers des rôles d’ingénierie IA.
Analystes de données et spécialistes BI ayant besoin de compétences Python renforcées.
Ingénieurs automatisation, citizen data scientists et consultants.
Chefs de projet techniques supervisant des parcours IA ou analytics.

Compréhension de base des systèmes d’information ou des concepts de scripting.
Aisance avec les tableurs ou les jeux de données structurés.
Notre équipe pédagogique évalue le niveau des participants en amont et en aval.

Durée : 3 jours (21 heures) – format condensé optionnel de 2 jours pour les équipes expérimentées.
Sessions en direct animées par un formateur avec programmation en binôme, cliniques de debug et défis lab.
Segment « amenez vos données » pour pratiquer sur le contexte de votre organisation (optionnel).

Module 1 – Fondamentaux Python & Environnement d’Ingénierie

Configuration d’Anaconda/Jupyter, révision de la syntaxe Python, structures de contrôle, fonctions et bonnes pratiques (PEP 8, environnements virtuels, gestion de paquets).

Module 2 – Manipulation de Données avec NumPy & Pandas

Charger, nettoyer et remodeler des jeux de données, gérer les valeurs manquantes, joindre des datasets et construire des pipelines de transformation réutilisables.

Module 3 – Visualisation & Communication d’Insights

Créer des tableaux de bord et des data stories avec Matplotlib & Seaborn (heatmaps, box plots, séries temporelles). Accent sur la lisibilité et les graphiques prêts pour les parties prenantes.

Module 4 – Automatisation & Patterns d’Intégration

Automatiser les notebooks, planifier les scripts, appeler des APIs, interagir avec les fichiers/stockage cloud et packager des utilitaires réutilisables.

Module 5 – Introduction au Machine Learning & Évaluation

Découvrir le workflow Scikit-learn, construire des modèles de base, évaluer les métriques, éviter les pièges courants et se préparer aux parcours avancés d’ingénierie IA.

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+33 (0)7 55 50 66 56

contact@kaischool.fr

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