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Data scientist, ingénieur ML, Data engineer, Data protection Officer, Chercheur en IA… ça vous parle ? Vous avez déjà sûrement entendu parler de ces nouveaux métiers et peut être que vous travaillez même avec des personnes qui détiennent ces titres. Mais que font-ils exactement ? Quelle est la différence entre leurs rôles et leurs responsabilités ? Au fait, que fait une équipe data ? Comment mesurer son succès ? Comment identifier les compétences nécessaires pour ces postes ? Augmentez vos chances de réussir dans ce milieu en répondant à toutes ces questions.

250,00
Course Access

Unlimited Duration

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6 octobre 2022

Students Enrolled

20

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EXPIRÉ

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Objectifs d'apprentissage

  • Comprendre les différentes étapes d’un projet data
  • Comprendre les différentes compétences nécessaires pour faire de la data science
  • Comprendre la différence entre un data scientist et une équipe data
  • Découvrir les différents rôles et responsabilités dans un projet data
  • Savoir quoi attendre d’une équipe data
  • Pouvoir mesurer la performance et le ROI d’une équipe data
 

Prérequis

Cette formation est ouverte à TOUS ! Aucune connaissance technique n’est requise. Votre curiosité et votre envie d’apprendre suffiront !

Modalités de participation

  • Cette formation est proposée en distanciel et en présentiel. Dans les deux cas, l’adresse (physique ou virtuel) ainsi que les horaires exacts, vous seront communiqués une fois que votre inscription sera validée.
  • Dans le cas des formations intra entreprises, elles peuvent être dispensées dans le lieu et à l’heure de votre choix, sous condition d’avoir le matériel logistique nécessaire pour le bon déroulement de celle-ci. Pour programmer une session de formation pour votre entreprise contactez-nous via la page de “Contact“.
  • Pas de limite au nombre de participants.
  • Vous n’avez pas besoin de matériel spécifique pour cette formation, mais pour réaliser le Quiz et obtenir votre Certificat, vous aurez besoin d’un téléphone mobile ou d’un ordinateur avec de préférence le navigateur Chrome.
  • Avant de s’inscrire, chaque participant peut échanger sur ses besoins de formation, à partir du formulaire accessible depuis ce lien.
  • Les personnes en situation d’handicap sont invitées à nous consulter via la page “Contact”, afin d’évaluer ensemble les possibilités d’adaptation de la formation.
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Camilo
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Fondateur Machine Learning Lab

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    • Les étapes d’un projet de data Details 00:00:00
    • Le cahier de charges d’un projet de data Details 00:00:00
    • La collecte de la donnée Details 00:00:00
    • L’analyse et la préparation de la donnée Details 00:00:00
    • La construction d’algorithmes Details 00:00:00
    • La mise en production d’une solution de data Details 00:00:00
    • Le monitoring d’une solution de data Details 00:00:00
    • Les profils dans un projet de data Details 00:00:00
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