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Connaitre les bases des statistiques appliquées et de l'optimisation. Savoir manipuler des données massives. Différencier et appliquer à bon escient apprentissage supervisé, non supervisé, et apprentissage par renforcement. Programmer des modèles prédictifs avec Python et maitriser scikit-learn. Visualiser des données et illustrer des résultats avec des outils de programmation. Rédiger une proposition de projet et communiquer des résultats à l'écrit et à l'oral.
Statistiques appliquées, Mathématiques pour la science des données, Datacamp 1 et 2, Programmation scientifique, Introduction à l'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Optimisation, Histoire de l'IA, Camp de données, Projets A et B, Systèmes distribués pour la gestion massive de données, Apprentissage profond, Renforcement apprentissage
Coût de la formation : Consulter l'organisme
920 heures
Niveau d’entrée : Bac+3 à Bac+5;Ce parcours requiert de bonnes bases en mathematiques et en informatique: - Probabilites et statistiques - Algebre lineaire - Calcul differentiel et integral - Programmation scientifique - Visualisation des donnees;
Université Paris-Saclay
01 69 15 37 00
formation.continue@universite-paris-saclay.fr