Mastère data analyse & ia DECODE

Description

Le Mastère 1 - Data Analyse & IA de DECODE forme des experts capables d'exploiter la puissance des données et de l'intelligence artificielle pour transformer les entreprises.

Cette formation intensive couvre les fondamentaux avancés en data science avec Python, SQL/NoSQL, les statistiques avancées et probabilités, ainsi que le machine learning supervisé et non supervisé (scikit-learn, TensorFlow).

Au programme également : le big data et cloud computing (Hadoop, Spark, AWS/GCP/Azure), le web scraping et traitement automatisé via APIs, la cybersécurité des données avec conformité RGPD, et la data visualisation avec Power BI et Tableau.

L'approche pédagogique intègre la méthodologie agile et gestion de projets data à travers des projets concrets, études de cas et challenges data.

Les diplômés évoluent vers des postes de Data Analyst, Consultant en Business Intelligence ou Expert en stratégie data dans les secteurs du conseil, marketing, directions d'entreprises ou instituts d'études, avec un salaire moyen de 38k€ en début de carrière.

Programme

• Fondamentaux de la Data Analyse : statistiques descriptives, visualisation des données, nettoyage et préparation des données
• Techniques avancées de Machine Learning : apprentissage supervisé et non supervisé, validation de modèles, optimisation
• Intelligence Artificielle appliquée : réseaux de neurones, deep learning, traitement du langage naturel
• Outils et langages pour la Data Science : Python, R, SQL, utilisation de bibliothèques spécialisées (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow)
• Projets pratiques et cas d’usage : mise en œuvre de projets réels, analyse de données métier, éthique et gouvernance des données

Objectifs de la formation

• Comprendre les principes fondamentaux de l’analyse de données et de l’intelligence artificielle appliquée aux problématiques métier
• Maîtriser l’utilisation des outils et langages de programmation dédiés à la data analyse (Python, SQL, etc.)
• Développer la capacité à collecter, nettoyer et structurer des jeux de données complexes
• Être capable de concevoir, entraîner et évaluer des modèles prédictifs basés sur l’apprentissage automatique
• Savoir communiquer efficacement les résultats analytiques et recommandations auprès de parties prenantes variées