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RS5340 Inactive · Répertoire spécifique

Préparation et intégration des données pour l’IA

Certificateur · DIGITAL SERVICES SCHOOL

L'essentiel

Certificateur(s)

Nom légalSIRETSite
ORANGE 38012986648625 —
BUSINESS ET DECISION UNIVERSITY 38183776400087 —
ORANGE 38012986646850 —

Résumé de la certification

Objectifs et contexte

Depuis les cinq dernières années, les projets Data Science et d’intelligence artificielle connaissent une forte croissance dans des domaines très variés, tels que l’industrie pétrolière, la téléphonie, la distribution, la banque, la finance et les services. Les récentes évolutions technologiques permettent de faire évoluer ces projets vers la mise en place de véritables solutions d’intelligence artificielle. La réalisation de ces projets nécessite de former des équipes de « Data-Engineers » pour lesquelles il est nécessaire de conjuguer l’acquisition des compétences techniques et méthodologiques, l’expérience des cas concrets et surtout, un parcours d’apprentissage jalonné.

Les principales compétences visées par cette certification sont celles nécessaires à la mise en œuvre des activités suivantes :

Auditer la qualité des données

Préparer, nettoyer et programmer le recodage des données

Programmer les indicateurs nécessaires au fonctionnement des algorithmes

Compétences attestées

1. Maîtriser la statistique descriptive monovariée
2. Savoir utiliser la librairie Numpy en langage Python
3. Savoir utiliser la librairie Pandas en langage Python
4. Savoir réaliser un audit de qualité de données
5. Connaitre les principales règles de RGPD
6. Maîtriser la statistique bivariée
7. Savoir tester et mesurer la paramétricité des données
8. Savoir programmer en Python
9. Savoir programmer le recodage des données pour les rendre paramétriques
10. Savoir caractériser et traiter les valeurs manquantes
11. Savoir identifier et traiter les valeurs aberrantes
12. Maitriser le fonctionnement des bases de données SQL
13. Pouvoir créer des jeux de données de test
14. Savoir mettre en œuvre une stratégie inférentielle
15. Maîtriser les bases de la statistique multivariée
16. Être capable de mettre en œuvre du machine-learning non supervisé
17. Être capable de mettre en œuvre du machine-learning supervisé
18. Savoir utiliser les algorithmes du domaine public pour créer un modèle

Voie d'accès à la certification

Voie d'accèsOuverte
Formation initiale Non
Formation continue Oui
Apprentissage Non
Contrat de professionnalisation Non
Candidature individuelle Non
VAE Non
Composition du jury — Formation continue
Le jury est présidé par un data-scientist confirmé. Il établit la composition du jury qui sera composée d’au minimum 4 consultants-experts des domaines couverts par le certificat et du directeur de Business & Decision University. Les membres du jury peuvent être des formateurs du certificat, mais dans tous les cas plus de 50% des membres du jury seront des personnes extérieures à l’organisation et si des formateurs participent au jury, leur voix sera strictement consultative .

Base légale

Date de décision20-01-2021
Durée de l'enregistrement5 ans
Date d'échéance19-08-2025

Pour plus d'informations · Statistiques

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