FORMATION INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET DATA SCIENCE AU CAMEROUN
METIER
Un professionnel formé en Intelligence Artificielle et Data Science est à l’avant-garde de l’innovation technologique. Avec une maîtrise des algorithmes complexes et des modèles prédictifs, il transforme des données brutes en insights précieux, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d’optimiser leurs opérations.
Ce spécialiste développe des systèmes intelligents qui améliorent la vie quotidienne, des soins de santé aux solutions de transport, en passant par des applications pratiques pour la vie de tous les jours. Il est un bâtisseur de ponts entre la technologie et l’humanité, veillant à ce que les solutions soient éthiques et respectueuses de la confidentialité et des droits individuels.
Travaillant en collaboration avec des équipes multidisciplinaires, il est à la fois leader et mentor, partageant ses connaissances et inspirant la prochaine génération d’innovateurs. Chaque projet qu’il mène contribue à un avenir meilleur, faisant de lui un architecte du futur et un héros silencieux de notre ère numérique.
Ce métier est une aventure intellectuelle et humaine, marquée par une quête incessante de connaissances et de progrès, où chaque défi est une opportunité de créer un impact positif et durable.
- COMPETENCES VISEES
- ZMaîtriser les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle et de la data science.
- ZDévelopper des compétences en programmation avec Python et R, en utilisant des bibliothèques et frameworks comme TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, et Pandas.
- ZMaîtriser les techniques d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement) et les algorithmes de régression, classification, clustering, et réduction de dimensionnalité.
- Z Acquérir des compétences en apprentissage profond, y compris les réseaux de neurones convolutifs (CNN), récurrents (RNN) et génératifs (GAN).
- Z Utiliser des outils et techniques de data engineering pour manipuler, nettoyer et transformer des données à grande échelle avec Hadoop, Spark et les bases de données NoSQL.
- Z Développer des compétences en traitement du langage naturel (NLP) pour des tâches comme l'analyse de sentiment, la classification de texte et les chatbots.
- Z Acquérir des compétences en vision par ordinateur pour la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images.
- Z Appliquer les compétences dans des projets pratiques et des concours de data science pour développer des solutions innovantes.
- Z Préparer les étudiants à des carrières professionnelles en tant que data scientists, data engineers, machine learning engineers, etc.
- Z Encourager l'innovation et la recherche en stimulant la créativité dans l'IA et la data science.
- Z Comprendre les enjeux éthiques et l'impact social de l'IA et de la data science pour développer des solutions responsables.
- DEBOUCHES
- PData Scientist
- PSpécialiste en Machine Learning
- PExpert en Data Engineering
- PAnalyste de Données
- PArchitecte de Données
- PConsultant en Intelligence Artificielle
- PDéveloppeur de Produits d'IA
- CONTENU DE LA FORMATION
- PUE20 : Introduction à l'IA et à la Data Science
- EModule 1 : Historique et évolution de l'IA et de la Data Science
- EModule 2 : Applications de l'IA et de la Data Science dans divers secteurs
- EModule 3 : Éthique et impact social de l'IA
- EModule 4 : Introduction aux outils et environnements de développement (Anaconda, Jupyter, Google Colab)
- PUE21 : Mathématiques pour l'IA et la Data Science
- EModule 1 : Algèbre linéaire (vecteurs, matrices, transformations linéaires)
- EModule 2 : Calcul différentiel et intégral (dérivées, intégrales, optimisation)
- PUE22 : Programmation pour l'IA et la Data Science
- EModule 1 : Introduction à Python
- EModule 2 : Structures de données en Python (listes, dictionnaires, sets)
- EModule 3 : Algorithmes de base (tri, recherche)
- EModule 4 : Introduction à R et ses applications en Data Science
- PUE23 : Apprentissage Automatique (Machine Learning)
- EModule 1 : Supervised Learning - Régression linéaire et logistique
- EModule 2 : Supervised Learning - Algorithmes de classification (KNN, SVM)
- EModule 3 : Unsupervised Learning - Clustering (K-means, DBSCAN)
- EModule 4 : Techniques de réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE)
- PUE24 : Apprentissage Profond (Deep Learning)
- EModule 1 : Introduction aux réseaux de neurones
- EModule 2 : Convolutional Neural Networks (CNNs) pour la vision par ordinateur
- EModule 3 : Recurrent Neural Networks (RNNs) et LSTM pour le traitement de séquences
- EModule 4 : Techniques avancées (GANs, Transfer Learning)
- PUE25 : Data Engineering et Big Data
- EModule 1 : Introduction à Hadoop et son écosystème
- EModule 2 : Traitement des données avec Spark
- EModule 3 : Bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
- EModule 4 : Data Warehousing et ETL (Extract, Transform, Load)
- PUE26 : Traitement du Langage Naturel (NLP)
- EModule 1 : Introduction au NLP et Text Mining
- EModule 2 : Techniques de transformation de texte (Bag-of-Words, TF-IDF)
- EModule 3 : Modèles de Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
- EModule 4 : Applications avancées (Sentiment Analysis, Chatbots)
- PUE27 : Vision par Ordinateur (Computer Vision)
- EModule 2 : Techniques de reconnaissance d'images
- EModule 3 : Détection d'objets et segmentation d'images
- EModule 1 : Introduction à la vision par ordinateur
- PUE28 : Projet de fin de formation
- INFORMATIONS & INSCRIPTION
- cDurée de formation : 9 mois + 3 mois de stage
- cCoût de la formation :
- 475 000 FCFA (payable en tranches)
- cHoraire de formation : Jour & Soir
- cDiplôme obtenu : Certificat de Qualification Professionnelle (CQP) et Attestation de Qualification Professionnelle (AQP)
- cNiveau requis : Bac toutes séries
- cDébut de la formation : Lundi 07 Octobre 2024
- NB : Formation concrète et opérationnelle, les nombreux exemples traités pendant la formation sont tirés de cas professionnels.
- 10 RAISONS DE SE FORMER À HIGH TECH
- lCentre de Formation Agréé MINEFOP - Ministère de l'Emploi et de la Formation professionnelle.
- lDes formateurs hautement qualifiés et expérimentés dans le domaine du numérique.
- lDes programmes de formation de pointe et adaptés aux besoins des entreprises.
- lUne méthode pédagogique axée sur la pratique, l’innovation et l'apprentissage par projet.
- lCampus VIP stimulant, équipé des dernières technologies, des outils et des équipements de pointe, d'un Groupe électrogène, d'un Agent de sécurité, d'un parking sécurisé, des salles climatisées...
- lDes diplômes et certificats officiels reconnus par l'État, attestant de vos compétences acquises et renforçant votre crédibilité professionnelle.
- lDes opportunités de stage ou de travail vous permettant de développer une expérience professionnelle concrète.
- lUn suivi et un accompagnement personnalisé pour chaque apprenant tout au long de sa formation
- lAccès à Internet haut débit et illimité, et aux services Cloud du Centre
- l8 ans d'expérience dans la formation des Professionnels des TIC
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