Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data

Description de la certification

Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle grâce à l'impact croissant de la numérisation, des objets connectés, des réseaux sociaux et des plateformes numériques. Selon des études, le marché de l'IA devrait atteindre 90 milliards de dollars en 2025. Le gouvernement français a mis en place une stratégie nationale pour l'IA, soutenue par des investissements importants.

Les métiers de la donnée sont répartis en plusieurs pôles, tels que la collecte, le traitement, l'analyse, la protection des données, le développement de modèles d'apprentissage et les opérations liées aux bases de données.

La certification de Concepteur développeur en IA et analyse Big Data répond aux compétences requises pour les data scientists et les data analysts mais aussi pour d'autres métiers liés au traitement de la donnée et de l'intelligence artificielle.

Ces professionnels sont très recherchés sur le marché du travail. Que ce soit pour rendre les données intelligentes et résoudre des problématiques métier ou exploiter les données pour faciliter la prise de décisions, la maîtrise de l'apprentissage automatique, de la science de la donnée et de la visualisation est devenue essentielle dans de nombreux secteurs.

Activités visées :

• Mettre en place des processus de collecte de données de façon automatisée en utilisant des outils d'orchestration ou des scripts informatiques et en respectant les normes légales (RGPD).
• Réaliser des opérations de transformation de données pour écarter les valeurs mal formatées, erronées ou simplement incohérentes et ainsi assurer la qualité des futures analyses.
• Combiner les données pour en créer des modèles : identifier toutes les dimensions et variables qui seront nécessaires à l'analyse de la performance de chaque équipe métier et les mettre à leur disposition.
• Réaliser une étude statistique descriptive des données (distribution, moyenne, écart-type...) pour mieux comprendre comment elles sont distribuées et ainsi expliquer les grandes tendances.
• Utiliser des techniques d'apprentissage automatique : concevoir des programmes informatiques pour expliquer la relation entre une et plusieurs variables afin de prédire des tendances ou de regrouper les données par caractéristiques communes.
• Organiser un travail de cadrage de projet data : réaliser une veille technologique des outils et des techniques statistiques, planifier les différentes étapes du projet tout en évaluant les risques associés.
• Organiser et coordonner le travail nécessaire à la mise en place d'un projet data : identifier les personnes utiles à sa bonne réalisation, mettre en place des outils de gestion de projet et présenter les résultats du projet en s'adaptant au public visé.
• Utiliser des techniques d'apprentissage profond (deep learning) pour exploiter des données non structurées (données textuelles ou visuelles) et approfondir ses analyses ou améliorer la qualité de ses prédictions.
• Mettre en production les algorithmes d'apprentissage profond, en monitorer dans le temps les performances et les améliorer en fonction des différentes innovations technologiques.
• Identifier les indicateurs clés de performance de chaque équipe métier en conduisant des entretiens pour comprendre précisément leurs besoins.
• Mettre à disposition des équipes métiers des interfaces graphiques représentant les indicateurs clés de performance métier (tableaux de bord) afin de les aider dans leurs prises de décision, et ce en s'adaptant au public visé.

Source : Certifinfo