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Répertoire spécifique

Développement et conduite de projets d'intelligence artificielle

Active

N° de fiche
RS3846
Code(s) NSF :
  • 326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
  • 326u : Exploitation informatique
Formacode(s) :
  • 31054 : informatique
Date d’échéance de l’enregistrement : 31-12-2021
Nom légal Nom commercial Site internet
OCTO-TECHNOLOGY - -
Objectifs et contexte de la certification :

Le domaine de l’Intelligence Artificielle est en pleine croissance et connaît une forte accélération depuis quelques années. Le marché du numérique déjà tendu est affecté par une pénurie de professionnels spécialisé dans l’intelligence artificielle.

La certification « Intelligence artificielle(IA) par la pratique : des fondamentaux à l'industrialisation » permet aux professionnels ayant une connaissance de l’IA et aux experts de l’IA de se spécialiser dans la conduite et l’animation de projets « Intelligence artificielle ».

Compétences attestées :

Cette certification est structurée :

  • en compétences techniques liées à l’exploitation et l’analyse des données.
  • en compétences de savoir-être et de softskills nécessaires à la conduite de projets « Intelligence artificielle ».

Pilotage d’un projet de Data Science en exploration et production

  • Elaborer des préconisations, proposer des solutions et des scenarii pour répondre aux besoins des utilisateurs.
  • Appliquer les bonnes pratiques d’un projet de data science pour planifier et estimer le coût du projet de l’exploitation à la production.
  • Industrialiser un projet de data science pour optimiser le déploiement du projet de Data Science.

Conception d’un modèle statistique de traitement des données

  • Maîtriser les méthodes et les outils de traitement de l'information pour produire un modèle statistique.
  • Adapter les outils de traitement statistique de données pour accroître la fiabilité et pertinence des données.
  • Réaliser un ou deux algorithmes de prédilection pour traiter les données.
  • Suivre la performance d’un ou des algorithmes développées pour modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.

Traitement  des données quantitatives et qualitatives

  • Stocker et accéder aux données pour traiter les données.
  • Analyser des données massives – Big Data pour formaliser les résultats des études.
  • Restituer les résultats des études réalisées pour partager les données analysées avec les parties prenantes au projet.
  • Vulgariser des sujets complexes pour restituer les résultats des traitements des données.
  • Elaborer des préconisations, proposer des solutions et des scenarii pour répondre aux besoins des utilisateurs.
  • Appliquer les bonnes pratiques d’un projet de data science pour planifier et estimer le coût du projet de l’exploitation à la production.
  • Industrialiser un projet de data science pour optimiser le déploiement du projet de Data Science.
  • Maîtriser les méthodes et les outils de traitement de l'information pour produire un modèle statistique.
  • Adapter les outils de traitement statistique de données pour accroître la fiabilité et pertinence des données.
  • Réaliser un ou deux algorithmes de prédilection pour traiter les données.
  • Suivre la performance d’un ou des algorithmes développées pour modéliser les comportements et extraire de nouveaux usages.
  • Stocker et accéder aux données pour traiter les données.
  • Analyser des données massives – Big Data pour formaliser les résultats des études.
  • Restituer les résultats des études réalisées pour partager les données analysées avec les parties prenantes au projet.
  • Vulgariser des sujets complexes pour restituer les résultats des traitements des données.
Modalités d'évaluation :

Durée de la formation : 98 heures soit 14 jours dont 1 jour pour préparer le passage de la certification.

Organisation de la formation : en centre de formation, en entreprise.

Modalités de formation : en présentiel.

Le cas échéant, niveaux de maîtrise des compétences :

Néant

Le cas échéant, durée de validité en années :
Si durée limitée, modalités de renouvellement :
Possibilité de validation partielle :

Non

Références juridiques des règlementations d’activité :
Le cas échéant, prérequis à la validation des compétences :

Profil des certifiés : Bac +5 Ecole d’ingénieur en Science ou bac+ 2 avec une expérience professionnelle de 5 ans dans un métier d’Administrateur de Base de Données, Concepteur ou développeur en informatique.

Connaissances de base en programmation ou scripting.

Connaissance en anglais  le langage technique informatique.



Lien avec d’autres certifications professionnelles, certifications ou habilitations : Non

Référence au(x) texte(s) règlementaire(s) instaurant la certification :

Date du JO / BO Référence au JO / BO

Référence des arrêtés et décisions publiés au Journal Officiel ou au Bulletin Officiel (enregistrement au RNCP, création diplôme, accréditation…) :

Date du JO / BO Référence au JO / BO

Référence autres (passerelles...) :

Date du JO / BO Référence au JO / BO
Date du premier Journal Officiel ou Bulletin Officiel :
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