Liora - DataScientest - Data Analyst
DATASCIENTEST
Gestion données massivesVISIPLUS
- Définir la stratégie du projet en ingénierie de données massives et/ou IA
- Manager un projet en ingénierie de données massives et/ou IA
- Assurer la gouvernance, gestion des risques et de la conformité d'un projet en ingénierie de données massives et IA
- Concevoir et déployer des infrastructures de données
- Développer des solutions data et IA
1. Analyse avancée et visualisation de données pour la prise de
décisions
2. Analyse de données en Power BI
3. Analyse de données en power BI niveau avancé
4. Analyse des besoins et de l'environnement d'un projet Data &
IA
5. Analyse fonctionnelle d'un projet SI
6. Animer et encadrer une équipe
7. Architecture distribuée et Big Data
8. CRM: la gestion de la relation client
9. Collecte et préparation de données massives pour l'IA
10. Communication interpersonnelle
11. Conception de base de données
12. Conception de tableaux de bord et pilotage par la donnée
13. Conception et industrialisation des flux de données
14. Concevoir et optimiser des pipelines de données dans le
Cloud
15. Concevoir une architecture Data Lake, Data Warehouse et
Lakehouse
16. Concevoir une documentation fonctionnelle & technique IT
17. Conduite du changement et innovation
18. Deep Learning et déploiement de modèles IA dans le Cloud
19. Définir une stratégie Data & IA alignée avec les enjeux
métier
20. Déployer et exploiter une infrastructure Data
21. Déployer et orchestrer des architectures Cloud
22. Développement d'une base de données en langage SQL
23. Ethique et gouvernance de l'IA
24. Gestion de projet IT et intégration de l'IA
25. Gestion des risques en cybersécurité
26. Green IT : l'informatique durable
27. Gérer efficacement la protection des données
28. Industrialisation des modèles IA et MLOps
29. Initiation à la Cybersécurité
30. Introduction au Machine Learning
31. Introduction aux Bases de Données
32. L'anglais pour les professionnels de l'informatique
33. Machine Learning et Analyse de données
34. Machine Learning et IA appliquée à la transformation digitale
35. Machine Learning niveau avancé
36. Manager à distance
37. Mener une veille efficace IT intégrant l'intelligence artificielle
38. Mieux Gérer les émotions, le stress et les conflits
39. Mise en place d'une base de données
40. Optimisation avancée des modèles IA
41. Optimisation des pipelines ETL/ELT et performance des
architectures Data
42. Piloter et maîtriser un projet
43. Piloter la performance avec les KPIs financiers
44. Plan de continuité et de reprise d'activité
45. Traitement des données textuelles et NLP pour l'IA
À l'issue de la formation, un Titre Certifié sera délivré au candidat, si ce dernier réussit les évaluations conformes aux exigences de la Certification
- Formation réalisable pendant ou hors temps de travail
- Formation disponible au format Digital Learning
- Cycle diplômant de niveau 7
Expert en ingénierie de données massives et intelligence artificielle
RNCP 40167 RS -1 CertifInfo 118352 DATASCIENTEST
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