Développeur data IA

Présentation Présentation

De l’analyse du besoin à l’intégration de solution IA dans une application, en passant par la conception et l'entraînement de réseaux de neurones, le·la développeur·se data IA conçoit et exploite les techniques de l’IA liées à la donnée.

Le·la développeur·se data IA est en charge du cycle de vie de la donnée et de l’exploitation de l’IA dans des projets de développement informatique. Il·elle a pour mission d’agréger des données venant de multiples sources, de les analyser et d’en extraire des informations permettant à l’entreprise de mieux piloter ses activités et d’anticiper ses futurs besoins en faisant soit des recommandations, soit des prédictions assistées par l’Intelligence Artificielle (IA).

Une partie essentielle de son travail est de restituer, à l’aide de développement web ou d’interfaçage de « dashboards » les conclusions de ses analyses aux clients sous différentes formes. 

Le métier de développeur·se Data IA s’articule alors autour de 3 activités principales :

  • Développer une base de données
  • Exploiter une base de données
  • Exploiter l'IA dans le développement d'applications

Chiffres clés du secteur

+3,6%
C’est la croissance du secteur du numérique en 2018
232 000
C'est le nombre de postes à pourvoir entre 2017 et 2027
41 000 €
C'est le revenu annuel brut moyen d'un⋅e ingénieur⋅e de la donnée en France

Compétences Compétences visées

Développer une base de données

  • Concevoir et structurer physiquement une base de données relationnelle ou non
  • Acquérir des données, les combiner et les structurer en données propres en vue de leur intégration dans la structure de la base de données.
  • Intégrer des données propres et préparées dans la base de données finale
  • Optimiser une base de données afin d’en maintenir la fiabilité et la qualité des données

Exploiter une base de données

  • Interroger et traiter, simultanément et au niveau approprié, des données afin de les stocker en sécurité, brutes ou traitées, provisoirement ou durablement
  • Concevoir et réaliser un rendu visuel des données issues du processus d'extraction
  • Mettre à disposition les rendus visuels et physiques des données, en accès libre ou contrôlé. Respecter la réglementation associée.

Exploiter l'IA dans le développement d'applications

  • Traiter et analyser des données permettant la mise en place de modèles d’apprentissage
  • Exploiter un modèle d’apprentissage en utilisant les méthodes du machine learning
  • Assembler un modèle d’apprentissage profond
  • Développer des applications exploitables par le client final en intégrant les solutions IA réalisées et/ou pré-existantes

Programme Programme et évaluation

Phase d’immersion

  • Les mains dans la tech : mise en place de son environnement de travail, première mise en application du développement d'une base de données
  • Contractualisation du parcours entre le formateur et les apprenants

Gestion de projet et qualité

  • Méthodes agiles et Scrum
  • Qualité web, accessibilité
  • Sécurité et RGPD

Fondamentaux

  • Conception d'une base de données
  • Acquisition de données
  • Nettoyage et intégration des données en base
  • Préparation des données à destination d'un algorithme d’apprentissage
  • Exploitation et mise à disposition des données
  • Analyse de données et machine learning

Approfondissement

  • Initiation au deep learning
  • Optimisation d'une base de données
  • Création de visualisations de données
  • Intégration de solutions d'IA dans une application

Évaluation

portfolio

Un portfolio comprenant la réalisation d'au moins 9 projets de traitement de la donnée tout au long de la formation

project

La réalisation d'un chef d'œuvre : projet de l'apprenant, attestant de la maîtrise de l'ensemble des compétences visées

certification

Le passage des certifications “Méthodes agiles”,"Développer une base de données" & "Exploiter une base de données"

certification

Le passage de la certification OPQUAST, “Maîtrise de la qualité en projet Web”

jury

Une soutenance finale devant un jury de professionnels pour les certifications professionnelles visées

Admission Admission

Les prérequis 

  • Connaissances élémentaires d’au moins un langage de programmation (hors HTML CSS !)
  • Réelle appétence pour les chiffres, les statistiques et la “donnée”
  • Aptitudes en mathématiques (probabilités, fonctions, statistiques)
  • Très forte motivation 
  • Goût du travail en équipe
  • Faculté d’adaptation aux évolutions et aux environnements nouveaux et complexes
  • Faculté à travailler en autonomie
  • Patience, persévérance, créativité, rigueur
  • Anglais écrit et lu (niveau intermédiaire – B1 / B2)

Les sessions ouvertes

Prix Prix de la formation

Gratuit grâce aux partenaires financeurs de la formation et les fonds de financement de la formation.
(Pour les financeurs de la formation professionnelle des demandeurs d'emploi : 15 à 25€ de l'heure selon la qualification visée et l'accompagnement à mobiliser).

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