Bachelor SIN Développeur IA et DS

La certification Développeur en Intelligence Artificielle et Data science s’adresse à un public qui souhaite acquérir (formation initiale ou   réorientation) ou renforcer (formation continue) les compétences et  l’expertise dans le développement d'applicatifs informatiques autour de l'IA et de la Data Science. Elle permet d’acquérir les compétences permettant de développer des solutions informatiques utilisables par des spécialistes ou non-spécialistes, intégrant directement ou indirectement des briques technologiques d'Intelligence Artificielle.
 

• Développer le Back-end et le Front-end d’une solution IA, intégrant des briques d’intelligence artificielle
• Mettre en place et developper la phase de la collecte, le stockage et le traitement des données
• Maitriser les approches de création de valeur à partir des données massives « Big data » (analyse, exploitation et data visualisation des données)
• Construire, entraîner, tester et adapter le modèle d’apprentissage préconisé, à partir d’une structure de données propres
• Maintenir techniquement la solution IA
• Améliorer et/ou adapter (évolutions des besoins) l’application ou le programme d’intelligence artificielle pour répondre au besoin
• Réaliser de la veille technologique, réglementaire, métier

La formation vise l’obtention de la certification professionnelle référencée au Répertoire National « Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science» - Niveau 6 (RNCP36581).

Les secteurs d'activité après la formation:

Le développeur en intelligence artificielle et Data science peut exercer son activité dans l’ensemble des secteurs. Il exerce des tâches « d’expert métier » en autonomie, mais participe également aux étapes de définition des projets et à la veille sur les technologies, notamment les briques de développement mises à disposition par d’autres acteurs de l’IA. Selon la maturité de l’IA au sein de l’entreprise, de leur taille et de leur organisation, les entreprises font appel au Développeur IA :

• Soit au travers d’un prestataire de service, généralement une ESN ;
• Soit par une embauche ou évolution interne.

Les métiers ciblés sont :

• Développeur(euse) BI (Business Intelligence)
• Développeur(euse) Python
• Développeur(euse) Data
• Analyste Développeur(euse) Data
• Développeur(euse) d’applications IA

Le programme de la formation vise les compétences suivantes :

1/ Créer un modèle de données d’une solution I.A en utilisant des méthodes de Data science:

• Collecte de données
• Data Science et Workflow

2/ Développer un modèle prédictif d’une solution I.A:

• Machine Learning
• Exploitation des données
• Architecture d’application

3/ Produire et maintenir une solution I.A. :

• Déploiement solution I.A
• Développement et testing

4/ Gérer les activités/tâches du développement d’une solution I.A :

• Approche DevOps et agile
• Communication et projet

5/  Communiquer & Assurer une veille technologique:

• Communication en langue anglaise et française
• Créativité et Ethique professionnelle
• Innovation

Points forts de la formation:
Des compétences recherchées permettant un réel tremplin vers l’insertion professionnelle
Une formation évaluée par des mises en situation professionnelle
L’accès à nos laboratoires de technologies et outils de big data, d’objets connectés et sur l’intelligence artificielle et l’univers IT sécurisé et hors réseau.
L’accès à des événements et des temps forts pédagogiques : conférences, ateliers, projets…

Modalités pédagogiques :
La pédagogie EPSI est une pédagogie différenciée qui repose sur le Learning by Doing, avec 80% de travaux pratiques et de projets concrets. Les apprenants sont constamment en immersion professionnelle, grâce à des workshops, des mises en situation réelles et l'accès à nos Digital Innovation Labs (MyDIL), où ils expérimentent des technologies avancées. La plateforme 360 Learning offre un accès à toutes les ressources pédagogiques et des parcours de remise à niveau pour actualiser les compétences tout au long de la formation.

Evaluation :
L’évaluation des compétences est fondée sur : 
1/ Des mises en situation professionnelle reconstituée pour évaluer la mise en pratique des compétences techniques et managériales acquises ;
2/ Un dossier professionnel mettant en avant les compétences acquises fait l’objet d’une production écrite et soutenue devant un jury