DATA SCIENCES ET BIG DATA

• Définition du métier

  La formation en Data Science et Big Data vise à former des experts capables de gérer, analyser et interpréter de grandes quantités de données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques basées sur des informations précises et exploitables.

  Objectifs de la Formation :

  Les principaux objectifs sont :

  1.     Acquérir des compétences en gestion et analyse de grandes quantités de données (Big Data).
  2.     Maîtriser les outils et les techniques de modélisation statistique et d’apprentissage automatique (Machine Learning).
  3.     Apprendre à utiliser les langages de programmation courants dans la Data Science, tels que Python et R.
  4.     Développer des compétences en visualisation de données pour communiquer efficacement les résultats des analyses.
  5.     Former des professionnels capables d’optimiser les processus métiers grâce à l’analyse de données et aux technologies Big Data.
  
  

  Débouchés Professionnels :

  Les diplômés de la filière Data Science et Big Data peuvent accéder à diverses carrières telles que :

  1.     Data Scientist
  2.     Analyste de Données
  3.     Ingénieur Big Data
  4.     Data Analyst
  5.     Machine Learning Engineer
  6.     Ingénieur en Intelligence Artificielle
  7.     Architecte Big Data
  8.     Consultant en Data Science
  9.     Responsable Analytics

  Méthodes Pédagogiques :

  Pour une formation dynamique et efficace, les méthodes pédagogiques suivantes sont employées :

  1.     Cours Théoriques et Pratiques : Introduction aux concepts de base et mise en œuvre des techniques.
  2.     Laboratoires et Ateliers Pratiques : Travaux pratiques sur des datasets réels pour appliquer les techniques d’analyse et de modélisation.
  3.     Projets en Équipe : Travaux collaboratifs pour résoudre des problèmes réels à partir de données d’entreprise.
  4.     Études de Cas et Problèmes Réels : Analyse de scénarios réels pour développer des solutions exploitables.
  5.     Stages Professionnels : Expérience en entreprise pour une mise en pratique des connaissances dans un cadre professionnel.
  6.     Préparation aux Certifications : Préparation aux certifications reconnues dans le domaine (AWS Certified Data Analytics, Microsoft Certified Data Scientist, etc.).

   

  Ressources Mises à Disposition :

  Pour garantir une formation de qualité, les ressources suivantes sont mises à disposition :

  1.     Laboratoires Informatiques : Espaces de travail équipés de logiciels et outils de data science et Big Data.
  2.     Accès à des Plateformes de Données : Utilisation de plateformes telles que Kaggle, Google Cloud, et AWS pour les projets pratiques.
  3.     Encadrement par des Experts : Formateurs avec une expérience professionnelle approfondie en data science et Big Data.
  4.     Ressources en Ligne et Bibliothèques Numériques : Accès à des bases de données, articles de recherche, et tutoriels spécialisés.
  5.     Outils de Collaboration et de Visualisation : Logiciels pour faciliter le travail en équipe et la présentation des résultats d’analyse.

  Coût de la formation