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Data Science & Intelligence Artificielle

Une formation pour apprendre à comprendre les données, programmer, analyser, modéliser et découvrir les bases de l’intelligence artificielle.

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À retenir

DomaineData & IA
Structure2 années
ApprocheProgrammation + Analyse
LocalisationKénitra
Les conditions d’accès, frais, calendrier et statut administratif doivent être confirmés auprès d’E-DLTRA pour l’année d’admission concernée.
Cette formation en bref

Transformer des données en informations utiles.

La Data Science combine programmation, statistiques, mathématiques et analyse de données pour comprendre des phénomènes, tester des hypothèses et construire des modèles.

Le programme E-DLTRA introduit progressivement Python, SQL, statistiques, probabilités, Excel, régression, réseaux de neurones et Deep Learning.

Je ne sais pas si cette filière est pour moi

Cette filière peut te correspondre si…

✓
Tu aimes la logiqueComprendre un problème, le découper et chercher une solution.
✓
Tu n’as pas peur des chiffresStatistiques, probabilités et mathématiques font partie du parcours.
✓
L’informatique t’intéresseTu vas apprendre à programmer et à manipuler des données.
✓
Tu veux comprendre l’IALe programme aborde les réseaux de neurones et le Deep Learning.
Ce que tu vas apprendre

6 blocs essentiels de la formation.

Une sélection courte des compétences les plus importantes du programme.

🐍Python & programmationDécouvrir la programmation, Python et des outils Python plus avancés.
🗄️SQL & donnéesInterroger, organiser et exploiter des données avec SQL et des interfaces distantes.
📊StatistiquesTravailler avec statistiques descriptives, inférentielles et tests d’hypothèses.
🧮Mathématiques & probabilitésAlgèbre linéaire, logique, analyse combinatoire et distributions de probabilité.
📈Analyse & régressionUtiliser Excel, Python et R pour analyser les données et appliquer des modèles statistiques.
🧠IA & Deep LearningDécouvrir les réseaux de neurones et leurs applications avec Python et R.
Une progression logique

D’abord comprendre les données. Ensuite construire des modèles.

Le programme avance des fondamentaux vers l’analyse statistique, la programmation et les techniques d’apprentissage profond.

01
Comprendre la Data Science

Découvrir ses principes, usages et outils dans l’entreprise.

02
Construire les bases quantitatives

Statistiques, mathématiques, probabilités et logique.

03
Programmer & manipuler les données

Python, SQL, Excel et outils d’analyse.

04
Aller vers l’IA

Régression, réseaux de neurones, Deep Learning et projets.

L’univers de la filière

Plus que “faire de l’IA”.

La Data Science repose sur plusieurs compétences qui se complètent.

PythonProgrammation et traitement de données.
SQLInterrogation et organisation des données.
StatistiquesDescriptif, inférence et tests d’hypothèses.
ProbabilitésDistribution, combinatoire et raisonnement probabiliste.
ExcelAnalyse et exploitation de données.
Python & RApplications statistiques et modèles.
Réseaux de neuronesIntroduction aux modèles neuronaux.
Projets & stageMini-projets, PFE et immersion en entreprise.
Perspectives

Vers quels métiers peut-on s’orienter ?

Quelques fonctions cohérentes avec les compétences développées dans le parcours.

Data Analyst JuniorPréparer, analyser et présenter des données pour aider à la décision.
Assistant Data / BIParticiper au suivi d’indicateurs, tableaux et données métier.
Technicien DataCollecter, structurer, nettoyer et exploiter des données.
Assistant Machine LearningParticiper à des projets de modélisation sous supervision.
Junior Python / DataUtiliser Python pour automatiser et traiter des données.
Support Data & AnalyticsContribuer aux analyses, reporting et besoins internes en données.

Ces exemples sont des perspectives possibles liées aux compétences de la formation. Ils ne constituent pas une garantie d’emploi ou de recrutement.

Admission

Avant de déposer ton dossier.

Le programme permet de comprendre le contenu de la filière. Les informations administratives définitives doivent être confirmées pour chaque session.

Ton profil

Data Science est-elle vraiment faite pour toi ?

Si tu hésites entre Data Science et Développement Informatique, commence par notre test d’orientation.

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Ton dossier

Confirme les conditions d’admission

Demande le niveau d’accès, les pièces à fournir, les frais, le calendrier et les informations sur le diplôme pour l’année concernée.

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Les informations administratives sont confirmées programme par programme.
FAQ

Les questions utiles avant de choisir Data Science.

Des réponses simples basées sur le contenu réel du programme.

Oui. Le programme comprend une initiation à Python, des outils Python avancés et des applications statistiques avec Python et R.
Oui. Le programme comprend notamment analyse, algèbre linéaire, logique booléenne, probabilités et statistiques.
Le programme aborde les réseaux de neurones ainsi que les techniques d’apprentissage profond, notamment avec Python et R.
Oui. Le programme prévoit des mini-projets, un projet de fin d’études et du soutien technique en milieu de travail / stage.
Data Science met davantage l’accent sur les données, statistiques, probabilités, analyse et modèles. Développement Informatique est davantage centré sur la conception et le développement d’applications.

Data Science t’intéresse ? Vérifie d’abord si elle correspond à ton profil.

Commence par l’orientation ou pose directement ta question à E-DLTRA.

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