Le marché de la donnée et de l’intelligence artificielle (IA)

Le marché de la donnée et de l’IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que :

• La numérisation des entreprises et des processus.
• L’essor des objets connectés.
• L’importance croissante des réseaux sociaux.
• Le développement des plateformes numériques.

Selon des études récentes, le marché mondial de l’IA pourrait atteindre 90 milliards de dollars d’ici 2025. En réponse à ces évolutions, le gouvernement français a élaboré une stratégie nationale pour l’intelligence artificielle, soutenue par des investissements significatifs.

Les pôles des métiers de la donnée

Les métiers liés à la donnée se répartissent en plusieurs pôles essentiels :

• Collecte des données : acquisition de données brutes à partir de diverses sources.
• Traitement des données : nettoyage, structuration et préparation des données.
• Analyse : interprétation et extraction d’insights stratégiques.
• Protection : sécurisation et conformité aux réglementations (RGPD, etc.).
• Développement de modèles : création d’algorithmes et d’applications basés sur l’apprentissage automatique.
• Gestion des bases de données : stockage, organisation et optimisation des données.

Certification Concepteur Développeur en IA et Big Data

Cette certification a été conçue pour répondre aux besoins du marché en matière de compétences spécifiques à l’intelligence artificielle et au traitement des données massives. Elle s’adresse principalement à :

• Data Scientists : experts en apprentissage automatique et modélisation prédictive.
• Data Analysts : spécialistes de l’interprétation des données pour aider à la prise de décision.
• Autres métiers : professionnels impliqués dans la transformation numérique et le traitement de données complexes.

Une demande croissante sur le marché de l’emploi

Les professionnels de la donnée et de l’IA sont très recherchés dans divers secteurs. Leur expertise est essentielle pour :

• Rendre les données intelligentes et pertinentes pour résoudre des problématiques métier.
• Exploiter les données pour faciliter les décisions stratégiques.
• Maîtriser des domaines clés tels que l’apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.

Évaluations et Certification

Évaluations des compétences

Les compétences de 5 blocs sur 6 sont évaluées via un cas pratique. Le candidat reçoit un jeu de données associé à une problématique métier et doit réaliser les tâches suivantes :

• Bloc 1 : Traitement de la donnée et transfert automatique.
• Bloc 2 : Analyse des données, calcul de statistiques descriptives et conclusions.
• Bloc 3 : Création d’un algorithme d’apprentissage automatique et évaluation des performances.
• Bloc 5 (Option Data Science) : Algorithme de deep learning, évaluation des performances et déploiement en production.
• Bloc 6 (Option Data Analyse) : Identification d’indicateurs clés, création d’un tableau de bord et recommandations.

Bloc 4 : Le candidat produit une présentation répondant à une problématique métier : analyse, identification d’innovations technologiques, justification des choix techniques, plan de gestion de projet (ressources, planification, suivi, coordination) et analyse des risques.

Session d'information

Une session dédiée à la certification est organisée pendant la formation. Elle couvre :

• Le déroulement de l’examen.
• Les dates et inscriptions.

Slides et replay sont rapidement partagés avec les apprenants.

Évaluations en ligne

Toutes les évaluations se déroulent à distance. Les dates et liens d’inscription sont communiqués durant la formation. Une convocation officielle est envoyée par mail après inscription.