IA et analyse de données
Transformez les données en décisions utiles grâce à l’intelligence artificielle. Développez des compétences directement mobilisables dans les entreprises, les administrations, les banques et les projets numériques au Sénégal et en Afrique de l’Ouest.
Grade
Certificat
Durée
,
Crédits
30
Faculté
Formations Certifiantes
Mode
Hybride
Cette formation permet de comprendre les principes de l’intelligence artificielle, de collecter et de préparer des données, puis d’en extraire des informations utiles. Les apprenants réalisent des analyses statistiques, construisent des modèles prédictifs et présentent leurs résultats à des décideurs. Les enseignements associent cours à distance, séances encadrées et travaux pratiques en présentiel. Des cas issus de la finance, du commerce, de la santé, de l’agriculture et des services publics facilitent le passage de la théorie à l’application professionnelle.
- Public Cible :
- Étudiants, professionnels et entrepreneurs souhaitant exploiter l’intelligence artificielle et les données pour résoudre des problèmes concrets. La formation s’adresse notamment aux profils en informatique, gestion, finance, marketing, administration et ingénierie.
- Objectifs Pédagogiques :
- Comprendre les concepts essentiels de l’intelligence artificielle et de l’analyse de données
- Préparer, nettoyer et organiser des jeux de données
- Construire et interpréter des modèles d’analyse et de prévision
- Utiliser les résultats pour appuyer une décision métier
- Présenter clairement une analyse à des publics techniques et non techniques
- Compétences Visées :
- Collecter, structurer et contrôler la qualité des données
- Réaliser des analyses statistiques et exploratoires
- Identifier des tendances, anomalies et indicateurs de performance
- Développer des modèles de classification, de prévision et de segmentation
- Visualiser et communiquer des résultats d’analyse
- Respecter les principes de confidentialité, d’éthique et de gouvernance des données
- Spécialisations :
- Analyse de données, intelligence artificielle appliquée, aide à la décision, analyse prédictive, visualisation des données, gouvernance et éthique des données
Informations Rapides
Liste des cours
IART078FC - IA et analyse de données : Introduction à l’intelligence artificielle et ses domaines d’application
Présentation des concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et ses domaines d’application.
IART079FC - IA et analyse de données : Fondamentaux de l’analyse de données : types et sources
Exploration des types de données, sources et rôles dans l’analyse de données.
IART080FC - IA et analyse de données : Préparation des données : nettoyage, traitement et visualisation
Nettoyage, transformation, et visualisation de jeux de données bruts.
IART081FC - IA et analyse de données : Utilisation de bibliothèques Python pour l’analyse de données (pandas, matplotlib...)
Utilisation de bibliothèques Python pour la manipulation et l’analyse des données.
IART082FC - IA et analyse de données : Apprentissage supervisé : régression et classification
Introduction à l’apprentissage supervisé : classification et régression.
IART083FC - IA et analyse de données : Apprentissage non supervisé : clustering
Découverte du clustering et des techniques non supervisées.
IART084FC - IA et analyse de données : Mise en œuvre d’un projet IA avec des jeux de données réels
Réalisation d’un projet IA avec des données réelles et scénarios concrets.
IART085FC - IA et analyse de données : Interprétation des résultats et ajustement des modèles
Analyse des résultats, ajustement et validation des modèles IA.
IART086FC - IA et analyse de données : Présentation de projet et cas pratiques
Présentation finale de projets IA avec démonstration de résultats.
IART087FC - IA et analyse de données : Évaluation finale
Évaluation finale des compétences acquises en IA et analyse de données.
Conditions d'Admission
- Baccalauréat ou diplôme équivalent
- Bases en mathématiques et en informatique
- Capacité à analyser des tableaux et des graphiques
- Motivation pour le numérique et l’apprentissage hybride
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Analyste de données, assistant data scientist, chargé d’études statistiques, analyste décisionnel, consultant junior en transformation numérique, chargé de reporting, assistant responsable des données, analyste marketing
Poursuite d'Études :
Cette certification peut être complétée par une licence ou un master en data science, intelligence artificielle, informatique décisionnelle, statistiques ou systèmes d’information. Elle permet également de préparer des spécialisations avancées en apprentissage automatique, gouvernance des données ou ingénierie des données.
Informations Pratiques
- Frais de Scolarité
- Consulter les frais d'études
- Évaluation
Évaluation par contrôles continus, exercices pratiques, études de cas, projets d’analyse de données et soutenance finale.
- Mode de Formation
- Hybride
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