Masters en Science des Données et IA 2025 - Du Python à l'IA Générative

Aperçu

Maîtrisez la science des données et l'IA :

apprenez Python, EDA, statistiques, SQL, apprentissage automatique, PNL, apprentissage profond et IA générique Ce que vous apprendrez :

Construisez une base solide en programmation Python pour implémenter efficacement des concepts et applications d'IA.Apprenez comment fonctionnent l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.Apprenez comment les modèles de transformateurs révolutionnent les tâches de PNL et comment les exploiter pour diverses applications.Acquérez une expérience pratique avec la génération augmentée par récupération (RAG) et Langchain pour construire des applications avancées d'IA.Apprenez à utiliser les bases de données vectorielles pour le stockage et la récupération efficaces d'embeddings dans les projets d'IA.Comprenez le pipeline complet de traitement du langage naturel, de la prétraitement des données au déploiement du modèle.Explorez les éléments essentiels des grands modèles de langage (LLMs) et leurs applications dans les tâches génératives.Développez des compétences en élaboration de prompts efficaces pour optimiser les performances du modèle et obtenir les résultats souhaités. Bienvenue dans Data Science & AI Masters 2025 - De Python à Gen AI !

Ce cours complet est conçu pour les aspirants data scientists et les passionnés d'IA qui souhaitent maîtriser les compétences essentielles nécessaires pour prospérer dans le domaine en rapide évolution de la science des données et de l'intelligence artificielle. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez améliorer vos connaissances existantes, ce bootcamp vous guidera à travers chaque étape de votre parcours d'apprentissage.Ce que vous apprendrezDans ce bootcamp, vous acquerrez une base solide dans les concepts et techniques clés, y compris :

Programmation Python :

Commencez par les bases de Python, le langage de programmation le plus populaire en science des données, et apprenez à écrire du code efficace.Analyse exploratoire des données (EDA) :

Découvrez comment analyser et visualiser les données pour révéler des idées et des motifs.Statistiques :

Comprenez les méthodes statistiques qui sous-tendent l'analyse des données et l'apprentissage automatique.SQL :

Apprenez à gérer et interroger efficacement des bases de données en utilisant SQL.Apprentissage automatique :

Plongez dans le monde de l'apprentissage automatique, couvrant les algorithmes, l'évaluation des modèles et les applications pratiques.Analyse et prévision de séries temporelles :

Explorez les techniques pour analyser les données dépendantes du temps et faire des prédictions.Apprentissage profond :

Acquérez une expérience pratique avec les réseaux neuronaux et les frameworks d'apprentissage profond.Traitement du langage naturel (PNL) :

Apprenez à traiter et analyser des données textuelles en utilisant des techniques de PNL.Transformateurs et IA générative :

Comprenez les dernières avancées en IA, y compris les modèles de transformateurs et les applications d'IA générative.Projets en situation réelle :

Appliquez vos compétences à travers des projets engageants qui simulent des défis de données réels.Structure du coursLe bootcamp est structuré en modules qui se construisent les uns sur les autres, assurant une expérience d'apprentissage fluide.

Chaque module comprend des conférences vidéo, des exercices pratiques et des quiz pour renforcer votre compréhension. À la fin du cours, vous aurez un portefeuille robuste de projets présentant vos compétences et vos connaissances.ConclusionRejoignez-nous dans le Bootcamp complet DS/AI et faites le premier pas vers une carrière enrichissante en science des données et intelligence artificielle.

Avec la demande croissante pour les professionnels des données, ce cours vous équipera des compétences nécessaires pour exceller dans ce domaine passionnant. Inscrivez-vous dès maintenant et commencez votre parcours pour devenir un data scientist compétent et un expert en IA !

Programme

• **Programmation Python**
Introduction à Python
Structures de données et algorithmes
Écriture de code efficace et propre
• **Analyse exploratoire des données (EDA)**
Collecte et nettoyage des données
Techniques de visualisation des données
Identification de motifs et d'enseignements
• **Statistiques pour la science des données**
Statistiques descriptives
Lois de probabilité
Tests d'hypothèse et statistiques inférentielles
• **SQL pour la gestion des données**
Conception et gestion de bases de données
Écriture de requêtes SQL
Manipulation et agrégation des données
• **Apprentissage automatique**
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Évaluation et optimisation des modèles
Applications pratiques et études de cas
• **Analyse et prévision des séries chronologiques**
Caractéristiques des données de séries chronologiques
Techniques de prévision
Analyse saisonnière et des tendances
• **Apprentissage profond**
Introduction aux réseaux de neurones
Techniques de formation et d'optimisation
Utilisation de frameworks populaires d'apprentissage profond
• **Traitement automatique du langage naturel (TALN)**
Prétraitement de texte et tokenisation
Analyse du sentiment et classification de texte
Déploiement de modèles de TALN
• **Transformateurs et IA générative**
Aperçu de l'architecture des transformateurs
Applications en TALN et au-delà
Concepts et cas d'utilisation de l'IA générative
• **Applications avancées de l'IA**
Génération augmentée par récupération (RAG)
Langchain pour des solutions IA complexes
Utilisation de bases de données vectorielles pour la gestion des embeddings
• **Grands modèles de langage (LLMs)**
Exploration des LLMs dans divers contextes
Ingénierie de prompts efficace
Personnalisation des LLMs pour des tâches spécifiques
• **Projets de synthèse**
Défis réels des données
Développement de projets pratiques
Bâtir un portfolio de solutions IA

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Enseigné par

Satyajit Pattnaik and Zep Tech Solutions

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Sujets

Science des données