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

Aperçu

Master Data Science and AI:

Learn Python, EDA, Stats, SQL, Machine Learning, NLP, Deep Learning and Gen AI What you'll learn:

Build a solid foundation in Python programming to effectively implement AI concepts and applications.Learn how Machine Learning & Deep Learning worksLearn how transformer models revolutionize NLP tasks, and how to leverage them for various applications.Gain hands-on experience with Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Langchain for building advanced AI applications.Learn how to utilize vector databases for efficient storage and retrieval of embeddings in AI projects.Understand the complete pipeline of Natural Language Processing, from data preprocessing to model deployment.Explore the essentials of Large Language Models (LLMs) and their applications in generative tasks.Develop skills in crafting effective prompts to optimize model performance and achieve desired outputs. Welcome to Data Science & AI Masters 2025 - From Python To Gen AI!

This comprehensive course is designed for aspiring data scientists and AI enthusiasts who want to master the essential skills needed to thrive in the rapidly evolving field of data science and artificial intelligence. Whether you're a beginner or looking to enhance your existing knowledge, this bootcamp will guide you through every step of your learning journey.What You Will LearnIn this bootcamp, you will gain a solid foundation in key concepts and techniques, including:

Python Programming:

Start with the basics of Python, the most popular programming language in data science, and learn how to write efficient code.Exploratory Data Analysis (EDA):

Discover how to analyze and visualize data to uncover insights and patterns.Statistics:

Understand the statistical methods that underpin data analysis and machine learning.SQL:

Learn how to manage and query databases effectively using SQL.Machine Learning:

Dive into the world of machine learning, covering algorithms, model evaluation, and practical applications.Time Series Analysis & Forecasting:

Explore techniques for analyzing time-dependent data and making predictions.Deep Learning:

Get hands-on experience with neural networks and deep learning frameworks.Natural Language Processing (NLP):

Learn how to process and analyze textual data using NLP techniques.Transformers and Generative AI:

Understand the latest advancements in AI, including transformer models and generative AI applications.Real-World Projects:

Apply your skills through engaging projects that simulate real-world data challenges.Course StructureThe bootcamp is structured into modules that build upon each other, ensuring a smooth learning experience.

Each module includes video lectures, hands-on exercises, and quizzes to reinforce your understanding. By the end of the course, you will have a robust portfolio of projects showcasing your skills and knowledge.ConclusionJoin us in The Complete DS/AI Bootcamp and take the first step towards a rewarding career in data science and artificial intelligence.

With the demand for data professionals on the rise, this course will equip you with the skills needed to excel in this exciting field. Enroll now and start your journey to becoming a proficient data scientist and AI expert!

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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Matières

Data Science