Grâce à ce programme BOOST, vous serez capable de :

• Sélectionner un modèle d'apprentissage Deep Learning adapté à un problème métier ;
• Mettre en place un modèle de Deep Learning ;
• Évaluer les performances d’un modèle de Deep Learning ;
• Adapter les paramètres d'un modèle de Deep Learning afin de l’améliorer ;
• Transformer les variables pertinentes d'un modèle de Deep Learning (feature engineering).

Prérequis

Pour débuter ce programme, vous devez remplir les conditions suivantes :

• Niveau de langue : un niveau B2 minimum en français avec un certificat de moins de 2 ans. Certificats acceptés :

  • Diplôme en langue française
  • DELF-DALF : niveau minimum
  • B2 TCF : score minimum 400
  • Attestation d’un centre de langue justifiant un niveau B2 minimum (avec nombre d’heures de formation suivies en français et signature, cachet ou tampon de l’entreprise)

  Vous n’avez pas de certificat ? Trouvez un centre d’examen.

• Matériel : accès à un ordinateur (PC ou Mac), muni d’un microphone, une webcam et une bonne connexion internet (3.2 Mbps en envoi et 1.8 Mbps en réception de données). Pour tester la qualité de votre connexion, cliquez sur ce lien ;

• Niveau requis : Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des pré-requis suivants :

  • être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) en informatique, sciences, économie, finance ou analyse de données ;

  ou

  • être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 5 (ou équivalent) avec une expérience professionnelle d’au moins 2 ans en informatique, sciences, économie, finance ou analyse de données ;

  Tout autre profil fera l'objet d'une procédure dérogatoire, incluant un test de positionnement, à savoir :

  • être titulaire d'une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) tous domaines avec une expérience professionnelle tous secteurs d'au moins 1 an ;

  et

  • effectuer un test de positionnement constitué des livrables suivants :
    • Suivi et réussite des cours OpenClassrooms : Nettoyez et analysez votre jeu de données ; Découvrez les librairies python pour la data science
    • Projet personnel d'analyse de données accompagné d'une vidéo enregistrée de 10 minutes expliquant votre projet.

Compétences recommandées

Pour réaliser ce programme BOOST dans les meilleures conditions, nous vous conseillons d’avoir déjà acquis les compétences suivantes :

• Transformer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage supervisé ;
• Mettre en place un modèle d'apprentissage supervisé adapté à un problème métier ;
• Évaluer les performances d’un modèle d'apprentissage supervisé ;
• Adapter les hyperparamètres d'un modèle d'apprentissage supervisé afin de l'améliorer.

Vous pouvez acquérir ces compétences en suivant le programme BOOST "Apprentissage Supervisé avec Numpy".