Face à la croissance exponentielle des données générées par notre société moderne, l’apprentissage automatique (Machine Learning) constitue un outil indispensable pour transformer ce torrent numérique en information utile. Savoir classifier et réaliser des prédictions sur les données sont devenus des compétences recherchées sur le marché du travail. Les offres d’emploi orientées vers les nouveaux métiers tels que Data Scientist, Ingénieur ML, Analyste Data … constituent une source d’opportunités énorme pour ceux qui maîtrisent les technologies concernées. Basés sur des techniques mathématiques et statistiques, les algorithmes utilisés par l’apprentissage automatique permettent de donner du sens aux données, de prédire leur évolution et de les classer en catégories. - Mettre en œuvre des stratégies de résolution de problèmes d’analyse d’information. - Appliquer un ensemble de méthodes de « machine learning ». - Construire des modèles, les évaluer et les mettre en application pour répondre à des questions stratégiques.

80 périodes de 50 minutes :

• Les fondamentaux du langage Python.
• Des statistiques pour décrire les données.
• Les principaux algorithmes du Machine Learning ( SVM, K-Means, Régression…).
• Techniques de présentation des données.
• Les bibliothèques NumPy, Pandas, Seaborn, Scikit-learn.
• Mise en œuvre d’un style de programmation et de comportements de type professionnel.

Attestation de réussite d'une unité d'enseignement (UE) de Promotion sociale

Enseignement pour adultes (Promotion sociale)

• Avoir au minimum le CESS

• ou réussite d'un test d'admission en français et en mathématiques organisé pour les étudiants qui n'auraient pas obtenu le CESS ou équivalent. Ce test a lieu pendant la campagne d’inscriptions qui précède le début des cours (sur rendez-vous).

Vous devrez envoyer un dossier constitué comme suit :

• un document d’identité en cours de validité
• un numéro de téléphone et une adresse e-mail auxquels vous êtes joignable
• l'attestation de réussite de l'UE « Principes algorithmiques et programmation » code n° 7521 05 U32 D2 ou, en l'absence de ces attestations, une explication du parcours scolaire ou professionnel permettant d’attester de la bonne connaissance en programmation, en bases de données et en langage SQL. 

Le dossier est à envoyer à tic@epfc.eu pour le 15 janvier 2024 au plus tard.