• Contexte & chiffres clés
  • Aide au financement
  • Journée type

Formation Développeur Data Intelligence Artificielle

ALTERNANCE (1 AN)

ALTERNANCE (1 AN)

12 À 18 PAR SESSION

12 À 18 PAR SESSION

DIPLÔME RNCP BAC+3

DIPLÔME RNCP BAC+3

OUVERTE À TOU·TE·S

OUVERTE À TOU·TE·S

UNE FORMATION COMPLÈTE EN PRÉSENTIEL OU TELE-PRESENTIEL

UNE FORMATION COMPLÈTE EN PRÉSENTIEL OU TELE-PRESENTIEL

La formation Développeur Data Intelligence Artificielle s’effectue en présentiel ou à distance en télé-présentiel, en contrat d’alternance ! Optez pour une formation complète en développement data IA ! La formation s’adresse à un public ayant un bon niveau en développement OU un bac+2 informatique. En moins d’un an, obtenez un diplôme BAC+3 !

 

LE MÉTIER

 

Un·e Développeur Data Intelligence Artificielle développe des produits basés sur l’Intelligence Artificielle et du Big Data pour aider les entreprises à piloter leur activité, analyser leur données ou leur procurer un avantage concurrentiel. C’est l’exemple des cas Amazon pour les recommandations personnalisées ou du Chatbot pour une relation client individualisée.

 

Communément appelé Développeur Data IA, c’est un.e spécialiste du développement d’applications autour de l’IA et de la Data Science. Son rôle principal est d’utiliser des technologies poussées pour traduire la masse de donnée (Big Data) en prédictions et recommandations utiles à l’entreprise. Or, la mise à disposition des principaux algorithmes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle sous forme de boîtes à outils permet désormais de mettre en œuvre des prédictions sans développer soi-même le modèle mathématique. Le métier Développeur Data IA devient plutôt créatif et agile !

 

Sa deuxième mission principale est de créer des applications prédictives fondées sur l’intelligence artificielle (IA). Dans la majeure partie des cas, ces interfaces Hommes-Machines sont utilisables par des non-spécialistes de l’entreprise et des décisionnaires (marketing, product management, achat…). Son challenge est de rendre les données exploitables pour en extraire du sens. Le métier est émergent, la demande y est forte mais le nombre de talents expérimentés est limité. Et si vous alliez vers ce métier d’avenir ? Ça se tente, et c’est passionnant !

 

Le métier de Développeur.se Data IA prend une importance croissante dans les nouveaux métiers de la data et l’IA puisque le recours à l’IA s’industrialise dans les entreprises et les organisations. Ainsi, plus de 3 500 postes seraient de Développeur.se en Intelligence Artificielle seraient à pourvoir d’ici 2023. L’IA gagne du terrain et touche tous les secteurs d’activités, de la recherche médicale, à l’automobile en passant par le e-commerce ou la sécurité informatique.

 

NOTRE FORMATION

 

La formation Développeur Data Intelligence Artificielle est la première formation IA exclusivement en alternance ! Cette formation est conçue en partenariat avec les experts métiers de Codataschool. Les équipes pédagogiques mettent en œuvre leur savoir-faire d’excellence pour un programme hybride axé sur l’employabilité pratique des alternants à travers de nombreux cas applicatifs. L’objectif ? Être immédiatement opérationnel en entreprise.

 

La formation vous permet d’accéder à des débouchés métiers tels que : Concepteur développeur, Lead Développeur, Architecte d’applications, Chef.fe de projet Data, Data Analyst, Data Scientist, Architecte Big Data, Head of Data, Développeur.se d’applications métiers.

 

La formation Développeur Data IA en alternance est intensive, pratique et complète, et permet d’acquérir toutes les compétences nécessaires pour être immédiatement opérationnel en entreprise. En formation en alternance, elle s’adresse aux profils ayant déjà une bonne expérience dans la programmation OU un bac+2 en informatique. Notre formation Développeur Data Intelligence Artificielle mène à un diplôme BAC+3 (titre professionnel RNCP reconnu et délivré par l’Etat).

 

RYTHME ET DURÉE

 

En présentiel ou télé-présentiel.

Formation Développeur Data IA en alternance : 1 an dont 8 mois en entreprise.

  • Signature du contrat d’alternance
  • 4 mois de formation intensive et préparatoire (à l’école en présentiel)
  • 5 mois en alternance (3 semaines en entreprise/une semaine par mois à l’école en téléprésentiel)
  • 3 mois d’immersion complète en entreprise

 

PUBLICS ET PRE-REQUIS

 

La formation Développeur Data Intelligence Artificielle est ouverte à tous les publics (étudiants, salariés, en reconversion, freelance, demandeurs d’emploi).

 

Pré-requis :

• Etre autodidacte
• Bon niveau en programmation OU bac+2 en informatique
• Avoir défini un projet professionnel solide !

 

Modalités de sélection
• Test de logique
• Test de connaissance Front-end et Back-end

 

DIPLÔMES ET CERTIFICATIONS

 

Diplôme RNCP BAC+3 (titre professionnel reconnu et délivré par l’Etat, niveau 6, BAC+3) : Concepteur.rice Développeur.se d’Applications

 

Prochaines
sessions

Contexte & chiffres clés

90%


sorties positives vers l'emploi

191000


postes à pourvoir d'ici 2022 en Europe

25%


de l'économie mondiale représentée par le digital en 2030

700


formateurs professionnels chez WebForce3

100%


Accompagnement individualisé vers l’emploi

À vie


Une plateforme de révision en ligne à vie

Objectifs de la formation

  • Les fondamentaux
  • Concevoir et développer des composants d’interface utilisateur
  • Concevoir et développer la persistance des données
  • Concevoir et développer une application en couches
  • Transverse
  • Big Data
  • Intelligence Artificielle

Programme de la formation

Objectifs :
▪ Comprendre le fonctionnement logique derrière une prise de décision
▪ Connaitre les technologie réseaux et les protocoles associés
▪ Accroître son niveau d’anglais afin d’appréhender un anglais technique

Notions abordées :
▪ Découverte de l’algorithme
▪ L’algorithme et la structure des données
▪ Les bases des réseaux et des télécommunications
▪ L’architecture d’interconnexion
▪ Les services de bzase d’un réeaux TCP-IP
▪ Gestion de supports anglo-saxons
▪ Comprendre et rédiger des documents techniques

Objectifs :
▪ Développer des techniques de maquettage d’interface
▪ Découvrir le concept et la réglementation de l’inclusif design
▪ Développer des pages web statiques et adaptable avec boostrap
▪ Développer des scripts clients avec un framework comme Jquery ou Angular
▪ Développer des architectures de type monolithiques, n-tiers, SOA…
▪ Développer un langage de modélisation de type UML
▪ Concevoir avec Java

Notions abordées :
▪ Wireframe, et zoning
▪ Les personas et l’inclusif design
▪ L’inclusif design et son intégration dans le process de l’ux design

Rappel sur les essentiels de Boostrap
▪ Analyse des modèles de Boostrap
▪ Créer des effets visuels avec Jquery afin d’enrichir son interface
▪ Php,- POO – MVC
▪ Inscrire la modélisation UML dans une démarche existante de conduite de projet
▪ Rappel sur les essentiels de JAVA
▪ JAVA orienté Objet, les concepts clés du langage

Objectifs :
▪ Comprendre le concept de modélisation entête et associations
▪ Appréhender le concept de modèles relationnels
▪ Administrer des bases de données

Notions abordées :
▪ Les différentes méthodes de modélisation (concept de classe, objet, héritage…)
▪ Les différents types de diagramme (utilisation, activité, séquences, communication…)
▪ Logique des SGBD (fonctionnalités, indexage, sauvegardes, restaurations)
▪ Technique de modélisation (modèle conceptuel, dépendances, UML)
▪ Structurer sa BDD MySQL
▪ Maitriser le requêtage
▪ La BDD et l’architecture AZURE, et les outils de gestion associés
▪ Les réseaux virtuels

Objectifs :
▪ Gérer un projet et collaborer
▪ Concevoir une application 
▪ Java avancé et Hibernate
▪ Tester et déployer une application
▪ Sécuriser les applications web

Notions abordées :
▪ Git – Github
▪ Méthode Agile, Scrum, Kanban, Trello, Teams, Slack
▪ Droit et réglementation informatique dans le respect d'une démarche qualité
▪ Mesurer la performance d’une application : Jira, Jenkins, outils de tests Google Speed ect,
▪ Java avancé
▪ DevOps
▪ Sécurité des applications

Objectifs :
▪ Comprendre les bases du Big Data
▪ Administrer des bases de données NoSQL
▪ Approfondir des frameworks

Notions abordées :
▪ MongoDB
▪ ElastickStack
▪ KIBANA
▪ Logstash
▪ Hadoop Cloudera et écosystème
▪ Spark avec Scala

Objectifs :
▪ Découvrir le concept, les bases de l’IA et les cas d’usages
▪ Maitriser Python et évaluer sa qualité
▪ Maitriser TensorFlow : LE framwork Deep Learning et d’Intelligence Artificielle, par excellence
▪ Concevoir des ChatBot
▪ Appréhender les Systèmes Experts et l’IA symbolique
▪ Introduction à la notion d’Agent et aux systèmes multi-agent

Notions abordées :
▪ Appréhender les disciplines émergentes pour chaque cas d’utilisation orienté entreprise
▪ Connaître et mettre en œuvre les différents modules Python, interfaces graphiques et outils de test et d'évaluation de la qualité d'un programme Python
▪ Les cas d'utilisation de la librairie Open Source TensorFlow et leur mise en pratique des architecture Deep Learning
▪ ChaBot : concepts clés, modéliser une conversation, organiser l’infrastructure du bot.
▪ Agent et systèmes multi-agent par des cas d’usages et retours d’expériences
▪ Système Expert : Prolog, un système de règles performantes pour déduire de nouvelles connaissances

Objectifs :
▪ Booster ses softs skills
▪ Développement d’un projet d’app IA

Notions abordées :
▪ Créer un projet d’application en IA
▪ Développer son intelligence relationnelle et situationnelle Développer son intelligence situationnelle commerciale et non commerciale
▪ Développer une capacité d'adaptation et de flexibilité
▪ Gérer et résoudre des problèmes
▪ Gérer le stress
▪ Leadership
▪ Savoir faire une démonstration / un story stelling

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