Développeur en intelligence artificielle et data science

 Le concepteur intégrateur DevOps Fullstack est un professionnel capables de concevoir, développer, tester, intégrer et déployer des solutions applicatives innovantes. En plus des compétences en développement full stack, les apprenants acquerront des compétences en intelligence artificielle pour améliorer les applications. Ils seront formés au développement en Java et Python, ainsi qu'à l'intégration et la livraison continues. La formation inclut la conception et l'exploitation de bases de données dans des environnements sécurisés. Les modules couvrent le développement back-end et front-end, l'exploitation des données, et l'architecture des applications, intégrant les approches DevOps et agiles pour une gestion efficace des projets. 
 

• Développer des solutions applicatives adaptées à l’infrastructure en langage objet : java, python, etc 

• Intégrer l’IA dans son développement et sa conception d’une applicartion 

• Tester et intégrer de façon continue des solutions applicatives adaptées à l’infrastructure, 

• Créer du code avec intégration et livraison continues, 

• Concevoir et améliorer des bases de données Exploiter des bases de données dans un environnement client-serveur 

La formation vise l’obtention de la certification professionnelle référencée au Répertoire National « Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science» - Niveau 6 (RNCP36581).  
 Compétences attestées :
Développement, exploitation et amélioration d’un modèle IA (codage)

• Sous activité?: Gestion des données de la solution IA
• Sous activité?: Développement du modèle/programme d’apprentissage de la solution IA
• Sous activité: Mise en production/maintenabilité de la solution IA

Gestion des activités/tâches du projet de développement de la solution IA

• Rédiger des rapports d'activité et de reste à faire, éventuellement en anglais
• Recommander des actions

Le programme de la formation vise les compétences suivantes :  
1/ Créer un modèle de données d’une solution I.A en utilisant des méthodes de Data science:  

• Développement et Data 

• IA et Data Science 

• Environnement client serveur et sécurité 

• Développement BackEnd 

2/ Développer un modèle prédictif d’une solution I.A:  

• Développement front et mobile 

• Exploitation des données 

• Architecture d’application 

 3/ Produire et maintenir une solution applicative:  

• Développement et intégration continue 

• Développement et testing 

4/ Gérer les activités/tâches du développement d’une solution :  

• Approche DevOps et agile 

• Communication et projet 

5/  Communiquer & Assurer une veille technologique:  

• Communication en langue anglaise et française 

• Créativité et Ethique professionnelle 

• Innovation 

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.