IV. COMPÉTENCES ACQUISES

Compétences Acquises en Data Science – Big Data et Intelligence Artificielle Une formation en Data Science, Big Data et Intelligence Artificielle (IA) permet aux étudiants d'acquérir un large éventail de compétences techniques, théoriques et pratiques nécessaires pour répondre aux défis modernes liés aux données massives et aux systèmes intelligents. Voici une liste détaillée des compétences acquises dans ce domaine :

1. Compétences en Traitement et Gestion des Données

Préparation des données : Nettoyage, transformation et gestion des données brutes (Data Wrangling), gestion des valeurs manquantes, normalisation et encodage des données. Gestion des bases de données : Utilisation de bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL), ainsi que des bases de données distribuées adaptées aux besoins de Big Data. Stockage et gestion des données massives : Maîtrise des outils et architectures Big Data telles que Hadoop, Apache Spark, Hive, et Data Lakes pour gérer et analyser des volumes de données massives de manière évolutive et performante. Data Pipeline : Conception de pipelines de données pour collecter, nettoyer, transformer et charger les données dans des systèmes d’analyse.

2. Compétences en Analyse Statistique et Modélisation

Statistiques appliquées : Application de concepts statistiques (probabilités, tests d'hypothèses, régression, corrélation) pour extraire des insights à partir des données. Analyse multivariée : Techniques d’analyse avancées, telles que l’analyse en composantes principales (PCA), l’analyse factorielle, etc. Modélisation prédictive : Construction de modèles de prédiction basés sur des techniques de régression, de classification, ainsi que des modèles de séries temporelles. Validation et évaluation des modèles : Maîtrise des techniques de validation des modèles (cross-validation), évaluation des performances (précision, rappel, F-mesure, AUC), et gestion du surapprentissage (overfitting).

3. Compétences en Machine Learning et Deep Learning

Machine Learning supervisé et non supervisé : Construction de modèles de classification (régression logistique, k-NN, SVM) et de regroupement (k-means, DBSCAN). Ensembles de modèles : Utilisation de techniques comme Random Forest, Gradient Boosting Machines (XGBoost, LightGBM), et Bagging pour améliorer la performance des modèles. Deep Learning : Construction de réseaux de neurones profonds pour des applications complexes telles que la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel, et les systèmes de recommandation, en utilisant des bibliothèques comme TensorFlow, Keras, et PyTorch. Optimisation des modèles : Tuning des hyperparamètres, réglage fin des modèles via des techniques comme la recherche sur grille (grid search) et l’optimisation bayésienne.

INP-HB|IDSI