Parcours Data Scientist — Bootcamp 3 mois by Liora : de Python aux LLMs, Deep Learning et MLOps

Module 1 — Fondamentaux de Python

• Programmation et manipulation de données
• Analyse et traitement des données

Module 2 — Data Visualisation

• Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
• Graphiques interactifs avec Plotly

Module 3 — Outils de programmation

• Gestion de versions et collaboration avec Git et GitHub
• Automatisation et tests en programmation

Module 4 — Machine Learning

• Modélisation et classification supervisée
• Clustering et régression

Module 5 — Machine Learning avancé

• Analyse de séries temporelles et réduction de dimensions
• Détection d'anomalies et modèles avancés

Module 6 — Machine Learning appliqué

• Analyse de textes et extraction de données
• Éthique et interprétabilité en Machine Learning

Module 7 — Deep Learning

• Réseaux denses et réseaux de convolution
• Mise en pratique avec TensorFlow

Module 8 — LLMs et IA générative

• Introduction à l'IA générative (GenAI)
• Mise en pratique avec PyTorch

Module 9 — Data Engineering

• Bases de données et gestion de la donnée
• Calcul distribué et traitement de données à grande échelle

Module 10 — MLOps

• Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow
• Conteneurisation et déploiement avec Docker

Certification et évaluation finale

• Évaluation du projet fil rouge : rapport écrit et soutenance à distance
• Obtention du certificat Mines Paris-PSL Executive Education
• Validation du bloc de compétences 2 de la certification RNCP niveau 7 « Expert en ingénierie de l'intelligence artificielle » (RNCP38587)