Formation en Data science et Machine learning

Préparez votre formation et démarrez avec 40 heures de remise à niveau. Que vous ayez, ou non, des connaissances et compétences tech préalables, notre travail préparatoire s'assure que chaque étudiant d'Ironhack soit prêt à démarrer. Commencez à vous préparer jusqu'à quatre semaines en amont de la formation.

✅ Python : découvrez ce langage de programmation facile à apprendre et couramment utilisé pour travailler avec les données.
✅ Statistiques descriptives : apprenez à résumer et à détailler les caractéristiques des données.
✅ Statistiques inférentielles : faites des hypothèses éclairées sur de grandes plages de données à partir de petits échantillons.
✅ Probabilités : apprenez à prédire l'avenir.
✅ Fondements mathématiques : abordez les éléments essentiels de calcul, de l'algèbre linéaire et de la géométrie analytique pour décrypter des modèles et challenges complexes.

Fondements de la Data Science : Python et bases de la manipulation des données. Commencez par maîtriser les langages de programmation les plus utilisés par les data scientists d'aujourd'hui.

✅ Data Science : découvrez comment "prédire" le futur à partir de données.
✅ SQL : maîtrisez l'art d'organiser et de gérer les données avec aisance.
✅ Analyse de données exploratoire : allez plus loin afin de découvrir des modèles et des insights intéressants.
✅ Méthodes statistiques : affûtez vos compétences afin de décoder la signification réelles des données.
✅ Python : passez du travail préparatoire à la pratique avec les fonctionnalités de Python.

Il est temps de construire votre propre modèle IA ! Dans ce module, vous apprendrez les bases du machine learning et aborderez des sujets plus pointus.

✅ Probabilités et statistiques : approfondissez vos connaissances préalables.
✅ Apprentissage supervisé : enseigner aux ordinateurs avec des exemples clairs.
✅ Apprentissage non supervisé : laissez les ordinateurs découvrir des modèles par eux-mêmes.
✅ Réseaux neuronaux : technologie dédiée à la reconnaissance intelligente de modèles.
✅ Deep Learning : réseaux neuronaux de niveau supérieur (comme Siri !)

Explorez des parcours professionnels plus spécialisés avec l'un de ces parcours avancés :

✅ Computer Vision : guidez les ordinateurs à reconnaître et comprendre les images.
✅ Natural Language Processing : permettez aux ordinateurs de comprendre et d'utiliser le langage humain.
✅ MLOps : gérez les projets d'IA de manière fluide et efficace, en utilisant des plateformes cloud telles que Google Cloud ou Amazon Web Services pour stocker et gérer des données sur internet.