Data Science and Machine Learning Software Foundations Certificates

Grâce à des webinaires en ligne animés par des instructeurs, les participants acquièrent des compétences techniques essentielles pour poursuivre une transition de carrière vers la science des données et l'apprentissage automatique.

Les participants qui terminent avec succès le certificat seront en mesure de :

- Démontrer une solide compréhension des principes de la science des données ; utiliser efficacement les interfaces de ligne de commande et les logiciels de contrôle de version.

- Appliquer des compétences pratiques en langage de programmation en Python.

- Interagir efficacement avec les bases de données relationnelles par le biais de requêtes et de manipulations de données à l'aide de commandes SQL.

- Concevoir, mettre en œuvre, tester et valider divers modèles d'apprentissage supervisé.

- Appliquer des approches structurées pour construire, maintenir et améliorer des logiciels robustes.

Les participants qui terminent le certificat en science des données seront dotés des compétences nécessaires pour explorer les méthodes d'échantillonnage des données en vue d'une analyse fiable et pour maîtriser les techniques de visualisation, ce qui facilite l'interprétation et la prise de décision à partir d'ensembles de données complexes.

Tout au long du parcours d'apprentissage, les deux certificats intègrent des sessions de préparation à l'emploi, un soutien professionnel personnalisé, l'accès à une liste organisée d'opportunités d'emploi et des événements de réseautage engageants. Ces éléments essentiels donnent aux participants les moyens d'accéder à des postes recherchés dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique. By fostering a holistic learning experience, we not only equip individuals with technical expertise but also the professional skills and connections essential for a successful transition into new, or advanced, roles in the evolving landscape of data science and machine learning. 

Participants will:

- Améliorer leurs compétences en communication.

- Rédiger un CV spécifique au secteur et se préparer aux évaluations techniques.

- Améliorer leurs compétences en matière de réseautage et leur présence sur les plateformes de médias sociaux.

- Développer des compétences et des stratégies pour les entretiens comportementaux et techniques.