Technicien Spécialisé
Cours du jour
Diplomante
Présentation de la filière
L’option "Assistant Data Analyst" de la filière diplômante de la filière "Intelligence Artificielle" vise à former des stagiaires qui seront en mesures d’assister aux opérations liées à l’extraction, l’analyse et l’interprétation des données afin que l’entreprise puisse en tirer des améliorations business.
Tous ce que vous devez savoir
L'admission du stagiaire en 2ème année à cette spécialité est tributaire de sa réussite et de son classement en Tronc Commun ( Intelligence Artificielle)
Data Analyst
Data Scientist
Développeur IA
La formation dispensée est modulaire et les évaluations sont organisées selon l’acquisition de champ de compétence :
- Contrôles continus ;
- Examens de fin de module ;
- Examen de fin de formation.
L'inscription et la confirmation, hors délibérations, sont possibles pour les candidats ayant une moyenne au baccalauréat supérieure ou égale à 12/20 ainsi que les candidats disposant d'un Baccalauréat Technique ou Professionnel en respectant le tableau de correspondance entre l’option du baccalauréat et les filières de formation choisies.
Le classement des candidats se fait selon la moyenne du baccalauréat en respectant les classes suivantes :
- Les candidats de toutes les branches ayant une moyenne supérieure ou égale à 12/20;
- Les candidats ayant un baccalauréat option Sciences Mathématiques et une moyenne inférieure à 12/20;
- Les candidats ayant un baccalauréat technique (dont le Bac Pro) et une moyenne inférieure à 12/20;
- Les candidats des autres options ayant une moyenne inférieure à 12/20.
- La durée de formation de l'option est étalée sur 2 semestre(s) ;
- Le programme peut être dispensé en mode de formation résidentiel ou alterné ;
A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Comprendre la structure des bases de données afin de collecter les données pertinentes et répondre aux demandes des opérationnels;
- Définir, en collaboration avec les équipes métiers, les dashboards et les indicateurs à créer;
- Participer à la collecte et la transformation des données pour alimenter le datawarehouse;
- Participer à la conception et le développement des tableaux de bords à destination des équipes et de la direction;
- Contrôler la qualité et assurer la fiabilité des données.