Certificat IA et analyse de données
Transformez des données brutes en informations utiles et en décisions éclairées. En 70 heures, développez des compétences directement mobilisables en analyse de données, prédiction et intelligence artificielle.
Grade
Certificat
Durée
70 heures
Faculté
Formations Certifiantes
Mode
Hybride
Cette formation certifiante permet de comprendre les méthodes essentielles de l’intelligence artificielle et de l’analyse de données. Vous apprendrez à préparer, nettoyer et explorer des données, à appliquer des méthodes statistiques et à produire des visualisations claires. La formation couvre également les bases de l’apprentissage automatique, les modèles de prédiction et de classification, ainsi que l’utilisation de l’IA pour interpréter les résultats. Un projet pratique vous permettra de traiter un cas concret rencontré dans une entreprise, une administration ou une organisation.
- Public Cible :
- Professionnels, étudiants et entrepreneurs souhaitant exploiter des données pour éclairer leurs décisions ou automatiser des analyses. Cette formation s’adresse aussi aux débutants ayant un intérêt pour l’intelligence artificielle et les métiers de la donnée.
- Objectifs Pédagogiques :
- Comprendre les principaux usages de l’intelligence artificielle et de l’analyse de données
- Préparer, nettoyer et contrôler la qualité de jeux de données
- Appliquer des méthodes statistiques pour analyser des informations fiables
- Construire et interpréter des modèles de prédiction et de classification
- Réaliser un projet d’analyse de données répondant à une problématique professionnelle
- Compétences Visées :
- Structurer et nettoyer des données provenant de sources variées
- Réaliser une analyse exploratoire et repérer les tendances, écarts et anomalies
- Utiliser un langage de programmation pour automatiser des traitements de données
- Concevoir des tableaux et graphiques adaptés à un public professionnel
- Sélectionner et évaluer un modèle de prédiction ou de classification
- Présenter des résultats d’analyse et formuler des recommandations opérationnelles
- Spécialisations :
- Analyse exploratoire des données, statistiques appliquées, visualisation des données, apprentissage automatique, prédiction et classification, interprétation des résultats par l’intelligence artificielle

Informations Rapides
Liste des cours
INFO-IADO-01CE - Introduction à l’IA et à l’analyse de données
INFO-IADO-02CE - Préparation, nettoyage et qualité des données
INFO-IADO-03CE - Analyse exploratoire des données
INFO-IADO-04CE - Statistiques appliquées à l’analyse de données
INFO-IADO-05CE - Python pour l’analyse de données
INFO-IADO-06CE - Visualisation des données
INFO-IADO-07CE - Fondamentaux du Machine Learning
INFO-IADO-08CE - Modèles de prédiction et classification
INFO-IADO-09CE - Utilisation de l’IA pour l’analyse et l’interprétation
INFO-IADO-10CE - Projet d’analyse de données et évaluation
Conditions d'Admission
- Niveau baccalauréat ou expérience professionnelle équivalente
- Maîtrise des notions de base en mathématiques
- Aisance avec un ordinateur et les outils numériques
- Aucun prérequis avancé en programmation ou en intelligence artificielle
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Assistant analyste de données, chargé d’études statistiques, assistant chargé de reporting, technicien en intelligence artificielle, analyste marketing, analyste risques, consultant junior en données, chargé de suivi et d’évaluation
Poursuite d'Études :
Cette formation peut être complétée par une formation avancée en science des données, intelligence artificielle, ingénierie des données ou analyse statistique. Elle constitue également une base pour se spécialiser dans la visualisation, le machine learning ou la gouvernance des données.
Informations Pratiques
- Frais de Scolarité
- Consulter les frais d'études
- Évaluation
Évaluation par exercices pratiques, contrôles de connaissances, travaux d’analyse et réalisation d’un projet appliqué.
- Mode de Formation
- Hybride
- Mention & Parcours
- Mention : Intelligence artificielle et science des données
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