Apprenez à utiliser les données massives et l’intelligence artificielle (IA) pour résoudre des problèmes d’affaires. Développez des compétences en matière d’exploration de données, de visualisation et de modélisation prédictive en utilisant des techniques d’apprentissage automatique. Soyez prêt.e à l’emploi en 18 mois seulement.
QUE FAIT UN.E ANALYSTE DE DONNÉES?
Les analystes de données assemblent et analysent de l’information pour déceler des interfaces sous-jacentes. Ils/elles traduisent des données brutes en information qui permettent aux entreprises de prendre de meilleures décisions.
Les analystes de données sont généralement responsables de ce qui suit :
- Rassembler des données de diverses sources telles que des bases de données et sondages.
- Analyser et organiser les données pour en assurer l’exactitude et l’intégralité.
- Repérer des tendances et des structures dans les données.
- Produire des tableaux et des graphiques pour représenter les données d’une manière facile à comprendre
- Expliquer les résultats aux décideur.euse.s des entreprises.
PROGRAMME D’ANALYSE DE DONNÉES ET D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DU COLLÈGE HERZING
Ce programme a été conçu pour vous aider à développer les compétences en analyse de données et en intelligence artificielle prisées par les employeurs. La formation inclut un stage afin de vous offrir une précieuse expérience de travail réelle avant même l’obtention de votre diplôme.
- Programme de 18 mois menant à un diplôme
- Offert en ligne
- Stage de 8 semaines inclus
- Plusieurs dates de début; inscription en tout temps
- Aide financière possible pour les étudiant.e.s admissibles
Perspectives d’emploi
Les professionnel.le.s ayant des compétences en analyse de données peuvent trouver un emploi auprès des :
- Sociétés de logiciels et de services informatiques
- Organisations de soins de santé
- Banques et compagnies d’assurance
- Détaillants
- Agences gouvernementales
- Établissements d’enseignement
Sujets d’étude
Notre programme d’analyse de données et d’intelligence artificielle couvre les domaines de la gestion et de l’analyse de données, de la cybersécurité, de l’analyse prédictive et de l’apprentissage automatique avancé.
Dans le cadre de ce programme, vous apprendrez à :
- Formuler des problèmes d’affaires dans le contexte des données massives, à proposer des solutions possibles et à définir des indicateurs de rendement clés afin d’évaluer l’efficacité des solutions proposées.
- Concevoir et à configurer les plateformes et environnements requis pour l’analyse de données.
- Exécuter des processus d’ingestion de données pour transférer les données provenant de diverses sources dans l’environnement d’analyse préparé à cette fin.
- Réaliser des activités exhaustives d’exploration, de réduction et de visualisation de données afin d’extraire de l’information de l’ensemble de données
- Distinguer les variables cibles des variables indépendantes dans les données.
- Développer des modèles prédictifs à l’aide de techniques d’apprentissage automatique appropriées.
- Utiliser les modèles dans un service de prévision dans le but de les déployer pour des applications réelles.
Cliquez pour voir une description détaillée des cours.
Ce cours permet de comprendre en profondeur les principes de la mise en réseau et la révolution des réseaux définis par logiciel. Les sujets abordés comprennent l’architecture de réseau, les protocoles, ainsi que les fonctionnalités et les avantages des réseaux définis par logiciel.
Ce cours porte sur les principes et la gestion des systèmes d’exploitation des réseaux d’entreprise, y compris l’installation, la configuration et le diagnostic de panne. Il aborde la sécurité des systèmes, la gestion des utilisateur.rice.s et des groupes, les services réseaux, et la gestion de données.
Ce cours offre un aperçu de Python, un langage couramment utilisé en analyse de données. Le cours présente la syntaxe de Python, les structures de données, les fonctionnalités, les bibliothèques, et des exemples concrets de résolution de problème à l’aide de Python.
Dans ce cours, les étudiant.e.s apprennent les principes des requêtes SQL pour la manipulation et l’analyse de données. De plus, ils/elles découvriront les bases de données NoSQL et leur utilisation pour gérer des mégadonnées et des applications Web en temps réel.
Ce cours offre un aperçu de diverses méthodologies de stockage de données, des techniques de duplication de données, des stratégies de sauvegarde et des procédures de récupération. Les étudiant.e.s apprendront à gérer et à protéger efficacement des données.
Ce cours présente les techniques de prétraitement de données, notamment le nettoyage, la transformation et la mise à l’échelle. Il aborde également le développement d’un pipeline de données afin d’harmoniser le processus allant de la collecte jusqu’à l’analyse de données.
Ce cours fondamental permet de comprendre les techniques statistiques clés utilisées en analyse de données, notamment la probabilité, les tests statistiques, la régression et les statistiques bayésiennes.
Ce cours s’intéresse à l’utilisation des données dans les entreprises. Les sujets abordés comprennent l’architecture de données, la gouvernance de données, l’intégration de données et la place de l’analyse de données dans cet écosystème.
Ce cours pratique met l’accent sur la présentation et la visualisation de données à l’aide d’outils et de logiciels. Les étudiant.e.s apprendront à créer des tableaux de bord et à établir des rapports et des graphiques qui communiquent efficacement l’information extraite des données.
Ce cours présente une introduction aux solutions de données infonuagiques. Il aborde le stockage dans le nuage, les plateformes infonuagiques d’analyse de données, et la gestion de données dans un environnement infonuagique.
Ce cours aide les étudiant.e.s à se préparer à une carrière en analyse de données et comprend des séances sur la préparation d’un curriculum vitae, les techniques d’entrevue, les stratégies de recherche d’emploi et le réseautage.
Ce cours fondamental aborde les concepts clés de la cybersécurité, notamment les menaces, l’architecture de sécurité, le chiffrement et la sécurité réseau. Il permet aux étudiant.e.s de comprendre l’importance de la sécurité dans la gestion de données.
Ce cours présente les techniques d’apprentissage automatique utilisées pour faire des prévisions à partir de données. Il aborde la création, l’évaluation et l’utilisation de modèles prédictifs dans différentes industries.
Ce cours porte sur les considérations éthiques dans l’analyse de données, notamment les enjeux relatifs à la vie privée, à la confidentialité et aux biais, ainsi que sur l’utilisation responsable des données et de l’analyse.
Ce cours est conçu pour présenter les principes clés de l’apprentissage automatique, abordant l’apprentissage supervisé et non supervisé. Il couvre également les principaux algorithmes et leur utilisation respective.
Ce cours approfondit les notions de l’apprentissage automatique et s’intéresse aux techniques avancées, notamment les réseaux neuronaux, l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement, ainsi qu’à leurs applications concrètes.
Ce cours s’intéresse à l’utilisation de l’IA dans les processus de prise de décisions, en présentant son rôle dans divers domaines et son utilisation concrète à l’aide d’études de cas réels.
Le stage est l’élément du programme durant lequel l’étudiant.e met en application ses connaissances et ses compétences dans un environnement sectoriel. Le secteur dans lequel s’effectue le stage doit être directement lié au programme d’études.
Conditions d’admission
Une personne qui a obtenu un D.E.S. ou D.E.P. ou présente une expérience de travail pertinente ou a reçu une formation jugée suffisante par le collège et qui remplit l’une des conditions suivantes peut être admis à un programme menant à une AEC:
- Les études de la personne ont été interrompues pendant au moins deux sessions consécutives ou une année scolaire; OU
- La personne est visée par un accord conclu par le collège et un employeur ou par un programme gouvernemental; OU
- La personne a terminé au moins une année d’études post-secondaires échelonnée sur une période d’un an ou plus.
En outre, l’étudiant doit:
- Réussir un test d’admission ou un cours de résolution de problèmes.
Tous les programmes et formats d’apprentissage ne sont pas disponibles sur tous les campus.
Le programme d’analyse de données et intelligence artificielle est inscrit et dispensé par le Collège Herzing de Montréal. Le programme conduit à une attestation d’études collégiales (AEC) reconnue par le Ministère de l’Éducation et le Ministère de l’Enseignement supérieur du Québec.
Le Collège Herzing de Montréal est un établissement postsecondaire reconnu par le Ministère de l’Education et de L’Enseignement supérieur (numéro de permis 749758) et un établissement en formation professionnelle au secondaire (numéro de permis 534501)