1- Pourquoi une nouvelle certification en big data à l’UL6S ?
De plus en plus d’industrie se digitalisent. Cette modernisation génère un très grand nombre de données qui permettent de mesurer, comprendre et améliorer un processus industriel.
Il faut aujourd’hui être capable de cerner la problématique et les données associées, savoir les préparer, créer un modèle, l’évaluer sur de grandes quantités (Big Data) avec un résultat tangible en pratique sur des moyens de production ou tout processus, avec une méthodologique claire répétable et reproductible, rendant indispensable la mise en place d’un référentiel commun de compétences à toutes les formes actuelles de formations existantes en machine learning (MOOC, open, CTI, CPF, RCPF, bootcamps, privées, auto-didactes, etc…).
L’intelligence artificielle offre désormais la possibilité d’appliquer le machine learning à des projets d’amélioration continue et de performance opérationnelle en s’appuyant sur un flux permanent de data (big data). La gestion structurée de ces projets repose sur la conduite de la méthodologie CRISP-DM inspirée du DMAIC (norme LEAN 6 SIGMA NF X06-091).
La certification indépendante de l’UL6S : « Pilotage de projets Big data de performance opérationnelle avec du machine learning » vérifie que les compétences requises associant compétences techniques et de gestion de projet ont permis de dérouler toutes les phases clef avec un résultat attesté par l’entreprise.
2- A qui s'adresse cette nouvelle certification ?
Cette certification est ouverte au public ayant une culture de la performance industrielle et/ou une culture de la data science.
3- Quelles sont les compétences principales demandées et les modalités de réussite ?
Voici les compétences qui seront attestées par l’UL6S (suivant le référentiel CRISP-DM déjà éprouvé dans le secteur automobile) :
- Compréhension du cas business : pour justifier l’intérêt de l’IA et de transformer le use case en business case.
- Compréhension des données : pour évaluer la qualité des données, leurs biais, leurs dépendances, leurs types et comment elles ont été collectées.
- Préparation des données : pour visualiser les données, faire de l’engineering de données afin de préparer le jeu d’apprentissage de l’algorithme.
- Modélisation : tester plusieurs modèles pour réaliser la meilleure prédiction.
- Evaluation du modèle : pour mesurer et atteindre la métrique fixée à l’origine du projet en modifiant les hyper-paramètres.
- Déploiement : pour généraliser le business case à grand échelle.
- Aptitude à la gestion de projets : pour synchroniser les phases du projet d’une manière efficiente en mode agile, souple et interactif.
Modalités d'évaluation : 2 phases seront exigées :
- Un quiz sur la connaissance académique en machine learning et deep learning (plateforme du CESI) et un cas applicatif sur un jeu imposé de données sera à résoudre è il est possible d’obtenir à ce stade une certification partielle de connaissances.
- Une soutenance sera organisée devant un Jury de pairs de l’UL6S dans le domaine, sur la base d’un dossier sur un projet réellement conduit en entreprise, structuré suivant les phases du CRISP-DM.
4- Comment l’obtenir ? :
Vous évoluez dans un environnement industriel et vous êtes passionné de data analyses en big data ?
Laissez-nous votre adresse mail via ce lien et nous vous enverrons la liste des compétences développées évaluées et le nom du responsable de la certification pour plus amples renseignements.
5- Mot de notre président :
L'UL6S innove en proposant de nouvelles certifications en Big Data et Lean Green
