Certification en Data Intelligence pour Développeurs - Namur Niveau 6

Certification en Data Intelligence pour Développeurs

Niveau 6 – 15 crédits

La compréhension des données est à la base des décisions et de l’analyse prédictive : cibler une campagne marketing, rentabiliser une application mobile, étudier la concurrence… Tout passe par l’analyse des données.

Dans tous les secteurs - l’industrie, la cybersécurité, le domaine de la santé, le commerce, la recherche… - le monde connecté manifeste un besoin crucial de programmeurs spécialistes des données.

Actuellement, de nombreuses entreprises sont freinées dans leur développement faute d’avoir à leur disposition des personnes capables de gérer les différentes technologies liées à ces données et de les comprendre. 

Face à ces besoins, l’Hénallux propose une formation certifiante en Data Intelligence de 15 ECTS (niveau 6).

Pour qui ?

La certification s’adresse principalement aux diplômés en informatique - qu’ils soient fraîchement diplômés ou dans la vie professionnelle en reprise d’études – ainsi qu’aux étudiants en fin de cursus en informatique de gestion à l’Hénallux.

Pour les autres profils, la demande d’admission doit être analysée individuellement.

Quels prérequis ?

Les principaux prérequis concernent la programmation, les concepts clés au niveau des bases de données et les bases de la statistique. Ces matières pourront néanmoins faire l'objet de cours de mise à niveau si nécessaire.

Pour quelles connaissances à la clé ?

Au terme de sa formation, le détenteur de la certification en Data Intelligence est un développeur d’applications capable :

  • D’exploiter des données en provenance du système d’informations de l’entreprise, des réseaux sociaux, des objets connectés ou de toute autre source de données via des technologies issues de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning...) en vue d'aider l’entreprise dans ses prises de décisions ;
  • D'utiliser les technologies Big Data ;
  • De réaliser un projet d’intelligence des données depuis la demande du client jusqu’à sa mise en application et sa maintenance, en passant par l’analyse ;
  • De communiquer avec un client qui n’est pas expert en Data Intelligence.

La formation

La certification de 15 ECTS aborde l’intelligence des données sous trois aspects au travers de trois unités d’enseignement (UE):

1. L’intelligence artificielle (Machine Learning and Data Mining).

Via des exercices applicatifs et des laboratoires tutorés, les cours visent :

  • La maîtrise du langage Python (programmation orientée objet – programmation web & fonctionnelle);
  • L'apprentissage des méthodes de nettoyage, d’exploration, d’analyse et de visualisation des données ;
  • La maîtrise de la création d’applications web ;
  • La compréhension et la mise en pratique d’algorithmes de Machine Learning (classification, régression, détection des anomalies, etc.).

Un projet intégré de création d’une intelligence artificielle (implémenté en Python) clôture cette unité d’apprentissage.

2. Les Big Data

A l’aide d’un Framework de gestion de données massives, des exercices applicatifs et des laboratoires tutorés, l’objectif est d’aborder les concepts de base du Big Data :

  • Constitution de Data Lake à partir de données structurées et/ou non structurées ;
  • Programmation évolutive et calcul distribué (Scalable & Cloud Computing) ;
  • Construction de stratégie (produire de la valeur à partir des big data) ;
  • Gestion des différents types de données non structurées, …

 

3. Séminaires technologiques

Avec la participation d’intervenants extérieurs, des séances de réflexions et d’échanges thématiques (éthique, droit, sécurité, etc.) sont organisées en vue de donner une vision panoramique du monde des données.

En parallèle, l’apprenant doit travailler sur des études de cas et proposer un projet tutoré visant à développer les Soft Skills (notamment la communication) dans une équipe pluridisciplinaire en participant à l’organisation de la Data Week.

Grille des cours

 

ECTS

Heures

UE : Intelligence artificielle : Machine Learning et Data Mining

9

220

AA : Machine Learning

 

45

AA : Laboratoires tutorés en Machine Learning

 

20

AA : Programmation Web et programmation fonctionnelle

 

35

AA : Laboratoires tutorés en programmation Web et fonctionnelle

 

20

AA : Projet tutoré : création d'une intelligence artificielle

 

100

UE : Big Data

3

75

AA : Big Data

 

35

AA : Laboratoires tutorés en Big Data

 

40

UE : Séminaires Data Science

3

65

AA : Séminaires Data Science

 

25

AA : Projet tutoré : Soft Skills et Data Science

 

40

Totaux

15

360

En pratique

Horaires :

La formation est organisée au premier quadrimestre (entre le 14 septembre et au plus tard le 24 décembre), en fin de semaine (le mercredi après-midi, le jeudi et le vendredi la journée).

Les laboratoires tutorés correspondent à du travail à domicile pour lequel l’étudiant a la possibilité de poser des questions à des moments définis.

Locaux :

Les cours en présentiel se donnent dans les locaux des départements de l’Hénallux-Namur rue Calozet, 19, à 5000 Namur.

Inscriptions :

Les détenteurs d’un diplôme (bachelier ou master) en informatique ont accès automatiquement à la formation et peuvent s’inscrire. 

Les étudiants en fin de cursus en informatique de gestion à l’Hénallux, quant à eux, peuvent faire la demande directement lors de l’établissement de leur PAE en septembre.

Dans les autres cas, l’admission se fait sur présentation d’une demande évaluée par un jury. Les dossiers de candidature sont à déposer auprès de Monsieur Stéphane WALLRAF, Directeur du Département Technique de l’Hénallux-Namur : stephane.wallraf@henallux.be

Inscription 

Droits d’inscription :

300€ pour les demandeurs d’emploi et les étudiants en B3 en informatique de gestion à l’Hénallux.

1200€ pour les entreprises.

Infos

Pour toute information complémentaire, contactez Madame Christine Charlier : christine.charlier@henallux.be

Et après ?

Une certification en Intelligence des données – niveau 7 permet de perfectionner le parcours de formation au second quadrimestre (débutant donc en février) durant la même année académique. 

 

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