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Science des données et modélisation
Le parcours « Science des données et modélisation » regroupe 10 évaluations de connaissances en données, analytique et science des données. Comparez des sujets tels que data scientist, ingénieur en apprentissage automatique, modélisation statistique et analyste prévisionnel, examinez leur contenu spécifique et choisissez la discipline qui correspond le mieux à vos compétences.
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Scientifique des données
Problématique; caractéristiques; modèles; évaluation
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Ingénieur en apprentissage automatique
Entraînement des modèles ; validation ; inférence ; déploiement
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Modélisation statistique
Régression ; hypothèses ; incertitude ; interprétation
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Analyste prévisionnel
Séries temporelles ; rétrotest ; métriques ; limitations
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Analyste en inférence causale
Facteurs de confusion ; conception de la recherche ; modèles causaux ; tests d’hypothèses
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Analyste d'expérimentation
A/B ; randomisation ; puissance ; interprétation
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Spécialiste en vision par ordinateur
images ; reconnaissance ; détection ; métriques ; biais des données
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Spécialiste en PNL
données textuelles ; représentations ; classification ; qualité ; contraintes linguistiques
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Spécialiste des systèmes de recommandation
classement ; démarrage à froid ; indicateurs hors ligne/en ligne ; retour d’information
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Analyste de séries chronologiques
tendance ; saisonnalité ; validation temporelle ; prévision ; incertitude
CertMetrica
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50 tâches obligatoires : 49 questions et une dissertation finale de résolution de problèmes de 3 à 10 phrases.
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Pour réussir : obtenir une note strictement supérieure à 90 % et pas plus de 5 réponses incorrectes ou partiellement correctes sur 50.
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Le certificat précise la discipline et la version de l'évaluation. Il atteste la réussite à l'examen, sans toutefois conférer de licence professionnelle, de diplôme universitaire ni d'autorisation d'exercer.
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