AI+ Data Agent™ – eLearning (examen inclus)

AI+ Data Agent™ – eLearning (examen inclus)

Libérez l’intelligence avec AI+ Data Agent™

Transformez les données en informations exploitables et en analyses automatisées grâce à la certification AI+ Data Agent™. Ce programme accessible aux débutants vous apprend à exploiter des agents de données intelligents pour rationaliser les flux de travail liés aux données, extraire des modèles significatifs et prendre des décisions plus éclairées dans des contextes réels d’entreprise.

Vous apprendrez comment l’IA peut collecter, prétraiter, analyser et automatiser les tâches liées aux données, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et favorisant des stratégies basées sur les données dans de nombreux secteurs.

Former la prochaine génération de leaders axés sur les données

Transformez les organisations afin de découvrir des insights, automatiser les analyses et soutenir une prise de décision intelligente.

Accessible aux débutants – Un point de départ idéal pour toute personne souhaitant comprendre les concepts de données alimentés par l’IA et les outils d’automatisation.

Base solide et pratique – Couvre le traitement intelligent des données, les techniques d’analyse et l’application des insights à des scénarios commerciaux réels.

Ouvert à tous les apprenants – Conçu pour les esprits curieux souhaitant exploiter les données et l’IA pour obtenir des résultats plus intelligents et plus impactants.

Pourquoi cette certification est précieuse

Développement complet des compétences – Développez une expertise en analyse de données alimentée par l’IA, en automatisation des flux de travail et en conception d’agents intelligents adaptés à des cas d’usage réels en entreprise.

Certification reconnue à l’échelle mondiale – Obtenez une certification respectée démontrant votre maîtrise de la gestion et de l’analyse des données pilotées par l’IA.

Apprentissage pratique et appliqué – Travaillez sur des projets concrets reproduisant des environnements de données réels afin de renforcer vos capacités analytiques et décisionnelles.

Opportunités de carrière élargies – Préparez-vous à des rôles en data engineering, analyse IA et automatisation intelligente dans divers secteurs.

Connaissances tournées vers l’avenir – Restez compétitif dans l’écosystème de l’IA en évolution rapide grâce à des connaissances avancées sur les agents de données et les technologies autonomes.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais

• Niveau débutant à intermédiaire (Catégorie : AI+ Professional)

• 1 an d’accès 24/7 à la plateforme

• 8 heures de leçons vidéo et ressources multimédias

• 16 heures de temps d’étude recommandé

• eBooks, livres audio et podcasts

• Quiz, évaluations et ressources pédagogiques

• Examen en ligne surveillé avec une reprise gratuite incluse

• Certificat de réussite inclus

Outils explorés

• Python

• TensorFlow

• PyTorch

• Scikit-learn

• Keras

• LangChain

• Hugging Face Transformers

• Jupyter Notebooks

• Power BI

• Tableau

• Pandas

• NumPy

• SQL

• Apache Spark

• Airflow

• DataBricks

• RESTful APIs

• Matplotlib

• Outils de visualisation et d’automatisation des données

Résultats d’apprentissage

Fondements du Context Engineering (au-delà du prompting)
Découvrez comment concevoir, contrôler et affiner dynamiquement le contexte de l’IA à l’exécution, en allant au-delà des simples prompts vers une gestion structurée des instructions, de la mémoire, des outils et de l’état du système pour garantir des performances fiables.

Optimisation du contexte avec le framework W-S-C-I
Appliquez les principes Write, Select, Compress et Isolate afin d’améliorer la pertinence, la précision, l’efficacité et la sécurité dans des environnements d’IA en production.

Conception d’architectures de mémoire pour l’IA
Construisez des systèmes de mémoire à court et long terme en utilisant des bases de données vectorielles, des techniques de résumé et des mécanismes de feedback pour soutenir la personnalisation, la continuité et le raisonnement complexe.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) et IA ancrée
Développez des applications d’IA fiables grâce à des pipelines RAG, des modèles d’embedding et des bases de données vectorielles afin de réduire les hallucinations et fournir des réponses vérifiables et spécifiques à un domaine.

Pipelines de contexte de bout en bout et orchestration
Construisez des flux complets de gestion du contexte — de la requête utilisateur à la récupération des informations, la compression, la génération de réponse et la mise à jour de la mémoire — en utilisant des outils comme LangChain, LangGraph et LlamaIndex.

À qui s’adresse cette formation ?

Spécialistes des données – Idéal pour les analystes, ingénieurs et data scientists souhaitant développer leurs compétences en automatisation basée sur l’IA et systèmes de données intelligents.

Décideurs en entreprise – Parfait pour les stratèges cherchant à exploiter l’intelligence des données afin de prendre des décisions fondées sur des preuves.

Passionnés d’IA – Conçu pour les personnes souhaitant combiner technologies d’IA et pratiques avancées de gestion des données.

Innovateurs technologiques – Adapté aux professionnels explorant l’automatisation, la modélisation prédictive et les solutions autonomes basées sur les données.

Leaders émergents – Idéal pour ceux qui souhaitent piloter des initiatives de transformation par l’IA et promouvoir l’innovation basée sur les données dans leur organisation.

Prérequis

• Une compréhension de base des processus de données tels que la collecte, le nettoyage et la préparation des données est utile mais non obligatoire.

• Aucune expérience en programmation requise — l’expérience pratique sera acquise grâce à des outils no-code.

• Des connaissances fondamentales en science des données, algorithmes et cadres de prise de décision sont recommandées.

• Idéal pour les professionnels et passionnés souhaitant approfondir leurs connaissances en technologies d’agents IA et stratégies basées sur les données.

Détails de l’examen

Durée : 90 minutes
Seuil de réussite : 70 % (35/50)
Format : 50 questions à choix multiples et à réponses multiples
Mode de passage : En ligne via une plateforme d’examen surveillé (planification flexible)
Langue : Anglais

Contenu du cours

Module 1 : Fondements des agents IA

• Définition des agents IA

• Composants et architecture de base

• Catégories et types d’agents IA

• Pratique : création de modèles IA et machine learning no-code pour agents de données

Module 2 : Agents de données dans les écosystèmes IA

• Introduction aux agents de données IA

• Différences entre IA traditionnelle et agents de données IA

• Composants clés des agents de données IA

• Types d’agents de données IA

• Aperçu des solutions actuelles d’agents de données IA

Module 3 : Collecte de données pour les agents de données IA

• Structuration et planification de la collecte de données

• Méthodes et techniques d’acquisition de données

Module 4 : Préparation des données et Feature Engineering

• Nettoyage, transformation et préparation des données

• Feature engineering pour améliorer les performances des modèles

• Application pratique : outils no-code pour le prétraitement et le feature engineering

Module 5 : Modèles de Machine Learning pour agents de données

• Aperçu des modèles de machine learning utilisés dans les agents de données

• Sélection, entraînement et optimisation des modèles

• Pratique : développement de modèles IA et ML no-code pour agents de données

Module 6 : Éthique, sécurité et confidentialité

• Considérations éthiques dans le développement d’agents de données IA

• Risques de sécurité et bonnes pratiques en matière de confidentialité des données

Module 7 : Projet final (Capstone Project)

• Définition d’un problème réel

• Mise en œuvre pratique

• Évaluation et optimisation des performances

• Construction de la solution finale avec des outils IA et ML no-code

Licence et accréditation

Ce cours est proposé par AVC conformément à l’accord de programme partenaire et respecte les exigences de l’accord de licence.

Politique d’équité

AVC ne fournit pas d’aménagements en raison d’un handicap ou d’une condition médicale pour les étudiants. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus.

FAQ

Puis-je appliquer immédiatement ce que j’apprends dans des situations réelles ?
Oui. Cette certification inclut une expérience pratique avec des ensembles de données d’entreprise et des initiatives d’automatisation réelles.

Qu’est-ce qui distingue ce programme des autres formations en Data et IA ?
Il combine automatisation par l’IA, développement d’agents intelligents et analyse de données appliquée, avec un fort accent sur les cas d’usage réels en entreprise.

Quels types de projets vais-je réaliser ?
Vous développerez des systèmes d’automatisation des données basés sur l’IA, des solutions d’analytique prédictive, des agents de données basés sur le NLP et des workflows de business intelligence.

Comment la formation garantit-elle un apprentissage efficace ?
Le programme combine eLearning, simulations interactives et projets pratiques avec des ensembles de données réels.

Comment ce cours soutient-il ma progression de carrière ?
Il vous prépare avec des compétences recherchées en IA, automatisation des données et intelligence des données, ainsi qu’une expérience pratique sur des projets.

Comment AVC peut favoriser une culture prête pour l’IA

Bien que l’IA offre des avantages considérables, de nombreuses organisations rencontrent des défis tels que le manque de talents, des environnements de données complexes et des obstacles d’intégration des systèmes.

Chez AVC, nous comprenons ces difficultés et avons conçu nos programmes de certification pour aider les entreprises à les surmonter efficacement.

Approche stratégique :
Nous mettons l’accent sur la création d’une culture organisationnelle qui encourage l’adoption et l’innovation en matière d’IA.

Programmes personnalisés :
Nos formations ne sont pas universelles. Elles sont conçues par des experts du secteur afin de fournir les compétences spécifiques nécessaires aux rôles clés de l’IA.

Apprentissage pratique et concret :
Nous privilégions l’expérience pratique à la théorie, grâce à des projets réels et des études de cas, afin de permettre aux équipes de mettre en œuvre des solutions d’IA efficacement et d’obtenir des résultats commerciaux mesurables.