Data & AI Engineering

Professional Diploma

Apprendre par projets

En ligne et/ou en Présentiel

Formation Certifiante

En groupe ou individuel

Ce diplôme professionnel intensif de 8 mois est conçu pour former des experts capables de naviguer à travers l'intégralité du pipeline Data et AI Engineering. Il combine la rigueur de l'analyse de données, la modélisation prédictive, et la conception de solutions d'IA évolutives, en s'appuyant sur les méthodologies et les outils de pointe. Les lauréats de ce programme seront prêts à relever les défis les plus complexes dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la science des données.

Parlez à un de nos conseillers

Objectifs du programme

Former des professionnels capables de :

Acquérir les fondamentaux du traitement de données, de la programmation Python à la visualisation.
Maîtriser les techniques d’analyse exploratoire, de modélisation statistique et de machine learning.
Mettre en œuvre des algorithmes avancés de deep learning avec TensorFlow et PyTorch.
Appliquer le NLP, la computer vision et les réseaux de neurones convolutifs à des cas concrets.
Automatiser les workflows de data science avec des pipelines robustes.
Déployer des modèles d’IA dans des environnements de production (API, cloud, CI/CD).

Public Cible

Professionnels de l'IT, développeurs, ingénieurs logiciels cherchant à se spécialiser en Data et IA.
Analystes de données souhaitant approfondir leurs compétences en développement et déploiement de modèles IA.
Étudiants ou jeunes diplômés en sciences, informatique ou ingénierie.
Toute personne avec une base solide en programmation et en mathématiques, cherchant une carrière complète en Data Science et/ou AI Engineering.

À la fin du Professional Diploma en Data & IA, vous aurez acquis une maîtrise approfondie des technologies et outils clés de la Data Science et et du AI Engineering

Langages de programmation et Frameworks

Python

SQL

Git

Keras

PyTorch

TensorFlow

Jupyterlab

Linux

Scikit-Learn

Kubernetes

Docker

Pandas

Numpy

SciPy

Seaborn

Plotly

Matplotlib

En tant que Data & AI Engineer, vous serez capables de développer plusieurs produits et services tels que :

Modèles prédictifs puissants

Pour anticiper des comportements futurs (churn, fraude, ventes) à partir de données historiques enrichies et structurées.

Service Client personnalisé

Proposer des produits personnalisés selon les préférences et comportements passés de chaque utilisateur.

Outils de data storytelling assisté

Génèrer automatiquement des insights textuels ou des recommandations à partir de dashboards.

Plateforme IA interne

Donne aux équipes métier un accès simple à des fonctionnalités IA via une interface ou API prête à l’emploi.

Infrastructure data modulaire

Structurer tout le flux de données de l’entreprise en briques interopérables et maintenables (ingestion, transformation, qualité).

Agent LLM multi-outils intégré

Combiner langage naturel, bases documentaires et API pour une expérience IA multitâche autonome.

Data-as-a-Service (DaaS)

Exposer des jeux de données ou des modèles IA sous forme de services consommables par d’autres applications.

Pipeline d’entrainement IA

Mettre à jour régulièrement les modèles en production à partir de nouvelles données en continu.

Triple

Reconnaissance

Boostez votre carrière avec des certifications professionnelles

A la fin de votre formation, vous pouvez opter pour des certifications professionnelles, reconnues à l'échelle internationale. Pour cela, nous vous préparons aux évaluations organisées et nous vous accompagnons tout au long de votre processus de certification.

Professional Diploma in Data & AI Engineering

IBM Data Science Professional Certificate

IBM AI Engineering Professional Certificate

Structure du programme

Module 1 : Python pour l'analyse et l'ingénierie Data

Maîtriser la syntaxe et les structures de données fondamentales de Python.
Appliquer les concepts de programmation orientée objet (POO) en Python pour structurer du code.
Manipuler des données efficacement avec les bibliothèques NumPy et Pandas.
Écrire des fonctions et des scripts Python pour le prétraitement et la transformation de données.
Gérer les erreurs et exceptions en Python pour des scripts robustes.
Utiliser Git et GitHub pour le versionnement de code et la collaboration.

Projet pratique 1 : Automatisez la collecte, le nettoyage et la préparation de larges volumes de données pour une analyse efficace.

Module 5 : ETL et Pipelines de Données avec Airflow et Kafka

Concevoir et implémenter des pipelines ETL/ELT pour l'intégration de données.
Orchestrer des workflows de données complexes et automatisés à l'aide d'Apache Airflow.
Mettre en œuvre des systèmes de streaming de données en utilisant Apache Kafka.
Écrire des producteurs et consommateurs Kafka pour ingérer et traiter des flux de données.
Surveiller et optimiser les pipelines de données pour la fiabilité et la performance.
Intégrer des scripts Shell dans des pipelines automatisés.

Projet pratique 5 : Construisez des pipelines de données automatisés pour l'ingestion, la transformation et la diffusion de données en temps réel ou par lots.

Module 4 : Bases de Données Relationnelles et NoSQL

Concevoir des schémas de bases de données relationnelles optimisés.
Maîtriser le langage SQL pour la manipulation et l'interrogation complexe des données.
Distinguer les caractéristiques et cas d'usage des bases de données relationnelles et NoSQL.
Connecter et interagir avec des bases de données depuis Python.
Écrire des requêtes optimisées pour l'extraction et l'intégration de données.
Gérer des transactions et assurer l'intégrité des données via SQL.

Projet pratique 4 : Concevez et gérez des systèmes de bases de données robustes pour stocker et organiser des données structurées et non structurées.

Module 6 : Machine Learning avec Python

Appliquer les algorithmes de Machine Learning pour la régression, la classification et le clustering.
Sélectionner et transformer les caractéristiques (Feature Engineering) pour optimiser les modèles.
Évaluer la performance des modèles de Machine Learning en utilisant des métriques pertinentes.
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de surapprentissage et de sous-apprentissage.
Utiliser des techniques de validation croisée pour des évaluations robustes.
Visualiser les résultats des modèles et l'impact des données.

Projet pratique 6 : Développez des modèles prédictifs pour anticiper des événements futurs ou automatiser des décisions basées sur des données.

Module 10 – Deep Learning avec PyTorch

Maîtriser la structure tensor et les opérations PyTorch de base.
Implémenter un modèle from scratch avec nn.Module.
Gérer les phases forward, loss, backward, optimizer.step().
Créer des dataloaders avec torch.utils.data.
Entraîner un modèle avec suivi de performance.
Réaliser une classification d’images ou de texte avec PyTorch.

Projet pratique 10 : Développez des applications avancées basées sur l'IA, avec une flexibilité et une puissance idéales pour la recherche et le prototypage.

Module 9 – Deep Learning avec TensorFlow & Keras

Comprendre l’architecture de base d’un réseau de neurones artificiels.
Créer, entraîner et évaluer un modèle simple avec Keras.
Choisir les fonctions de coût, d’activation et d’optimisation.
Prévenir le surapprentissage avec dropout, early stopping, batch normalization.
Implémenter des modèles séquentiels et fonctionnels.
Visualiser l’évolution du loss et accuracy avec TensorBoard.

Projet pratique 9 : Construisez des réseaux de neurones profonds pour résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance visuelle ou l'analyse vidéo.

Module 7 : Big Data avec Hadoop et Spark

Comprendre l'architecture et les composants clés d'Apache Hadoop (HDFS, YARN).
Expliquer le paradigme de MapReduce et ses limites.
Maîtriser les concepts fondamentaux d'Apache Spark (RDDs, DataFrames, Spark SQL).
Écrire des programmes PySpark pour le traitement de données distribué.
Distinguer les cas d'usage optimaux pour Hadoop et Spark.
Effectuer des transformations et des actions de base sur des DataFrames Spark.

Projet pratique 7 : Traitez et analysez des ensembles de données massifs pour en extraire des informations précieuses et complexes.

Module 11 – Generative AI et Architecture LLM

Décrire le cycle de vie d’un projet en IA générative : collecte, nettoyage, pré-entrainement, fine-tuning, évaluation.
Comprendre les architectures fondamentales des LLMs : Transformer, Encoder/Decoder, Attention, GPT, BERT, T5.
Créer des prompt templates efficaces pour les cas d’usage courants (classification, génération).
Explorer les formats de données structurés pour l’entraînement des LLMs.

Projet pratique 11 : Générez du contenu créatif, comme du texte, du code ou des images, en utilisant les dernières architectures de modèles de langage.

Module 3 : Data Analytics avec Power BI et Tableau

Comprendre le rôle de la data analytics dans la prise de décision (descriptive, diagnostic, prédictive).
Importer, nettoyer et transformer des données dans Excel et Power BI.
Créer des dashboards interactifs avec filtres, segments, visualisations multiples.
Choisir et concevoir des graphiques adaptés aux types de données (courbes, barres, cartes,…).
Appliquer des fonctions DAX (Power BI) et des calculs pour enrichir l’analyse.
Partager et publier des rapports sur le web ou dans un environnement collaboratif.

Projet pratique 3 : Créez des tableaux de bord dynamiques pour un suivi en temps réel des indicateurs clés et une prise de décision rapide.

Module 12 : Principes des Agents IA avec RAG et LangChain

Comprendre l’architecture des LLMs (Transformers, GPT, BERT, Encoder/Decoder).
Différencier les approches : pré-entraînement, fine-tuning, instruction tuning, RLHF.
Préparer des données textuelles de haute qualité pour entraîner ou ajuster un LLM.
Comprendre le concept de Retrieval-Augmented Generation (RAG) et ses cas d’usage.
Créer avec LangChain des agents LLM qui interagissent avec des données, outils ou documents.
Déployer un mini-agent IA avec RAG + LangChain + vector DB (ex. FAISS, Chroma, Pinecone).

Projet pratique 12 : Créez des assistants IA intelligents et fiables qui peuvent interagir avec des informations externes pour fournir des réponses précises et contextualisées.

Module 2 – Analyse et Visualisation de Données avec Python

Choisir le type de graphique adapté aux données et objectifs.
Créer des visualisations personnalisées avec matplotlib, seaborn ou plotly.
Intégrer plusieurs dimensions dans des visualisations claires.
Construire des dashboards interactifs ou statiques pour présenter les résultats.
Réaliser des visualisations temporelles, géographiques et catégorielles.
Raconter une histoire avec les données (data storytelling).

Projet pratique 2 : Transformez des données brutes en visualisations claires et interactives pour découvrir des tendances et valider des hypothèses.

Module 8 : Machine Learning avec Apache Spark

Appliquer le Machine Learning distribué sur des datasets massifs avec Apache Spark MLlib.
Préparer et transformer des données à grande échelle pour le Machine Learning distribué.
Entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning sur des clusters Spark.
Comprendre les défis et les solutions du Machine Learning à l'échelle.
Utiliser les fonctionnalités de Spark pour la sélection et l'ingénierie des caractéristiques distribuées.
Optimiser les hyperparamètres des modèles ML sur Spark pour de meilleures performances.

Projet pratique 8 : Appliquez des algorithmes de machine learning à des données à grande échelle pour une puissance de calcul et une rapidité accrues.

Rejoignez notre prochaine session

Qui choisit nos programmes ?

PROFESSIONNELS

En choisissant un de nos programmes, les professionnels :

Améliorent leur rémunération actuelle ou développer une source de revenus supplémentaires.
Accèdent à un nouveau poste ou à une nouvelle carrière prometteuse.
Renforcent leur profil pour des opportunités d'emploi à l’international.
Transforment leur passion en un projet d’entreprise ou une carrière en freelance.

étudiants

En suivant nos parcours pratiques et flexibles, les étudiants :

Renforcent leur employabilité en obtenant des certifications professionnelles internationales.
Développent une double compétence en parallèle à leurs diplômes universitaires.
Accèdent à des métiers d'avenir avec des conditions flexibles et stimulantes.
Transformer votre passion en un projet d’entreprise ou une carrière en freelance.

BACHELIERS

En suivant nos formations immersives, les bacheliers :

Accèdent rapidement à un emploi en optant pour un programme accéléré et ciblé.
Deviennent opérationnels du premier jour avec des formations professionnalisantes.
Travaillent dans un domaine prometteur avec des conditions flexibles et stimulantes.
Transforment leur passion en un projet d’entreprise ou une carrière en freelance.

Entreprises

En optant pour nos formations pointues, les entreprises :

Développent des compétences clés pour leur transformation digitale.
Préparent rapidement leurs équipes aux nouvelles tendances technologiques.
Permettent un onboarding opérationnel réussi à leurs nouvelles recrues.
S'assurent du transfert des compétences acquises sur leurs projets en cours.

Sup2Tech

Accélérateur de carrières

Mail

contact@sup2tech.com

Nos Bureaux

Casablanca, Maroc

+212 6 64 11 93 94

Montréal, Canada

+514 776 8773