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Compétence techniqueMasterAvancé

Fondamentaux du machine learning

Description de la compétence

Comprendre et appliquer les fondamentaux du machine learning incluant l'apprentissage supervisé/non supervisé, les réseaux neuronaux, l'évaluation des modèles et l'intégration de capacités IA dans les applications logicielles.

Confiance personnelle
Avancé4/5
FondamentalEn développementOpérationnelAvancéExpert

Cela reflète ma confiance personnelle dans l'application de cette compétence en situation professionnelle réelle, fondée sur l'expérience pratique, l'apprentissage continu et les résultats concrets obtenus.

Progression a travers les parcours

Cette competence a ete developpee dans 2 parcours differents

Cours associés dans le programme Master

Modules du programme Master couvrant cette compétence

Bloc 1 - Gestion de la relation client en ingénierie du logiciel
Initier efficacement un projet SI
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Bloc 1 - Gestion de la relation client en ingénierie du logiciel
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La transversalité dans l'entrepriseSe positionner dans un rôle transversalEpisode 1 - Gérer les conflits dans son équipe
Bloc 1 - Gestion de la relation client en ingénierie du logiciel
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Les fondamentaux du managementEpisode 1 - Gérer les conflits dans son équipe
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Bloc 2 - Pilotage de projet d'ingénierie logiciel
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Bloc 2 - Pilotage de projet d'ingénierie logiciel
Leadership et Management
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Bloc 2 - Pilotage de projet d'ingénierie logiciel
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Bloc 3 - Intégration, industrialisation et déploiement du logiciel
Maîtriser Docker et le DevOps
Les réseaux DockerLes instructions avancées dans un DockerfileComprendre l'intégration continue et le déploiement continuL'intégration continue avec Docker et Github
Bloc 3 - Intégration, industrialisation et déploiement du logiciel
Déploiement d'une application
Le déploiement dans le cycle de vie d'une applicationGestion des volumes et des réseaux avec les conteneurs
Bloc 3 - Intégration, industrialisation et déploiement du logiciel
Kubernetes pour orchestrer ses conteneurs
Maîtrise des capacitésMaîtrise des capacités : démonstration
Bloc 3 - Intégration, industrialisation et déploiement du logiciel
Développer des applications mobiles Android en Kotlin
Comprendre le cycle de vie d'une activité
Bloc 4 - Conception avancée de l'architecture du logiciel
Principes SOLID en JAVA
Respect du Dependency Inversion Principle dans un projet multi-modules
Bloc 4 - Conception avancée de l'architecture du logiciel
Architecture logicielle
Panorama des architectures logiciellesConclusion revue des architectures logicielles
Bloc 4 - Conception avancée de l'architecture du logiciel
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Bloc 4 - Conception avancée de l'architecture du logiciel
Algorithmie avancée
Amélioration du tri dans le meilleur cas
Bloc 4 - Conception avancée de l'architecture du logiciel
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Chemin dans un grapheInsérer dans un arbre rouge et noirSupprimer dans un arbre rouge et noir
Bloc 4 - Conception avancée de l'architecture du logiciel
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Bloc 4 - Conception avancée de l'architecture du logiciel
Introduction au Machine Learning
Le Machine Learning en pleine expansionDécouvrir les concepts du machine learningAppréhender l'apprentissage superviséVisualiser le cycle de vie d'un projet de Machine LearningComprendre le 2e modèle régression linéaire
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Anglais commercial
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Bloc 6 - Modules de mise à niveau préparatoire et de renforcement
Anglais des Ressources Humaines
Comprendre et utiliser les codes professionnels de communication (hiérarchie, distance, formel-informel)Comprendre les CVS internationaux et tendances culturellesComprendre l'influence culturelle sur le contenu des rapports d'étonnementIdentifier les différences culturelles majeures dans les pratiques RH
Programme source

Cette compétence a été développée dans le cadre du Master Expert en Ingénierie du Logiciel (ESIEA).