Parcours académique
De l'algèbre à l'IA, chaque étape a posé une brique du profil data que je construis.
Spécialisation complète en science des données : apprentissage automatique classique et apprentissage profond, apprentissage par renforcement, traitement automatique du langage, vision par ordinateur. Développement d'applications mobiles et web intégrées à des pipelines de données.
Pilotage du système d'information, gouvernance IT et conduite de projet. Apprentissage de la gestion de projets agile, de l'architecture SI d'entreprise et de la prise de décision data-driven — le côté stratégie plutôt que le côté code.
Formation solide en développement logiciel, réseaux et systèmes d'exploitation. Premier contact structuré avec les bases de données relationnelles, la modélisation et l'analyse de données. Projets pratiques en équipe tout au long du cursus.
Année de fondamentaux mathématiques et informatiques : algèbre linéaire, analyse, probabilités, statistiques descriptives, algorithmique et structures de données, architecture et structure machine.