Intelligence Artificielle & Data Analyst
12
Semaines
Tous niveaux
Formateur
Steve FASSEU
Prérequis
Être autodidacte
Avoir un ordinateur portable
Être motivé
Avoir la volonté d'apprendre
Fonctionalités
Stage à la fin de la Formation
Accompagnement en continu à l’insertion professionnelle
Connexion Internet Illimitée
Projecteur Vidéo
White Board
Certificat de Formation
Public ciblé
Chercheurs d'emploi
Entrepreneurs
Etudiants
Professionnels
Saisissez la Révolution des Données et Devenez un Acteur de l’Innovation par l’IA
Les données sont le pétrole du 21e siècle, et l’Intelligence Artificielle en est le moteur. Delta World Academy vous forme aux métiers d’avenir de l’Intelligence Artificielle & du Data Analyst, en vous dotant des compétences pour extraire de la valeur des données et créer des solutions intelligentes.
La formation Intelligence Artificielle & Data Analyst à Delta World Academy vous apprend le pipeline complet de la donnée : de la collecte et du nettoyage à l’analyse statistique, la modélisation par Machine Learning et la visualisation pour la prise de décision. Vous maîtriserez Python, les bibliothèques scientifiques (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) et les outils de Business Intelligence. L’objectif est de faire de vous un professionnel capable de transformer des données brutes en insights actionnables et de participer à des projets d’IA, un secteur en forte croissance au Cameroun.
🎓 Certification : Attestation de formation + Préparation aux certifications Azure AI Fundamentals/Google Data Analytics
💼 Débouchés :
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Data Analyst
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Data Scientist Junior
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Consultant en Intelligence Artificielle
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Analyste Business Intelligence (BI)
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Chargé d’Études Statistiques
📅 Durée : 5 mois intensifs
🕒 Horaires : Lundi au Vendredi, 9h-17h
📍 Lieu : Delta World Academy, Derrière NIKI Gros, Akwa, Douala
📞 Contact Commun : (+237) 675 22 19 37 / (+237) 689 27 01 09
MODULE 1 : FONDAMENTAUX DE LA DATA SCIENCE & DE L’IA
Cours 1.1 : Écosystème de la Data Science et de l’IA : métiers, enjeux et tendances
Cours 1.2 : Préparation de l’environnement : Python, Anaconda, Jupyter Notebook
Cours 1.3 : Bibliothèques scientifiques de base : NumPy pour le calcul numérique
Cours 1.4 : Pandas pour la manipulation et l’analyse de données
Cours 1.5 : Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn
MODULE 2 : STATISTIQUES POUR LA DATA SCIENCE
Cours 2.1 : Statistiques descriptives : mesures de tendance centrale et de dispersion
Cours 2.2 : Distributions de probabilité (Normale, Binomiale, Poisson)
Cours 2.3 : Inférence statistique : tests d’hypothèses (Student, Chi²) et intervalles de confiance
Cours 2.4 : Analyse de la variance (ANOVA) et corrélations
Cours 2.5 : Introduction aux concepts du Machine Learning (Apprentissage supervisé vs non-supervisé)
MODULE 3 : PRÉPARATION ET NETTOYAGE DES DONNÉES (DATA WRANGLING)
Cours 3.1 : Acquisition des données (APIs, web scraping, fichiers CSV/Excel/JSON
Cours 3.2 : Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes et des doublons
Cours 3.3 : Transformation des données : normalisation, standardisation, encodage des variables catégorielles
Cours 3.4 : Réduction de dimensionnalité et sélection de features (ACP)
Cours 3.5 : Ingénierie des features (feature engineering) pour améliorer les modèles
MODULE 4 : MACHINE LEARNING SUPERVISÉ
Cours 4.1 : Régression Linéaire et Logistique
Cours 4.1 : Régression Linéaire et Logistique
Cours 4.3 : Machines à Vecteurs de Support (SVM)
Cours 4.4 : Méthodes d’Ensemble (Bagging, Boosting avec XGBoost)
Cours 4.5 : Évaluation et optimisation des modèles (Train/Test split, validation croisée, métriques)
MODULE 5 : MACHINE LEARNING NON SUPERVISÉ & DEEP LEARNING
Cours 5.1 : Clustering : K-Means, DBSCAN et clustering hiérarchique
Cours 5.2 : Réduction de dimension (PCA, t-SNE)
Cours 5.3 : Introduction au Deep Learning avec TensorFlow/Keras
Cours 5.4 : Réseaux de Neurones Artificiels pour la classification d’images
Cours 5.5 : Traitement du Langage Naturel (NLP) de base avec des modèles pré-entraînés
MODULE 6 : DATA ANALYTICS AVANCÉ & BUSINESS INTELLIGENCE
Cours 6.1 : Analyse exploratoire des données (EDA) sur des jeux de données complexes
Cours 6.2 : Création de tableaux de bord interactifs avec Power BI ou Tableau
Cours 6.3 : Analyse de séries temporelles et prévisions (modèles ARIMA)
Cours 6.4 : SQL pour Data Analysts (requêtes avancées, jointures, agrégations)
Cours 6.5 : Automatisation de rapports et mise en production de modèles simples
MODULE 7 : ÉTHIQUE, DÉPLOIEMENT ET PROJET DATA
Cours 7.1 : Éthique de l’IA et biais algorithmiques
Cours 7.2 : Déploiement d’un modèle de ML avec une API Flask
Cours 7.3 : Bonnes pratiques de gestion de projet Data (CRISP-DM)
Cours 7.4 : Travail sur un jeu de données réel camerounais (ex : données agricoles, santé, télécoms)
Cours 7.5 : Storytelling avec les données : présentation des insights aux décideurs
MODULE 8 : PROJET FINAL ET PROFESSIONNALISATION
Cours 8.1 : Définition d’un projet de A à Z en équipe (problématique business, collecte, modélisation)
Cours 8.2 : Développement de la solution et rédaction d’un rapport complet
Cours 8.3 : Création d’un portfolio Data (GitHub, Kaggle)
Cours 8.4 : Préparation aux certifications (Microsoft Azure AI Fundamentals ou Google Data Analytics)
Cours 8.5 : Préparation aux entretiens techniques pour Data Analyst/Data Scientist
Steve FASSEU
Faut-il être un génie en mathématiques pour faire de l’IA ?
Il faut une bonne appétence et des bases solides en mathématiques (algèbre, statistiques), mais pas être un génie. L’accent est mis sur la compréhension intuitive des concepts et leur application pratique avec Python.
Data Analyst et Data Scientist : quelle est la différence ?
Le Data Analyst se concentre sur l’analyse exploratoire, la visualisation et les rapports pour éclairer des décisions business. Le Data Scientist va plus loin en construisant des modèles prédictifs complexes (Machine Learning). Notre formation couvre les deux profils pour plus de polyvalence.
Les projets sont-ils basés sur des données réelles ?
Oui. Nous travaillerons sur des jeux de données pertinents pour le contexte africain et camerounais (données de mobile money, agricoles, de santé publique, etc.) pour une expérience concrète.
Quel est le débouché principal au Cameroun ?
Les banques, les opérateurs télécoms, les grandes distributions, les startups tech et les organisations internationales recherchent activement des profils data pour optimiser leurs opérations et créer de nouveaux services.
La formation inclut-elle le Big Data ?
Nous abordons les concepts du Big Data et les outils associés (comme Spark en introduction), mais la formation se concentre sur les compétences fondamentales de Data Science applicables avec des outils accessibles.
Comment se porte le marché de l’emploi dans ce domaine ?
C’est l’un des marchés les plus dynamiques et en pénurie de talents au monde. Les compétences en Data et IA sont universellement reconnues et permettent de travailler aussi bien en local qu’à l’international, en présentiel ou en remote.