Découvrez les métiers de l'IA : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer

Histoire et évolution de l'IA)

• Introduction à l'IA et sa définition.
• Différents types d'IA : taille et spécificités des modèles.
• L'omniprésence historique de l'IA.
• Les applications de l'IA dans différents secteurs.
• Facteurs clés ayant contribué au développement de l'IA.
• État de l'art des modèles de machine learning.

Introduction aux métiers de l'IA

• Vue d'ensemble des principaux métiers de l'IA (Data Analyst, Data Scientist, Data Architect).
• Exploration des métiers spécialisés (Big Data Architect, NLP engineer).
• Les métiers indirectement liés à l'IA (Architecte cloud, Analyse UX/UI).
• Nouveaux métiers prometteurs et ceux susceptibles de disparaître (AI Ethicist, Prompt Engineer).

Compétences requises et formations recommandées

• Compétences techniques essentielles pour travailler dans l'IA (programmation, statistiques, bases de données).
• Compétences non techniques complémentaires (communication, pensée critique, résolution deproblèmes).
• Formations et certifications recommandées pour acquérir ces compétences.
• Ressources en ligne et communautés pour se former et rester à jour.

Entreprises sur le marché de l'IA

• Secteurs d'activité recrutant dans le domaine de l'IA (santé, finance, marketing, transport).
• Exemples d'entreprises de premier plan dans le domaine de l'IA et leurs projets emblématiques.

Perspectives futures, risques et éthique de l'IA

• Tendances émergentes dans le domaine de l'IA (IA conversationnelle, IA éthique, IA explicable).
• Impacts de l'IA sur le marché du travail et opportunités futures.