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Data Science & Intelligence Artificielle
Concevoir des modèles fiables et les mettre au service des décisions métier.
- Analyse exploratoire et statistique, qualification des données
- Modèles prédictifs : prévision, scoring, classification, détection d’anomalies
- IA générative et LLM : assistants, extraction de documents, recherche sémantique
- Automatisation intelligente de processus
- Évaluation, suivi et mise en production des modèles (MLOps)