Data Science Formation : Devenez Expert en 2026
Parcours complet certifiant pour maîtriser la Data Science de A à Z
10 jours
Formation intensive
Certifiant
Éligible CPF/OPCO
4.9/5
Satisfaction apprenants
nous consulter
Finançable à 100%
Plus qu'un organisme de formation,
un mouvement
Ambassadeur gouvernemental, organisateur du 1er hackathon agents IA de France, partenaire des écoles et des institutions.
La Data Science : Le Métier le Plus Recherché en 2026
La Data Science est devenue incontournable dans tous les secteurs. Les entreprises recherchent désespérément des profils capables d'exploiter leurs données pour prendre des décisions stratégiques. Avec un salaire moyen de 55 nous consulter pour un junior et plus de 85 nous consulter pour un senior, c'est l'un des métiers les plus valorisés du marché.
Notre formation Data Science vous permet de maîtriser l'ensemble de la chaîne de traitement des données : de la collecte et du nettoyage jusqu'à la modélisation prédictive et le déploiement en production. Vous apprendrez Python, les bibliothèques essentielles (pandas, NumPy, Scikit-learn), le Machine Learning, le Deep Learning et les bonnes pratiques MLOps.
Cette formation s'adresse aux débutants comme aux professionnels en reconversion. Pas besoin d'être un expert en mathématiques, nous partons des fondamentaux et progressons étape par étape vers des concepts avancés avec une approche 100% pratique basée sur des cas réels d'entreprise.
Pourquoi Choisir Notre Formation Data Science ?
- Parcours complet et structuré : De débutant à autonome en 10 jours intensifs
- Formateurs experts : Data Scientists en activité dans des entreprises du CAC 40
- Projets réels : Travaillez sur des datasets authentiques et créez votre portfolio
- Certification reconnue : Validation de compétences valorisée par les recruteurs
- Accompagnement carrière : Support CV, préparation entretiens, réseau d'alumni
- Financement facilité : Éligible CPF, OPCO, Pôle Emploi
Compétences Acquises
À l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Collecter, nettoyer et préparer des données volumineuses avec Python (pandas, NumPy)
- Réaliser des analyses exploratoires et créer des visualisations percutantes (matplotlib, seaborn, Plotly)
- Appliquer les statistiques descriptives et inférentielles pour tirer des insights
- Construire et évaluer des modèles de Machine Learning supervisés et non-supervisés
- Utiliser des algorithmes avancés : régression, classification, clustering, réseaux de neurones
- Optimiser les hyperparamètres et éviter le surapprentissage
- Déployer des modèles en production avec FastAPI et Docker
- Travailler avec des pipelines de données et automatiser les workflows
Programme Détaillé de la Formation
Jour 1-2 : Python pour la Data
Bases Python, environnements virtuels, Jupyter Notebooks, pandas, NumPy, manipulation de DataFrames, import/export de données, nettoyage et préparation.
Jour 3 : Visualisation de Données
Matplotlib, seaborn, Plotly, dashboards interactifs, storytelling avec les données, création de rapports visuels professionnels.
Jour 4 : Statistiques
Statistiques descriptives, probabilités, distributions, tests d'hypothèses, corrélations, régressions linéaires, analyse de variance.
Jour 5-6 : Machine Learning
Scikit-learn, régression linéaire et logistique, arbres de décision, Random Forest, SVM, k-NN, validation croisée, feature engineering.
Jour 7 : Deep Learning
Réseaux de neurones, TensorFlow/Keras, architectures CNN et RNN, transfer learning, optimisation des modèles, GPU training.
Jour 8 : Big Data et Pipelines
Introduction à Spark, traitement distribué, pipelines de données automatisés, ETL, bonnes pratiques de gestion de données volumineuses.
Jour 9 : MLOps et Déploiement
Déploiement de modèles avec FastAPI, Docker, CI/CD, monitoring, versioning des modèles, mise en production, scalabilité.
Jour 10 : Projet Final
Projet complet de A à Z : problématique métier, collecte de données, analyse exploratoire, modélisation, évaluation, déploiement et présentation.
Technologies et Outils Utilisés
Questions Fréquentes
Puis-je suivre cette formation sans expérience en programmation ?
Absolument ! Notre formation commence par les fondamentaux de Python. Nous accompagnons les débutants avec une pédagogie progressive et des exercices adaptés. Un accompagnement personnalisé est disponible pour ceux qui en ont besoin.
Quelle est la différence entre Data Analyst et Data Scientist ?
Le Data Analyst se concentre sur l'analyse descriptive et les reportings. Le Data Scientist va plus loin avec la modélisation prédictive, le Machine Learning et le déploiement de modèles en production. Notre formation couvre ces deux aspects pour vous rendre polyvalent.
La formation est-elle éligible au CPF ?
Oui, notre formation est certifiante et éligible au financement CPF, OPCO et Pôle Emploi. Nous vous accompagnons dans toutes les démarches de prise en charge. Le financement peut couvrir jusqu'à 100% du coût de la formation.
Quel est le taux d'insertion professionnelle ?
87% de nos apprenants trouvent un emploi dans les 3 mois suivant la formation. Nous proposons un accompagnement carrière : optimisation CV, préparation aux entretiens techniques, mise en relation avec notre réseau de partenaires entreprises.
Puis-je suivre la formation à distance ?
Oui, la formation est disponible en présentiel (Paris, Lyon, Marseille) et en distanciel avec des sessions live interactives. Le format distanciel offre la même qualité pédagogique avec accès replay et support 7j/7.
Quel matériel est nécessaire ?
Un ordinateur portable (Windows, Mac ou Linux) avec au minimum 8GB de RAM. Nous fournissons tous les logiciels et accès aux environnements cloud nécessaires. Aucun achat supplémentaire n'est requis.
Prêt à Lancer Votre Carrière en Data Science ?
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