Formation Data Science : Python et machine learning
Objectifs, prérequis, durée et évaluation à vérifier dans le programme daté
Programme
durée à confirmer
Certification
offre exacte à vérifier
Questionnaire
Satisfaction apprenants
Sur devis
financement selon accord du financeur
Plus qu'un organisme de formation,
un mouvement
Participation au programme Osez l’IA, organisation de Hacktogone et collaborations avec des écoles et institutions.
Comprendre le métier de Data Scientist
Les besoins varient selon le secteur, le poste, l'expérience et la région. Pour évaluer le marché ou un salaire, consultez des offres et études datées, en précisant leur source et leur périmètre.
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.
Le niveau requis dépend du programme retenu. Vérifiez notamment les prérequis en Python, statistiques et algèbre, ainsi que la nature des exercices et des jeux de données.
Pourquoi Choisir Notre Formation Data Science ?
- Parcours structuré : objectifs, séquence et durée décrits dans le programme daté
- Intervenant : identité et expérience à vérifier pour la session retenue
- Projets réels : Travaillez sur des datasets authentiques et créez votre portfolio
- Évaluation : modalités et critères à vérifier avant l'inscription
- Accompagnement : services inclus à confirmer dans l'offre
- Financement : éligibilité et prise en charge selon l'offre et l'accord du financeur
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 peut-elle être financée ?
Cela dépend de l'offre exacte, de votre situation et de l'accord du financeur. Vérifiez la fiche officielle, la certification éventuellement visée, le tarif et le reste à charge avant toute inscription.
Comment évaluer les débouchés ?
Comparez des offres d'emploi datées, les compétences demandées et les résultats publiés avec leur méthode de calcul. Aucun taux d'insertion n'est annoncé ici sans registre de preuve.
Puis-je suivre la formation à distance ?
Le lieu, le format, l'accès éventuel aux supports et les horaires d'assistance sont précisés dans l'offre retenue. Vérifiez-les avant l'inscription.
Quel matériel est nécessaire ?
Le matériel, la configuration, les logiciels, les accès aux environnements cloud et leurs éventuels coûts sont précisés dans le programme retenu avant l'inscription.
Prêt à Lancer Votre Carrière en Data Science ?
Demandez le programme, les prérequis et la durée de la prochaine session.
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