Bac+3 – Data Science

• Apprenez à collecter, extraire et transformer les données.
• Maîtrisez les KPIs pour créer des dashboards automatisés.
• Formez-vous aux outils d’analyse les plus utilisés.
• Construisez un portfolio avec des vrais datasets.

Notre formation est trés intense. Pour être prêt(e) et démarrer dans les meilleurs conditions, vous devez effectuer un travail préparatoire d’environ 40h pour apprendre les fondamentaux de la data anlyse.

Pour postuler à cette formation :
Vous devez être titulaire d’un diplôme de niveau 4 (BAC) avec au moins 1 an d’expérience professionnelle ou être titulaire d’un niveau 5 (BAC+2).

Sélection :
Obtention de l’aval de la commission pédagogique.

• Introduction à Python

Il est fortement recommandé de participer à notre semaine d’introduction à Python, en ligne, avant le bootcamp (minimum 10h). Pendant cette période, vous travaillerez avec vos formateurs pour comprendre les principes fondamentaux de Python. Familiarisez-vous avec la terminologie technique, les concepts clés et l’état d’esprit nécessaire à l’apprentissage avant votre premier jour de formation.

• Analyse de données

Extrayez des données de bases de données relationnelles, manipulez des matrices de données volumineuses et créez des visualisations. Comprenez les concepts mathématiques clés pour l’analyse des données, comme les statistiques et l’algèbre linéaire.

• Décision Science

Apprenez à maîtriser la phase de préparation d’un data set volumineux. Extrayez des informations en interprétant des résultats statistiques basés sur des modèles de régression multivariés, des tests d’hypothèse et des intervalles de confiance.

• Machine Learning

Apprenez à utiliser Scikit-Learn (préparation des données, feature engineering, sélection des modèles, évaluation et fine-tuning) et comprenez les intuitions mathématiques et les implémentations numériques des modèles de ML.

• Deep Learning

Maîtrisez les architectures et les paramètres des réseaux neuronaux, en construisant des réseaux pour l’analyse d’images, de séquences et de textes. Plongez dans l’IA en codant un transformer à partir de zéro et en développant des applications GenAI. Gagnez des compétences pratiques avec des « grands modèles » pré-entraînés issus des dernières recherches open-source.

• Machine Learning Engineering

Transformez vos meilleurs modèles en un package python reproductible qui peut être entraîné sur des données volumineuses dans le cloud, à l’aide de machines virtuelles et de bases de données en ligne. Surveillez les performances de votre modèle au fur et à mesure de l’arrivée de nouvelles données, réentraînez-le si nécessaire et exposez ses prédictions via des API ou des sites Web.

Formation en présentiel à temps plein : 9 semaines

Formation en distanciel à temps partiel : 6 mois

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Data Scientist