Formation Data science

Les entreprises croulent sous les données et cherchent des profils capables de les transformer en décisions. Une formation en data science vous permet de répondre à cette demande concrète, dès la sortie du parcours.

• Analystes en reconversion : vous manipulez déjà des tableaux Excel mais vous sentez le plafond de verre arriver. Un parcours orienté machine learning vous ouvre la porte du poste de data scientist, avec une rémunération junior autour de 40 000 € brut annuel.
• Développeurs en évolution : vous maîtrisez la programmation et souhaitez pivoter vers la modélisation prédictive. Une formation de perfectionnement vous permet de concevoir vos premiers algorithmes opérationnels en entreprise.
• Managers de projet data : vous pilotez des équipes techniques sans maîtriser leurs outils. Un parcours d'expertise vous donne les bases statistiques pour cadrer les livrables et dialoguer avec vos data scientists.
• Demandeurs d'emploi Bac+2 : vous cherchez une reconversion vers un secteur en tension. Une formation certifiante en data science, finançable via le Compte personnel de formation, vous positionne sur un marché où les offres dépassent les candidats disponibles.

Une formation sérieuse vous rend opérationnel sur ces actions concrètes.

• Nettoyer et qualifier un jeu de données brutes pour le rendre exploitable en production.
• Construire un modèle prédictif de classification avec Python et évaluer sa performance.
• Visualiser les résultats d'une analyse pour les restituer à une équipe métier non technique.
• Automatiser un pipeline de traitement de données récurrentes et réduire le temps de préparation de 80 %.
• Formuler une problématique métier en question de data science et choisir l'algorithme adapté.

Voici deux exemples de parcours pour vous projeter concrètement dans une formation en data science.

Data science : fondamentaux et exploration des données (niveau initiation)

Ce parcours s'adresse aux profils sans expérience en programmation ni en statistiques. Il vise à produire une première analyse exploratoire complète et communicable.

• Durée estimée : 3 jours
• Objectif principal : réaliser une analyse exploratoire autonome sur un jeu de données réel

Data science : machine learning et modélisation prédictive (niveau perfectionnement)

Ce parcours cible les profils ayant déjà pratiqué Python et les statistiques de base. L'objectif est de déployer un modèle prédictif dans un contexte professionnel réel.

• Durée estimée : 5 jours
• Objectif principal : concevoir et évaluer un modèle de machine learning sur une problématique métier