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Formations Big Data / Datavisualisation - IT - Informatique

Formation Data Scientist – Niveau Initiation : Les fondamentaux

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités ! Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Contexte de la formation

Vous cherchez à exceller dans le domaine en plein essor de la data science ? Vous voulez apprendre à transformer des données brutes en informations exploitables ? Découvrez notre formation Data Scientist : Les fondamentaux de la Data Science pour une immersion complète dans ce domaine captivant.

Dans le monde professionnel moderne, la data science est devenue une compétence essentielle. Elle joue un rôle prépondérant dans la prise de décisions stratégiques et l’optimisation des processus dans les entreprises. La maîtrise de la data science ouvre des perspectives d’évolution de carrière impressionnantes et offre une valeur ajoutée indéniable à votre profil professionnel. Cette compétence vous permet de vous distinguer dans le marché du travail, où la demande pour les professionnels qualifiés en data science est en constante augmentation. En maîtrisant l’art de transformer des données complexes en informations significatives, vous pouvez participer activement à l’innovation et à la croissance de votre entreprise.

Êtes-vous prêt à donner un nouvel élan à votre carrière et à vous positionner comme un expert en data science ?

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, embarquez dans un parcours de formation complet et innovant. Notre formation Data Scientist : Les fondamentaux de la Data Science vous offre une immersion approfondie dans le fascinant monde de la data science. Vous apprendrez à comprendre et à maîtriser les concepts clés, les outils et technologies couramment utilisés par les data scientists. De Python à R, en passant par SQL, Pandas, NumPy et Matplotlib, notre programme est conçu pour vous doter d’une palette de compétences robuste et adaptable. Votre Formateur Expert Métier vous accompagnera dans le développement de vos compétences analytiques et vous aidera à résoudre des problèmes concrets grâce à des études de cas pratiques. L’efficacité et l’adaptabilité de notre formation sont garanties par une approche pédagogique axée sur l’application pratique et l’analyse de cas réels.

Il est temps de franchir une nouvelle étape dans votre carrière et de devenir un acteur clé de la transformation numérique. Profitez de la formation Data Scientist : Les fondamentaux de la Data Science pour acquérir les compétences nécessaires pour exploiter le plein potentiel des données et contribuer activement à la prise de décisions éclairées dans votre entreprise. N’hésitez plus, inscrivez-vous dès maintenant et commencez à construire votre avenir en tant que data scientist qualifié.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à une variété de professionnels souhaitant se spécialiser ou approfondir leurs connaissances dans le domaine de la Data Science. Elle est particulièrement pertinente pour les Analystes qui souhaitent exploiter de manière plus efficiente les données dans leurs analyses. Les Statisticiens trouveront dans ce stage une opportunité d’enrichir leurs compétences en matière de gestion, d’analyse et d’interprétation des données. Les Architectes, souvent confrontés à la complexité des systèmes d’information, pourront obtenir une meilleure compréhension des enjeux liés à la data. Enfin, les Développeurs intéressés par la science des données y trouveront des éléments concrets pour intégrer ces compétences à leur pratique. En somme, cette formation est idéale pour tout professionnel cherchant à maîtriser les fondamentaux de la Data Science dans l’optique d’optimiser leur utilisation des données.

Objectifs

  • Comprendre le rôle et les responsabilités d’un Data Scientist dans une organisation
  • Maîtriser les concepts fondamentaux de la Data Science, y compris les méthodes statistiques, le machine learning et l’analyse de données
  • Apprendre à utiliser des outils et des logiciels spécifiques à la Data Science, comme Python ou R pour l’analyse de données
  • Savoir identifier, collecter et nettoyer les données pertinentes pour répondre à une question de recherche ou résoudre un problème spécifique
  • Développer des compétences pour modéliser et interpréter les résultats de l’analyse de données, et les communiquer de manière efficace à des publics non techniques
  • Participer activement à un projet de Data Science, de la formulation du problème à la présentation des résultats.

Programme

  • 1. INTRODUCTION AUX RESEAUX DE NEURONES
    • Comprendre le fonctionnement d’un réseau de neurones
    • Les différents types de réseaux de neurones : Perceptron multicouche, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks
    • Les utilisations courantes des réseaux de neurones
    • Les principaux défis dans l’utilisation des réseaux de neurones
    • Travaux pratiques : Créer votre premier réseau de neurones avec Python
  • 2. MACHINE LEARNING AVANCÉ
    • Introduction aux algorithmes de Machine Learning avancés : SVM, Random Forest, XGBoost
    • Découvrir le Deep Learning : différence avec le Machine Learning, applications du Deep Learning
    • Les défis du Deep Learning
    • Travaux pratiques : Appliquer des algorithmes de Machine Learning avancés sur un jeu de données
  • 3. ANALYSE DE DONNÉES NON STRUCTURÉES
    • Comprendre ce qu’est une donnée non structurée
    • Les techniques d’analyse de données non structurées : Text Mining, Image Recognition
    • L’importance de l’analyse de données non structurées dans la Data Science
    • Travaux pratiques : Analyser des données non structurées avec Python
  • 4. RÉVISION ET APPROFONDISSEMENT
    • Révision des concepts et techniques appris
    • Approfondissement des sujets selon le choix des participants
    • Échanges et discussions sur les problématiques rencontrées lors des travaux pratiques
  • 5. ATELIER PRATIQUE
    • Exploration des données, préparation des données, choix et mise en œuvre des algorithmes de Machine Learning, évaluation des modèles
    • Présentation des résultats obtenus
    • Conseils pour continuer à apprendre et se perfectionner en Data Science après la formation

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Avoir des connaissances de base en programmation ou scripting. Vous devez être à l’aise avec les concepts fondamentaux de la programmation comme les structures de contrôle (boucles, conditions), l’utilisation de fonctions et la gestion des erreurs.
Disposer d’un bagage en statistiques. Même si cela n’est pas obligatoire, une connaissance de base des statistiques (moyenne, médiane, écart-type, etc.) vous aidera à mieux comprendre certains concepts abordés durant la formation.
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur.

Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : IT-95791

Durée : 21 heures soit 3 jours

Tarif : 2930€ HT / Personne

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Durée : 21 heures soit 3 jours

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