Maîtrisez les compétences essentielles d'un Data Scientist
Préparation et nettoyage des données
Apprenez à transformer des données brutes en un format exploitable en éliminant les erreurs et les incohérences.
Exploration et interprétation des données
Maîtrisez les techniques de visualisation et les méthodes statistiques pour tirer des conclusions significatives à partir de vos données.
Création de modèles prédictifs
Faites vos premiers pas dans l'intelligence artificielle en apprenant à créer des modèles qui peuvent prédire des résultats futurs.
Gestion de Modèles en Production
Découvrez comment monitorer la performance de vos modèles d'IA en production et les ajuster en fonction des données en temps réel.
Une formation à distance, mais jamais seul
Toujours disponibles pour vous, 7j/7
Que vous ayez une question ou besoin d’aide, nos formateurs sont là, tous les jours, entre 8h et 22h, pour vous répondre en chat ou en visio. Nos classes virtuelles en petit groupe renforcent cet accompagnement en direct et interactif, pour vous offrir une vraie proximité, même à distance.
Un accompagnement qui ne s’arrête jamais
Une fois la formation terminée, nous restons à vos côtés pour vous aider à décrocher le poste qui correspond à vos ambitions. CV, préparation aux entretiens, ou conseil sur vos futures opportunités : nous sommes avec vous aussi longtemps que vous en aurez besoin.
Programme de la formation
Module 1 : Fondamentaux en Python et Mathématiques pour la Data Science (40h)
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Programmation Python : Apprendre les bases de Python et ses structures fondamentales.
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Manipulation des données : Utiliser les bibliothèques NumPy et Pandas pour analyser et transformer les données.
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Statistiques et algèbre linéaire : Maîtriser les concepts clés en probabilités, matrices et vecteurs.
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Outils de collaboration : Gérer les projets avec Git et travailler efficacement dans un environnement Jupyter.
Module 2 : Analyse et Visualisation de données (40h)
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Nettoyage des données : Explorer, traiter les valeurs manquantes et encoder les variables.
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Analyse statistique : Réaliser tests d'hypothèses, corrélations et intervalles de confiance.
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Visualisation des données : Créer des graphiques avec Matplotlib, Seaborn et Plotly.
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Communication claire : Présenter des analyses visuelles impactantes.
Module 3 : Machine Learning (130h)
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Préparation des données : Normaliser, sélectionner les features et transformer les données pour le Machine Learning.
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Apprentissage supervisé : Appliquer des algorithmes de classification et régression.
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Apprentissage non supervisé : Maîtriser le clustering et l’analyse dimensionnelle (K-means, PCA).
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Optimisation et analyses avancées : Valider les modèles, tuner les hyperparamètres, analyser séries temporelles et données textuelles.
Module 4 : Deep Learning (50h)
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Bases du Deep Learning : Comprendre les principes fondamentaux et concepts clés.
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Construction de réseaux : Créer des réseaux denses, convolutifs (CNN) et récurrents (RNN) avec TensorFlow et Keras.
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Applications concrètes : Travailler sur des projets en vision par ordinateur et NLP.
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Conception de solutions IA : Adapter des modèles à des problématiques variées.
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Bases de données et Big Data : Manipuler des bases relationnelles avec SQL et traiter des données massives avec PySpark.
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Déploiement de modèles : Utiliser Docker et MLFlow pour déployer des modèles de machine learning.
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Création d'API : Exposer des modèles via des API pour les rendre accessibles.
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Cloud et MLOps : Gérer des environnements cloud et maîtriser les techniques de MLOps.
Module 5 : Ingénierie des données et MLOps (40h)
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Projet Final: Intégrer les compétences acquises dans un projet pratique.
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Préparation au CV et à l'Entretien: Apprendre à créer un CV efficace et à se préparer pour les entretiens.
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Soft Skills: Développer des compétences transversales comme la communication et le travail en équipe.
Module 6 : Projet final et préparation professionnelle (100h)
Des programmes conçus et enseignés par des experts du secteur
Akhenaton MASSAKI
Data Scientist
Jonathan SIMON
Data Analyst
Wahiba OUADI
Data Analyst
Samy WAHBI
Data Scientist
Christophe GIRAUD
Data Analyst
Fahmi SATOURI
Data Analyst
Travaillez sur des cas concrets d'entreprise
Formation 100% axée sur la pratique
Manipulez des données réelles issues de secteurs variés : finance, marketing, RH, commerce, etc. Résolvez des problématiques concrètes inspirées des besoins des entreprises pour développer des compétences directement applicables.
Un projet final sur-mesure
Terminez votre formation par un projet personnalisé en choisissant votre base de données et votre problématique, adapté au secteur où vous souhaitez évoluer pour valoriser vos compétences auprès des recruteurs.
+500
apprenants formés
82%
des apprenants en poste dans les 6 mois après nos formations
100%
de satisfaction
DataSuits en quelques chiffres
Nos apprenants témoignent
Nos Alumnis s'expriment sur leur expérience de formation et en particulier sur leur satisfaction relativement à :
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La qualité des enseignements
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La pédagogie et la disponibilité des enseignants,
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Le suivi pendant et après la formation
Ils recrutent nos alumnis
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Financez intégralement votre formation
France Travail
Si vous êtes en recherche d'emploi, votre formation peut être entièrement financée par France Travail.
Opérateurs de compétences
Si vous êtes salarié, vous avez la possibilité de solliciter le financement de votre formation par votre entreprise.
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Votre région en France peut prendre en charge la totalité des frais de votre formation.
Salariés en transition professionnelle
Si vous êtes salarié, obtenez jusqu'à 100% de financement pour votre formation afin de changer de carrière et d'apprendre un nouveau métier.
