Data Scientist : analyser et valoriser les données de l'entreprise
Transformez les données de votre entreprise en décisions : collecte, nettoyage, analyse statistique, visualisation et premiers modèles prédictifs.
Objectifs pédagogiques
- Situer les métiers de la donnée et les étapes d'un projet data
- Manipuler des données avec Python et ses bibliothèques d'analyse
- Nettoyer, structurer et fiabiliser un jeu de données
- Mener une analyse statistique descriptive et exploratoire
- Construire des visualisations lisibles et un tableau de bord
- Entraîner et évaluer un premier modèle de machine learning
- Restituer ses résultats à un public métier non technique
Programme
Comprendre l’écosystème de la donnée
- Métiers de la donnée : analyst, scientist, engineer
- Les étapes d’un projet data, de la question métier au déploiement
- Enjeux de qualité, de gouvernance et de conformité RGPD
Manipuler les données avec Python
- Prise en main de l’environnement de travail
- Bases du langage utiles à l’analyse
- Charger, explorer et transformer des tableaux de données
- Croiser plusieurs sources
Nettoyer et fiabiliser
- Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes
- Typage, formats de dates, harmonisation des libellés
- Documenter ses traitements pour les rendre reproductibles
Analyser
- Statistique descriptive : tendance centrale, dispersion, distribution
- Analyse exploratoire et recherche de corrélations
- Segmenter une population et interpréter les écarts
Visualiser et restituer
- Choisir le bon graphique selon la question posée
- Construire un tableau de bord lisible
- Raconter ses résultats à un public non technique
Premiers modèles de machine learning
- Apprentissage supervisé : régression et classification
- Entraînement, jeu de test et mesure de la performance
- Sur-apprentissage, biais et limites d’un modèle
- Ce qu’un modèle peut promettre — et ce qu’il ne peut pas
Projet fil rouge
- Cadrage d’une problématique métier
- Traitement complet du jeu de données
- Restitution et soutenance
Pour aller plus loin
Ce parcours complète notre offre en intelligence artificielle. Pour prendre de la hauteur avant de vous spécialiser, découvrez la formation Intelligence artificielle en entreprise.
À lire sur le blog : cas d’usage de l’IA générative en TPE et PME.
Formation 100 % à distance, où que vous soyez — dans l’Oise (60), le Val-d’Oise (95) comme partout en France. Un questionnaire de positionnement est réalisé avant l’entrée en formation : contactez-nous ou demandez un devis.
Méthodes & moyens pédagogiques
Formation à distance combinant classes virtuelles et travaux pratiques encadrés : chaque notion est immédiatement mise en œuvre sur des jeux de données réels. Un projet fil rouge est mené du premier au dernier jour, avec accompagnement individualisé par le formateur.
Modalités d'évaluation
Évaluation continue des acquis tout au long du parcours (QCM, exercices sur jeux de données, projet fil rouge) et soutenance finale du projet. Attestation de fin de formation remise à l'issue du parcours.
Accessibilité
Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Référente handicap : Sandra Zingile — szingile@kc-formation.com. Nous étudions avec vous les adaptations matérielles, pédagogiques et organisationnelles nécessaires.
Questions fréquentes
Faut-il savoir programmer avant d'entrer en formation ?
Non, aucun prérequis n'est exigé : les bases de Python nécessaires à l'analyse de données sont enseignées dans le parcours. Une aisance avec les chiffres et la logique facilite néanmoins la progression. Un questionnaire de positionnement permet de calibrer le parcours à votre profil.
Pourquoi une durée variable de 70 à 140 heures ?
Parce que les objectifs diffèrent : une montée en compétences sur l'analyse et la visualisation demande moins d'heures qu'un parcours incluant le machine learning et un projet complet. Nous définissons ensemble le format lors du cadrage.
Quelle différence entre data analyst et data scientist ?
Le data analyst exploite et restitue les données existantes pour éclairer des décisions. Le data scientist va plus loin en construisant des modèles prédictifs. Ce parcours couvre le socle commun puis ouvre sur la modélisation, selon le format retenu.
Le parcours convient-il à une reconversion professionnelle ?
Oui, dans le cadre d'un projet construit et financé, par exemple avec France Travail ou une POEI. Les métiers de la donnée recrutent, mais la réussite d'une reconversion tient d'abord à la régularité du travail personnel : nous en parlons ouvertement lors du cadrage.