Data scientist

• Data scientist - Code CertifInfo 117560
  • Niveau de qualification : 7 - Savoirs hautement spécialisés

Objectifs

La formation "Data Scientist : de l'intégration à l'industrialisation des données" prépare les stagiaires à la certification validant les cinq blocs de compétences nécessaires à la mise en œuvre d'un projet d'analyse de données de bout en bout :
- Analyse des besoins métiers de la structure en matière d'accompagnement décisionnel afin d'établir une stratégie globale de transformation de la donnée prenant en compte les contraintes sociales, économiques et environnementales.
- Pilotage de la remontée et de l'intégrité des données en collaboration avec les équipes techniques en vue de leur exploitation.
- Exploration et analyse des ensembles de données pour fournir des connaissances ("insights") exploitables et soutenir la prise de décision.
- Développement des modèles par l'utilisation des techniques avancées de statistiques et d'apprentissage automatique pour fournir des informations et accompagner le processus de décision.
- Pilotage des projets en communiquant avec les parties prenantes et en guidant les membres de l'équipe pour atteindre des objectifs spécifiques.

Objectifs pédagogiques de la formation :
- Permettre une reconversion vers les métiers du numérique.
- Permettre aux stagiaires de maîtriser la chaîne de valeur de la donnée depuis l'intégration jusqu'à sa visualisation, en passant par l'analyse.
- Donner aux stagiaires les compétences leur permettant d'être opérationnels dans la mise en œuvre de projets d'analyse de données : gestion de projet, technologies logicielles, méthodologie d'analyse des données.

Programme de la formation

Stratégie des besoins clients appliquées au data science.
Accueil/Administratif ; prise en main des outils.
Analyse Besoin, Architecture des systèmes de données.
Intégration des données.
Programmation SQL.
Outils pour le traitement des données, Alteryx.
Projet 'Intégration des données', Web + Webscrapping.
Exploration et analyse de données décisionnelle.
Introduction à la Data Science.
FOAD (Python, Base de données, ML).
Programmation Objet Python, Python pour la science des données.
Statistiques pour le big data.
Base de l'Apprentissage Automatique, Visualisation des données.
Visualisation des données avec PowerBI, Projet.
Analyse approfondie avec le Machine Learning.
Apprentissage automatique avancé.
Projet ‘Analyse de données', Solution Interactive.
Méthodologie de travail personnel.
Coordination et management d'un projet data science.
Informatique et liberté.
Travail en équipe,gestion de Projet Big Data/Informatique.
Module Projet Data Scientist : De l'intégration à l'industrialisation.
Module accompagnement vers l'emploi.
Stage en entreprise.

Validation et sanction

titre diplôme homologué

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 5 et plus