Démarrer en Data Science avec Python - BC01 : Automatiser la collecte et le traitement des données

• Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data - Code CertifInfo 116296
  • Niveau de qualification : 6 - Savoirs approfondis

Objectifs

Cette formation modulaire permet d'acquérir et de valider les compétences des blocs suivants du titre professionnel RNCP?38616?– “Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data - option Data Science” : 

– Bloc 1 ?: Automatiser la collecte et le traitement des données (Data Engineering)


Les modalités d'évaluation sont conformes aux référentiels RNCP (cas pratique, livrables, mise en situation professionnelle, jury), et la validation donne lieu à l'attestation officielle de réussite des blocs.

Programme de la formation

Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data - RNCP38616BC01

À l'issue de cette formation, les stagiaires seront capables de configurer un environnement de travail professionnel, d'écrire des scripts simples en Python, et de mobiliser les outils fondamentaux de la data science (Jupyter, Pandas, SQL, APIs) pour collecter, analyser et manipuler des données, en s'appuyant sur les bases en statistiques et en raisonnement analytique.

Module 1 – Set up (8h)

Objectifs : Installer et configurer ton environnement de travail (outils de développement, terminal, git, et plateforme Kitt) pour être prêt à coder efficacement pendant toute ta formation.

Module 2 – Python (8h)

Objectif : À l'issue de cette unité, les stagiaires seront capables d'écrire des scripts simples en Python en mobilisant les structures de contrôle, les types de données fondamentaux et les concepts clés de la programmation, afin de préparer les bases nécessaires à l'analyse de données.

Module 3 – Data toolkit (24h)

Objectifs : À l'issue de cette unité, les stagiaires seront capables d'explorer, décrire et visualiser des ensembles de données à l'aide de Python et de bibliothèques adaptées, afin d'identifier des tendances, des corrélations et des insights pertinents pour une analyse structurée.

Validation et sanction

Modalités d'évaluation

Cas pratique et mise en situation

Évaluations : Cas pratique, mise en situation professionnelle et livrables permettent d'évaluer les compétences des apprenants.

Session d'information

Une session dédiée à la certification est organisée pendant la formation. Elle inclut :

Le déroulement de l'examen

Les dates et inscriptions

Slides et replay sont partagés rapidement avec les apprenants.

Évaluations en ligne

Les évaluations se font entièrement à distance.

Dates et liens d'inscription communiqués durant la formation.

Convocation officielle envoyée par mail après inscription.

 

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 3 et 4