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Titre professionnel concepteur développeur d'applications - Data Scientist

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000109447
Organisme responsable : Datarockstars (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Référentiels

Code Rome

  • M1805 Études et développement informatique

Formacode

  • 31006 : Sécurité informatique
  • 31010 : Architecture web
  • 31036 : Administration base de données
  • 31067 : Développement informatique
  • 31084 : Informatique de gestion

Présentation de la formation

Objectifs

  • Développer les connaissances théoriques indispensables aux métiers de Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist
  • Apprendre à analyser, visualiser et explorer les données
  • Apprendre à mettre en production des projets Data
  • Savoir entraîner des modèles de Machine Learning et de Deep Learning
  • Connaître et maîtriser les technologies Big Data

Programme de la formation

MODULE 1 : Les fondamentaux (Kit de survie) Maîtrise des outils indispensables : GitHub, Jupyter Notebook, PyCharm Python pour la Data Science : manipulation des bibliothèques Python (Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy) Fondamentaux mathématiques : algèbre linéaire, statistiques et probabilités MODULE 2 : Data Analysis Data Analysis et Data Cleaning : utilisation de GitHub, requêtes SQL, utilisation d'API Data Visualization : librairies Bokeh, Seaborn, Plotly Data Exploration :…

MODULE 1 : Les fondamentaux (Kit de survie)
  • Maîtrise des outils indispensables : GitHub, Jupyter Notebook, PyCharm
  • Python pour la Data Science : manipulation des bibliothèques Python (Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy)
  • Fondamentaux mathématiques : algèbre linéaire, statistiques et probabilités
MODULE 2 : Data Analysis
  • Data Analysis et Data Cleaning : utilisation de GitHub, requêtes SQL, utilisation d'API
  • Data Visualization : librairies Bokeh, Seaborn, Plotly
  • Data Exploration : analyse des données en Python pour extraire des insights
MODULE 3 : Data Engineering
  • Manipulation d'API : développement et gestion d'API
  • Mise en production de projets Data : dockerisation, clusters Kubernetes
  • Cloud : Amazon AWS, Google Cloud, monitoring des serveurs
MODULE 4 : Machine Learning
  • Apprentissage supervisé et non supervisé : Scikit-Learn (SVM, k-NN, PCA, Random Forest)
  • Généralisation des modèles : techniques de régularisation
  • Natural Language Processing : NLTK, SpaCy
MODULE 5 : Big Data Engineering
  • Écosystème Hadoop : architecture et cas d'usage
  • Bases de données SQL / NoSQL : MongoDB, Elasticsearch, Neo4j
  • Data Streaming : pipelines et Kafka
MODULE 6 : Deep Learning
  • Réseaux de neurones : conception et entraînement
MODULE 7 : Computer Vision
  • Détection et classification d'images
  • Déploiement d'applications
MODULE 8 : Deep Reinforcement Learning et RNN
  • Entraînement d'agents
  • Évaluation de modèles RNN
COACHING PROFESSIONNEL
  • Aide à la rédaction de CV et lettres de motivation
  • Préparation aux entretiens d'embauche
  • Sessions de Q/A Data
  • Aide à la recherche d'emploi via une plateforme dédiée

Validation et sanction

Titre professionnel concepteur développeur d'applications

Type de formation

Certifiante

Niveau de sortie

Bac + 3 et 4

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

400 h

Financement

Conventionnement
Oui

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Chefs de projets Products Owners Développeurs Data Analysts

Niveau d'entrée

BAC + 2

Conditions spécifiques et prérequis

Connaissances en mathématiques de base (niveau bac scientifique).

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Datarockstars
92800 Puteaux
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes