Certificat Data Scientist

Le Data Scientist produit et développe les modèles d’analyse de données en entreprise. Avec des compétences techniques en Machine Learning et Deep Learning, il traite la donnée pour en extraire des informations tangibles et exploitables pour le développement des projets d’entreprises. 

Perso data scientist

Modalité
d'évaluation

Durant la formation, le responsable de cohorte apprécie objectivement l’acquisition des compétences du candidat au travers de divers travaux pratiques dans un environnement dédié et par la mise en place d’un contrôle continu de connaissance du candidat. À la fin de chaque session, un test d’évaluation chronométré sur un use case en data science en lien direct avec le bloc d’activité valide l’acquisition des compétences techniques. Ce test permet d’évaluer le niveau de connaissance du candidat de manière objective dans un cas concret et ainsi s’assurer de la maîtrise des compétences techniques de base. Les candidats sont également mis en situation professionnelle par l’intermédiaire de résolution de cas pratique d’entreprise réel ou fictif directement lié au bloc d’activité, qu’ils présentent oralement devant un jury composé de professionnels de la data science en poste depuis 3 à 5 ans et de membres de la direction pédagogique.

Les
Compétences

Préparation et Programmation des données en vue d'une analyse statistique

  • Activités
  • Compétences
  • Lire et comprendre les langages de programmation les plus utilisés (Python et r)
  • Manipuler et gérer les tableaux de données
  • Interroger, manipuler, ordonner et modifier un jeu de données
  • Cibler la problématique et déterminer les objectifs d'une demande d'analyse statistique 
  • Lire un jeu de données, en prenant en compte sa structure, le manipuler et le traiter  afin de répondre à une demande d'analyse externe ou interne 
  • Choisir le langage de programmation et les bibliothèques pertinentes pour assurer une analyse efficiente en fonction de la problématique posée.
  • Entraîner un modèle de classification ou de régression à l'aide de l'apprentissage supervisé
  • Évaluer le modèle mis en place et effectuer les ajustements nécessaires dans le but de l'améliorer

Présentation des résultats d'analyse statistique

  • Activités
  • Compétences
  • Maîtriser, customiser une grande variété de rendus graphiques 
  • Produire des graphiques statistiques
  • Présenter un résultat d'analyse statistique de façon  synthétique
  • Utiliser une grande variété de rendus graphiques (nuage de points, graphes, camembert, histogramme etc.…)  en employant les outils dédiés  afin de présenter de manière lisible et intelligible les résultats d'une analyse statistique d'un jeu de données
  • Produire des graphiques statistiques d'analyse de corrélations pertinents afin de faire ressortir les interactions pertinentes
  • Élaborer un Dashboard interactif afin de diffuser une vision pertinente des résultats d'analyse aux différentes équipes
  • L'ensemble de la démarche d'analyse, les méthodes et outils employés sont consignés dans un fichier (et/ou un exécutable) accessible à d'autres utilisateurs

Machine learning supervisé

  • Activités
  • Compétences
  • Classification supervisée avec Scikit-learn
  • Classification avancée
  • Méthodes de Régression
  • Série temporelles
  • Text mining
  • Concevoir des modèles de classification simple, permettant de classer des observations à partir de variables qualitatives ou quantitatives.
  • Combiner des modèles simples à l'aide de méthodes d'ensemble afin de résoudre et d'entraîner des modèles de classification élaborés.
  • Implémenter des algorithmes de segmentation (Clustering), en s'appuyant sur des jeux de données non annotés afin de regrouper des données en "Clusters" selon des métriques de similarités bien choisies.
  • Utiliser les principaux algorithmes de réduction de dimension afin de réduire la taille des jeux de données ,en perdant un minimum d'informations, de façon à appliquer des méthodes de machines learning similaire dans un temps réduit.
  • Manipuler les modèles de régression afin de modéliser la relation statistiques  d'une variable quantitative par rapport à une ou plusieurs autres et de pouvoir effectuer des prédictions.
  • Élaborer des modèles composites à l'aide de transformateurs et des estimateurs afin d'automatiser le processus de traitement de données, d'apprentissage et d'entraînement automatique d'un modèle grâce aux pipelines.

Machine learning non-supervisé

  • Activités
  • Compétences
  • Méthodes de clustering
  • Méthodes de réduction de dimension
  • Machine Learning sur Graphes
  • Analyser l'évolution d'une série chronologique à l'aide des principaux modèles de séries temporelles (ARMA, ARIMA, SARIMA…)  afin d'obtenir des statistiques prédictives.
  • Gérer les techniques de manipulation et de prétraitement de données textes à l'aide de l'apprentissage de modèles statistiques afin d'extraire des informations de haute qualité.
  • Identifier les concepts et algorithmes fondamentaux de la théorie des graphes avec les outils dédiés afin de créer, manipuler et étudier la structure, la dynamique et les fonctions de réseaux complexes

Big Data / Database

  • Activités
  • Compétences
  • Data Processing et Machine learning sur des grandes bases de données      
  • Langage SQL
  • PyMongo
  • Choisir l'environnement de données le plus adéquat en fonction de la problématique à traiter
  • Manipuler des jeux de données massifs en architecture distribuée de manière performante 
  • Utiliser le langage informatique (SQL) afin d'implémenter des requêtes et gérer des bases de données relationnelles à l'aide d'une syntaxe simple et utilisable sur une grande variété de logiciels
  • Élaborer, entraîner, évaluer des modèles de classification et de régression adaptés aux architecture distribués afin d'obtenir des prédictions

Deep Learning

  • Activités
  • Compétences
  • MultiLayer Perceptron
  • Convolutional neural networks
  • Recurrent neural networks
  • Generative Adversarial Network
  • Framework Tensorflow
  • Concevoir un modèle de réseau de neurones en utilisant l'architecture adaptée à un problème donné afin de résoudre des problèmes complexes qui reposent sur des données non structurées comme le texte, le son ou l'image.
  • Maîtriser la conception, l'entraînement et les subtilités d'un réseau de neurone standard (MLP) à plusieurs couches pour maîtriser diverses tâches de régression et de classification
  • Maîtriser la conception l'entraînement et les subtilités d'un réseau de neurone convolutif (CNN) pour maîtriser diverses tâches comme la reconnaissance d'image à l'aide de réseaux de neurones convolutifs ainsi que des algorithmes simples afin de résoudre des problèmes de classification et de Machine Learning lié aux images.
  • Maîtriser la conception, l'entraînement et les subtilités d'un réseau de neurone récurrent (RNN) afin de traiter des données séquentielles comme les données textuelles et de prédire les prochaines données (mot, caractère ou phrase suivante).
  • Concevoir un réseau de neurone génératif (GAN) afin de créer un générateur automatique d'images
  • Interpréter les résultats obtenus par un réseau de neurones afin d'être en mesure d'expliquer le modèle à un personnel "non technique"

Systèmes complexes & IA

  • Activités
  • Compétences
  • Reinforcement Learning
  • Système de recommandation
  • Deep reinforcement learning
  • Exploiter les fondements mathématiques et les principaux algorithmes utilisés en "reinforcement Learning" afin de prendre des mesures dans un environnement, menant à une maximisation de la notion de récompense cumulative.
  • Élaborer un système de recommandations efficient qui prédit les préférences d'un utilisateur sur la base de son comportement et des comportements des autres utilisateurs.
  • Concevoir des algorithmes de reinforcement learning afin d'approfondir l'apprentissage assuré par des réseaux de neurones.
  • Mettre en place des algorithmes évolutifs dans des situations où les algorithmes classiques de Reinforcement Learning sont inefficaces afin de rechercher des solutions à des problèmes complexes en mimant l'évolution et en intégrant des mutations stochastiques
  • Maîtriser l'arbitrage exploration et exploitation pour répondre à la problématique d'apprentissage

Les
Prérequis

Nos apprenants

Les métiers de la Data s’ouvrent à de nouveaux profils. Pour notre formation Data Scientist, nos apprenants ont un niveau d’étude Bac +3 minimum scientifique, mathématiques ou statistiques. Le métier de Data Scientist évolue et se diversifie. 

De nombreux demandeurs d’emploi se positionnent sur le marché du travail grâce à notre career service !

La place des femmes dans nos parcours

Selon l’étude du BCG What’s Keeping Women Out of Data Science, les femmes représentent 20% des Data Scientists en poste. DataScientest s’engage pour encourager l’insertion des femmes dans les métiers de la Data.

L’employabilité

Le taux d’employabilité de nos apprenants pour les trois dernières années est de :
  • 93 % dans les 6 mois qui suivent la formation
  • 95 % dans l’année qui suit la formation
L’année 2020 a été marquée par la crise sanitaire qui a impacté le marché du travail. Cependant les métiers de la Data font partie des métiers épargnés par la crise. Le délai avant l’embauche a été rallongé mais le taux d’embauche reste élevé. 

Le salaire moyen de nos Alumnis est de 46 415 € :

Quels secteurs après la formation ?

Les métiers de la Data se développent dans de nombreux secteurs. Les équipes Data dans l’industrie ou l’assurance ont déjà une certaine maturité. De nouvelles opportunités se développent, notamment dans le secteur de la santé ou du luxe.

Questions
fréquentes

Data Scientist est le “métier le plus sexy du 21e siècle” d’après le Harvard Business Review. Même si cette déclaration fait consensus aujourd’hui, la définition du data scientist, elle, peine à être universelle.

Les quantités colossales de données dont disposent les entreprises sont des mines d’information: il s’agit de savoir en extraire le potentiel et d’en tirer des conclusions utiles grâce à la Data Science ou science des données. Le data scientist a comme tâche de mettre en place des algorithmes basés sur la donnée pour répondre à tous types de problématiques allant de l’optimisation de stock à la prédiction météorologique. 

Dans une enquête que nous avons menée auprès de 30 groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…), les quatre compétences du data scientist les plus importantes étaient dans l’ordre :

  • Maîtrise du machine learning et des statistiques mathématiques
  • Programmation et informatique
  • Aisance en communication écrite et orale 
  • Connaissance du corps du métier

Si le data scientist qui maîtrise parfaitement ces quatre aspects peut s’avérer difficile à trouver, une formation spécialisée permet d’être au niveau sur ces points clés afin de correspondre aux attentes des recruteurs et réussir son projet professionnel. 

Pour plus d’informations , consultez la vidéo.

À partir des données brutes, le data scientist développe des algorithmes dans l’optique de répondre aux enjeux tels que :

  • la classification (spam ou pas spam) 
  • la recommandation (telles que pour les catalogues Netflix ou Amazon)
  • la détection de modèle (sans groupements connus au préalable)
  • la détection d’anomalies (lutte contre la fraude)
  • la reconnaissance d’image, de texte, d’audio...
  • les procédés automatisés (validation des paiements d’une carte bancaire)
  • la segmentation (marketing basé sur des segments démographiques) 
  • l’optimisation (gestion des risques)
  • la prévision (de vente et/ou de revenues)

Toutes les professions avec un historique scientifique peuvent être concernées par ces formations, car les acquis sont souvent suffisants pour développer les compétences nécessaires aux métiers de la data science et suivre nos formations. Pour comprendre et connaître les pré-requis nécessaires , découvrez cet article ! 

Pour entamer la formation data scientist, le minimum requis est d’au moins un Bac+3 en mathématiques ou Bac+5 en sciencesDes notions de communication et marketing sont toujours un plus au vu du travail de transmission et de communication que requiert ce métier. 

Ces prérequis existent car bien que la formation est centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des principes logiques des notions abordées. Ceux qui ont déjà étudié et abordé les statistiques (espérance, variance, algèbre…) iront beaucoup plus vite et pourront se former aux nouveaux concepts bien plus facilement. 

Après votre inscription sur le site , nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations .

Ensuite nous vous redirigeons vers un test technique de positionnement qui nous sert à savoir avec quelles bases vous démarrez. Il s’agit essentiellement de test mathématiques de probabilité/statistique et d’algèbre relativement basique (niveau L1/L2 mathématiques). 

Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prend contact avec vous pour échanger sur votre résultat, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.

Au cours de votre réflexion et jusqu’à cette étape, vous n’êtes nullement engagé avec DataScientest et pouvez à tout moment, si vous le souhaitez mettre un terme à vos démarches. 

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation à la data science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride, c’est-à-dire à la fois en présentiel et en distanciel. (environ 10% et 90% respectivement). Cela permet d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation. Nous avons d’ailleurs détaillé les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet .

De plus, il est tout à fait possible de suivre la formation Data scientist à distance: les cours en présentiel sont alors remplacés par des cours en visioconférence. Le suivi reste cependant le même : les professeurs restent à l’écoute et vous suivent tout au long de votre parcours. 

Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo,

À la fin de votre formation, vous aurez: 
  • La capacité d’étudier les données de l’entreprise qui permettront de définir celles qui seront extraites et traitées à l’avenir 
  • L’aptitude à récupérer et analyser des données pertinentes liées au processus de production de l’entreprise, à la vente ou encore liées aux données clients
  • Les moyens d’élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper l’évolution des données et tendances relatives à l’activité de l’entreprise
  • Le savoir-faire pour modéliser des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles et exploitables par les managers
  • Contrôle continu permettant de valider les blocs de compétences
  • Soutenance orale devant un jury de professionnels
L’obtention de la certification nécessite la validation de tous les blocs de compétences . Possibilité de validation par bloc de compétences.
 
L’acquisition des compétences s’effectue au travers de divers travaux pratiques effectués dans un environnement dédié et par la mise en place d’un contrôle continu de connaissance.