Formation en Data Science
Introduction Générale
1 Bienvenue !
Le monde actuel génère une quantité massive de données. La capacité à exploiter ces données est devenue une compétence clé pour prendre des décisions stratégiques éclairées dans tous les secteurs.
Cette formation s’adresse à vous, professionnels et étudiants, qui possédez déjà des bases en programmation et en statistiques et souhaitez devenir des data scientists compétents.
2 Objectifs Généraux
Notre but est de vous amener à :
- Comprendre les enjeux et les applications de la data science dans divers secteurs (finance, santé, etc.).
- Acquérir les compétences techniques pour manipuler, analyser et modéliser efficacement les données.
- Développer une méthodologie de projet rigoureuse, de la collecte des données jusqu’au déploiement des modèles.
3 Objectifs Spécifiques
À la fin de cette formation, vous serez capable de :
- Maîtriser les outils avancés de manipulation et d’exploration de données.
- Appliquer les principales techniques de modélisation supervisée et non supervisée.
- Réaliser des visualisations de données complexes pour une interprétation fine.
- Conduire un projet complet en data science.
- Découvrir les bases du déploiement de modèles de machine learning.
4 Le Plan de la Formation : 5 Jours Intensifs
| Jour | Thème principal |
|---|---|
| Jour 1 | Introduction et Rappels (Python, Pandas, Visualisation, Quarto). |
| Jour 2 | Analyse Exploratoire des Données (EDA) et Tests Statistiques. |
| Jour 3 | Apprentissage Supervisé (Régression, Classification, etc.). |
| Jour 4 | Apprentissage Non Supervisé (Clustering, Réduction de dimension). |
| Jour 5 | Projet Pratique de A à Z et Introduction au Déploiement. |
5 Une Approche Axée sur la Pratique
Notre pédagogie est résolument pratique pour garantir votre montée en compétences.
- Plus de 60% du temps sera consacré à des ateliers pratiques et des mises en situation.
- Les ateliers utiliseront des jeux de données réels issus de secteurs variés (e-commerce, finance, etc.).
- Vous réaliserez un projet final complet, de la préparation des données au déploiement d’un modèle simple.
6 Les Outils de notre Formation
Vous travaillerez avec les outils standards de l’industrie de la Data Science.
Langage & Environnement
- Python / R
- Jupyter Notebook / Google Colab / RStudio / Positron
Manipulation de données
- Numpy, Pandas
- Tidyr, dplyr
Machine Learning
- Scikit-learn
Visualisation & Reporting
- Matplotlib, Seaborn, Plotly, ggplot2
- Quarto, Shiny
Déploiement - Streamlit / Flask
7 Suivi et Modalités d’Évaluation
Plateforme Pédagogique : Tous les supports (notebooks, données, vidéos) seront accessibles sur Google Classroom. L’accès est garanti pour au moins trois mois après la formation.
Évaluation : Votre progression sera mesurée de manière continue.
- Évaluations continues (Quizz) : 30%
- Travaux pratiques et études de cas : 40%
- Projet final : 30%
8 Prêts à commencer ?
