Data Science appliquée en entreprise
Apprenez à mener des projets data de bout en bout : collecte, nettoyage, analyse, modélisation, déploiement.
Le cycle complet d'un projet data
En entreprise, un data scientist ne fait pas que coder. Il collecte des données, les nettoie, les explore, construit des modèles, les déploie et les maintient.
Cette formation vous apprendra à gérer toutes ces étapes.
Méthodologie professionnelle
Vous apprendrez les bonnes pratiques : gestion de versions, documentation, tests, reproductibilité, collaboration.
Nous utiliserons Git, Jupyter, Docker et des outils de MLOps.
Programme détaillé
Cadrage d'un projet data
Définir les objectifs, KPIs, données nécessaires
Collecte et stockage des données
APIs, web scraping, bases de données SQL/NoSQL
Nettoyage et feature engineering
Gestion des valeurs manquantes, outliers, création de features
Modélisation et évaluation
Choix d'algorithmes, optimisation, métriques business
Déploiement et monitoring
APIs, conteneurs Docker, suivi des performances
Objectifs
- Mener un projet data de A à Z
- Maîtriser les bonnes pratiques professionnelles
- Déployer des modèles en production
- Communiquer efficacement avec les stakeholders
Prérequis
- Maîtrise de Python
- Bases en Machine Learning
- Notions de SQL recommandées
Pour qui ?
- Data scientists juniors
- Data analysts évoluant vers la data science
- Ingénieurs souhaitant se spécialiser
- Consultants data
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