Formation Data science : analyse, prédiction et IA pour l'entreprise

Pourquoi se former à data science

un chef de projet doit intégrer une solution d'intelligence artificielle dans son processus métier avant la fin du trimestre. cette formation vous permet d'identifier les cas d'usage pertinents et d'évaluer les solutions techniques. vous pourrez ainsi piloter efficacement l'intégration de ces technologies.

Repères de marché sur intelligence artificielle

Chiffres issus de nos 153 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 452 à 3 030 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 97 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre les concepts fondamentaux de la Data science et de l'intelligence artificielle
Maîtriser les outils de manipulation et de visualisation de données (Python, R, SQL)
Appliquer les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé
Développer des modèles prédictifs pour l'aide à la décision métier
Évaluer la performance des modèles et interpréter leurs résultats
Mettre en œuvre des projets Data science de bout en bout

Public concerné

Chefs de projet souhaitant intégrer la Data science dans leurs initiatives
Analystes de données désirant approfondir leurs compétences
Ingénieurs et développeurs orientés vers les applications d'IA
Responsables métier ayant besoin de comprendre les enjeux et applications de la Data science
Toute personne avec des bases en programmation et statistiques intéressée par l'analyse avancée

Programme type

Module 1 - Fondamentaux de la Data science et environnement

Introduction à l'écosystème Data science (rôles, processus)
Récupération et exploration de données (SQL, API)
Nettoyage et préparation des données (gestion des valeurs manquantes, outliers)
Visualisation de données exploratoire (matrice de corrélation, distributions)
Principes de statistiques descriptives et inférentielles
Introduction à la programmation Python ou R pour la Data science

Module 2 - Machine Learning et modélisation prédictive

Concepts de l'apprentissage supervisé (régression, classification)
Algorithmes de régression (linéaire, logistique, polynomiale)
Algorithmes de classification (arbres de décision, forêts aléatoires, SVM)
Évaluation des modèles et métriques de performance (RMSE, F1-score, AUC)
Gestion du surapprentissage et du sous-apprentissage
Introduction aux concepts d'apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimensionnalité)

Module 3 - Déploiement, interprétation et cas d'usage

Déploiement de modèles en production (API, conteneurisation)
Interprétabilité des modèles (SHAP, LIME)
Éthique et biais en intelligence artificielle
Introduction au Deep Learning et réseaux de neurones (concepts de base)
Traitement du langage naturel (NLP) : cas d'usage
Réalisation d'un projet Data science complet (de la collecte à la mise en œuvre)

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Prérequis

Maîtrise des bases de la programmation (Python ou R recommandé)
Notions fondamentales en statistiques et probabilités
Bonne culture générale en informatique et capacité d'analyse logique

Modalités

Durée: 3 à 10 jours
Prix indicatif: 1 500 € à 5 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, blended
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Plusieurs certifications existent, dont certaines reconnues par France Compétences, attestant de compétences en analyse de données ou en intelligence artificielle. La pertinence dépendra du programme choisi.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quel profil de participants peut bénéficier d'une formation en Data science ?

cette formation s'adresse aux chefs de projet, aux analystes de données, aux ingénieurs, aux développeurs et aux responsables métier. elle est conçue pour diversifier les compétences techniques et la compréhension stratégique des applications d'IA.

›quel niveau de connaissances préalables est nécessaire pour suivre cette formation ?

une connaissance des bases en statistiques et en programmation (python ou r) est recommandée. la formation inclut une remise à niveau pour les fondamentaux.

›quelle est la durée et le format typique de ce type de formation ?

les formats varient, de 3 jours intensifs à plusieurs semaines à temps partiel. des modalités en présentiel ou à distance sont proposées.

›y a-t-il des certifications ou des options de financement disponibles pour ces formations ?

certaines formations mènent à une certification reconnue par l'industrie. des options de financement via le cpf ou l'opco sont souvent possibles.

Comment on sélectionne les organismes data science

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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