Data Scientist professionnel — Du problème métier au modèle en production
Parcours professionnel complet pour conduire une démarche Data Science, du problème métier jusqu’au modèle évalué, déployé et surveillé.
Le Data Scientist transforme un problème métier en démarche expérimentale fondée sur les données. Il construit des jeux de travail fiables, formule des hypothèses, établit des baselines, développe et compare des modèles, mesure l’incertitude et les biais, puis contribue à intégrer les modèles dans des produits ou processus réellement utilisés.
Ce parcours couvre Python, SQL, statistiques, expérimentation, Machine Learning, feature engineering, séries temporelles, texte et embeddings, causalité, deep learning, reproductibilité, explicabilité, équité et MLOps. L’objectif est de savoir choisir une stratégie de modélisation pertinente, démontrer sa performance et sa valeur opérationnelle, puis participer à son déploiement, son monitoring et sa gouvernance.
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15 cours • 150 leçons interactives • de 45 à 75 heures de formation conversationnelle
Meilleure offre
Pack Complet — Data Scientist
399,00 € HT
Économie : 124,80 €
74,70 €
64,90 HT
Économie : 9,80 €
Cadrage du problème et environnement de travail
Comprendre le rôle du Data Scientist, traduire un enjeu métier en problème de modélisation et mettre en place un environnement de travail reproductible.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Aucun prérequis avancé. Une pratique courante de l’ordinateur et un intérêt pour l’analyse de données ou la résolution de problèmes sont suffisants pour débuter.
- Comprendre le rôle du Data Scientist et distinguer analyse, prédiction, causalité et optimisation
- Manipuler tableaux et structures de données avec NumPy et pandas
- Visualiser des données avec Matplotlib ou Seaborn pour communiquer une première lecture
- Présenter une première lecture des données à un interlocuteur métier
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Présenter une première lecture des données à un interlocuteur métier
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
24,90 € HT
Qualité des données et raisonnement statistique
Identifier les problèmes de qualité des données et mobiliser les bases statistiques et probabilistes nécessaires à un projet de Data Science.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Aucun prérequis avancé. Une pratique courante de l’ordinateur et un intérêt pour l’analyse de données ou la résolution de problèmes sont suffisants pour débuter.
- Identifier données manquantes, valeurs aberrantes, erreurs de mesure et biais de collecte
- Comprendre covariance, corrélation et limites d'interprétation
- Comprendre les distributions usuelles (normale, Poisson, binomiale) et leur usage pratique
- Auditer la qualité d'un jeu de données réel et produire un rapport de data quality
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Auditer la qualité d'un jeu de données réel et produire un rapport de data quality
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
24,90 € HT
Protocole expérimental et baseline
Mettre en place un protocole expérimental rigoureux et établir une première baseline de référence.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Aucun prérequis avancé. Une pratique courante de l’ordinateur et un intérêt pour l’analyse de données ou la résolution de problèmes sont suffisants pour débuter.
- Séparer correctement données d'entraînement, validation et test
- Choisir une métrique d'évaluation alignée sur le coût métier des erreurs
- Comparer plusieurs baselines naïves : moyenne, règle métier, modèle aléatoire
- Atelier professionnel : réaliser une étude exploratoire complète et proposer une stratégie de modélisation
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : réaliser une étude exploratoire complète et proposer une stratégie de modélisation
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
24,90 € HT
89,70 €
76,90 HT
Économie : 12,80 €
Protocole d'expérimentation supervisée
Construire un protocole expérimental fiable et choisir une famille de modèles adaptée à la décision à soutenir.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Connaître les fondamentaux introduits dans les premiers cours du parcours ou disposer d’une expérience pratique équivalente.
- Construire un protocole expérimental reproductible : données, transformations, baseline, métriques et journal d'expériences
- Comparer familles de modèles interprétables et non linéaires sans confondre complexité et performance utile
- Comprendre le rôle de la régularisation L1/L2 pour contrôler la complexité d'un modèle
- Comparer un modèle simple et un modèle complexe sur un même cas métier concret
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Comparer un modèle simple et un modèle complexe sur un même cas métier concret
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
29,90 € HT
Accès aux données et gestion des déséquilibres
Sélectionner une stratégie de modélisation adaptée aux contraintes du projet, accéder aux données sources et gérer les déséquilibres de classes.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Connaître les fondamentaux introduits dans les premiers cours du parcours ou disposer d’une expérience pratique équivalente.
- Sélectionner une stratégie de modélisation selon volume, non-linéarité, interprétabilité, latence et coût de maintenance
- Choisir métriques, courbes et seuils de décision selon le coût des faux positifs, faux négatifs et abstentions
- Suréchantillonner et sous-échantillonner sans introduire de fuite, avec SMOTE et ses alternatives
- Documenter la provenance et la fraîcheur des données utilisées (data lineage)
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Documenter la provenance et la fraîcheur des données utilisées (data lineage)
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
29,90 € HT
Validation et sélection du modèle
Construire une validation robuste, organiser la recherche d'hyperparamètres et sélectionner un modèle final de manière défendable.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Connaître les fondamentaux introduits dans les premiers cours du parcours ou disposer d’une expérience pratique équivalente.
- Construire une validation adaptée : holdout, validation croisée, groupes, temps et dépendances entre observations
- Comparer des candidats avec un protocole identique et documenter pourquoi un modèle plus simple peut être préférable
- Mesurer la stabilité d'un modèle par ré-échantillonnage (bootstrap)
- Atelier professionnel : conduire une expérimentation de scoring, comparer plusieurs familles de modèles et défendre le choix final
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : conduire une expérimentation de scoring, comparer plusieurs familles de modèles et défendre le choix final
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
29,90 € HT
104,70 €
89,90 HT
Économie : 14,80 €
Feature engineering et introduction au deep learning
Concevoir des représentations pertinentes des données et poser les bases du deep learning face au ML classique.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Connaître les fondamentaux introduits dans les premiers cours du parcours ou disposer d’une expérience pratique équivalente.
- Concevoir des variables pertinentes à partir de connaissances métier sans introduire de fuite
- Construire une segmentation avec K-means et évaluer sa stabilité
- Sélectionner des variables avec des méthodes de filtrage, wrapper et embarquées
- Entraîner un petit réseau de neurones avec un framework moderne et diagnostiquer sa convergence
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Entraîner un petit réseau de neurones avec un framework moderne et diagnostiquer sa convergence
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
34,90 € HT
Séries temporelles et données textuelles
Traiter des données temporelles et textuelles avec les méthodes et validations qui leur sont propres.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Analyser des séries temporelles : tendance, saisonnalité, autocorrélation et ruptures
- Établir une baseline de prévision et comparer des modèles simples avant les modèles complexes
- Gérer plusieurs séries temporelles simultanément avec une prévision multi-séries ou hiérarchique
- Construire un pipeline de classification de texte de bout en bout sur un cas métier
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Construire un pipeline de classification de texte de bout en bout sur un cas métier
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
34,90 € HT
Représentations sémantiques, anomalies et causalité
Mobiliser les embeddings et la détection d'anomalies, et distinguer prédiction et causalité pour éclairer une décision d'intervention.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Comprendre les embeddings et leur intérêt pour la similarité et la représentation sémantique
- Construire une stratégie d'erreur : cas limites, faux positifs, faux négatifs et abstention
- Détecter des anomalies avec un autoencodeur simple
- Atelier professionnel : combiner segmentation, prédiction et analyse temporelle sur un cas client
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : combiner segmentation, prédiction et analyse temporelle sur un cas client
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
34,90 € HT
119,70 €
101,90 HT
Économie : 17,80 €
Ingénierie logicielle et reproductibilité ML
Structurer un projet de Machine Learning en code testable, versionné et traçable.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Structurer le code d'un projet ML en modules testables et reproductibles
- Construire un pipeline d'entraînement automatisé et relançable
- Mettre en place une intégration continue pour un projet de Machine Learning
- Revoir le code d'un pair et donner un retour constructif sur un pipeline ML
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Revoir le code d'un pair et donner un retour constructif sur un pipeline ML
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
39,90 € HT
Fiabilité des données, explicabilité et équité
Prévenir les écarts entre entraînement et production, expliquer les modèles et évaluer leur équité.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Valider les schémas, prévenir le train-serve skew et comprendre le rôle d'un feature store
- Évaluer biais et performance par sous-populations pertinentes
- Comparer des explications locales de type LIME et SHAP sur un même cas et interpréter les divergences
- Concevoir des tests de non-régression pour la qualité et l'équité d'un modèle
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Concevoir des tests de non-régression pour la qualité et l'équité d'un modèle
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
39,90 € HT
Déploiement et cycle de vie du modèle
Déployer un service de scoring et assurer sa surveillance et son cycle de vie en production.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Conteneuriser ou empaqueter un service de scoring reproductible
- Définir règles de réentraînement, rollback et validation avant promotion
- Construire des alertes actionnables plutôt qu'un tableau de bord passif
- Atelier professionnel : industrialiser un modèle depuis l'expérimentation jusqu'au monitoring
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : industrialiser un modèle depuis l'expérimentation jusqu'au monitoring
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
39,90 € HT
135,00 €
114,90 HT
Économie : 20,10 €
Cadrage stratégique et valeur métier
Décider si un problème justifie le Machine Learning et construire la valeur métier d'un produit Data Science.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Déterminer si un problème justifie réellement du Machine Learning
- Choisir entre automatisation complète, recommandation assistée et humain dans la boucle
- Estimer le coût total de possession d'un produit Machine Learning
- Anticiper les scénarios d'échec d'un projet ML et leurs conséquences
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Anticiper les scénarios d'échec d'un projet ML et leurs conséquences
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
45,00 € HT
Gouvernance, éthique et documentation
Gouverner les données et les modèles, encadrer les risques éthiques et documenter la conformité, les limites et les usages autorisés.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Construire un protocole d'expérimentation en production et de comparaison à la situation actuelle
- Documenter un modèle : périmètre, données, performances, limites, usages interdits et dépendances
- Anonymiser ou pseudonymiser des données sensibles sans détruire leur valeur prédictive
- Rédiger une charte d'usage responsable de l'IA pour une équipe Data Science
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : Rédiger une charte d'usage responsable de l'IA pour une équipe Data Science
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
45,00 € HT
Continuité, IA générative et restitution
Sécuriser la continuité d'un produit ML, intégrer des modèles de fondation avec discernement et restituer son travail.
Informations sur la formation
Professionnels de la data, analystes, développeurs et profils techniques souhaitant conduire des projets de Data Science de l’exploration jusqu’à l’évaluation, au déploiement et au suivi des modèles.
Maîtriser les fondamentaux du parcours ou disposer d’une expérience équivalente. Les cours avancés réutilisent les méthodes, outils et contrôles étudiés précédemment.
- Concevoir un plan de continuité : défaillance du modèle, fallback, arrêt et reprise
- Construire un portfolio de projet ML avec preuve de méthode, évaluation et impact
- Sécuriser un usage de modèle de fondation contre les injections de prompt et les fuites de données
- Projet final : concevoir, livrer et soutenir un produit ML complet avec dossier de mise en production
- Appliquer les méthodes et outils du cours à une situation professionnelle représentative.
- Produire un résultat exploitable et vérifiable en mobilisant les notions étudiées : concevoir, livrer et soutenir un produit ML complet avec dossier de mise en production
- Contrôler la qualité des données, résultats, preuves ou décisions avant restitution ou mise en œuvre.
- Documenter la démarche, expliquer les limites et défendre les choix réalisés auprès d’un interlocuteur professionnel.
3 à 5 h
45,00 € HT