Parcours Data Scientist

Data Science
Machine Learning

40 heures de formation intensive

En une semaine de formation intensive, apprenez toutes les compétences d'un Data Scientist pour progresser dans votre métier et booster votre carrière.

Inscription

nouveau ! Cette formation est proposée à temps plein sur 1 semaine et à temps partiel en cours du soir sur 3 semaines

40 heures de formation intensive
Data Science & Machine Learning

Développez toutes les compétences en Python, Data Science et Machine learning dont vous aurez besoin pour booster votre carrière !

Enrichir votre portfolio

Les entreprises Data se tournent de plus en plus vers les portfolios pour leurs processus d’embauche. Vous aurez l'opportunité de travailler en groupe sur des projets inspirés de cas d'usages terrain.
Compétences clés

Vous développerez des compétences en Machine Learning et Classification comme l'apprentissage supervisé, l'implémentation d'arbres de décision, évaluer la performance de vos modèles.
Des formateurs data expérimentés

La formation est enseignée par des formateurs expérimentés. Ils vous formerons aux dernières technologies de pointes en matière de Machine Learning & Data Science.

Le programme
Une semaine de formation (40 heures)

Développez toutes les compétences Data dont vous aurez pour booster votre carrière.

Jour 1 : Les fondamentaux

Kit de survie. Maitriser les outils indispensables : Github, Jupyter Notebook, PyCharm...

Jour 4 : Data Science avancée

Généralisation des modèles. Apprenez à choisir les bonnes méthodes de régularisation.

- Natural Language Processing. Développer les acquis techniques en gestion de données textes : NLTK, SpaCy...

Jour 2 : Data Analysis

- Data analysis et Data Cleaning. Apprenez à utiliser Github, lancer des requêtes SQL, utiliser une API
- Data Visualization. Apprenez à utiliser les principales librairies de data viz comme Bokeh, Seaborn ou encore Plotly

Jour 5 : Deep Learning

Réseaux de Neurones et Computer Vision. Apprenez à construire et entrainer vos premiers réseaux de neurones.

Jour 3 : Machine Learning

Apprentissage supervisé / Non Supervisé. Explorez ces différentes méthodes d'apprentissages grâce à la librairie Sickit-Learn : SVM, kNN, PCA, Random Forest.

UN PROJET DATA - Choix libre

- Mise en pratique avec projet Data. Mettez en pratique les outils et les techniques enseignée lors de la formation.
- Datasets. Les datasets sont publics et issue de l'Open Data, de Google Datasets, et de Kaggle.