Formation data scientist : devenez expert en 20 semaines
Devenir Data Scientist est à la portée de tous, et cela en seulement 20 semaines. Cette formation intensive vous dote des compétences essentielles, des approches méthodologiques et des outils incontournables pour exceller dans ce domaine en pleine expansion. Que vous optiez pour un cursus à temps plein ou partiel, vous bénéficierez d’un apprentissage hybridé, incluant des projets pratiques et des études de cas. À l'issue de ce parcours, des certifications reconnues viendront attester de votre expertise, ouvrant ainsi les portes à des carrières prometteuses.
Présentation de la formation Data Scientist
La formation Data Scientist est conçue pour ceux qui aspirent à devenir data scientist. Elle propose un cursus data scientist structuré autour de compétences essentielles en data science. Ce programme de 450 heures, reconnu par le RNCP, se concentre sur la maîtrise de la programmation en Python, indispensable pour l'analyse de données et le machine learning.
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Les participants peuvent choisir entre un engagement à temps plein sur 3 mois ou un emploi du temps à temps partiel sur 7 mois, offrant ainsi une flexibilité pour les professionnels en activité. Le programme couvre des sujets fondamentaux tels que les bases de la programmation, la gestion des données, le big data, ainsi que les techniques de machine learning et de deep learning.
À la fin de la formation, les apprenants reçoivent trois certifications, renforçant leur employabilité dans un marché du travail où les compétences en data science sont très recherchées. De plus, un projet MLOps de 30 heures permet aux étudiants de s'immerger dans toutes les phases de la conception et du développement d'une solution d'IA, consolidant ainsi leur expertise pratique.
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Contenu et méthodologie de la formation
La formation science des données propose un programme riche en méthodes de data science et en outils de data science. Les participants explorent des modules variés, chacun axé sur un aspect essentiel de la discipline. Les statistiques pour data science jouent un rôle central, permettant de comprendre et d'appliquer des techniques analytiques avancées.
Modules de formation
Chaque module est conçu pour approfondir les connaissances en méthodes de data science. Les apprenants découvrent des outils tels que Python pour la manipulation de données, et Scikit-Learn pour le machine learning. Ces outils sont essentiels pour développer des compétences pratiques.
Projets pratiques et études de cas
Les projets pratiques sont intégrés dans le cursus, offrant une application concrète des outils de data science. Les étudiants travaillent sur des études de cas réels, consolidant leur compréhension des statistiques pour data science et des techniques analytiques.
Approche pédagogique : apprentissage hybride et présentiel
L'approche pédagogique combine apprentissage hybride et sessions en présentiel. Cette méthode favorise une compréhension approfondie des concepts, tout en offrant la flexibilité nécessaire pour s'adapter aux besoins des apprenants. Cette approche garantit une maîtrise des méthodes de data science et des outils associés.
Perspectives de carrière et opportunités
La carrière en data science offre des opportunités variées et prometteuses. Après avoir terminé la formation, les diplômés peuvent aspirer à des postes tels que Data Scientist, Machine Learning Engineer, ou Consultant en Data Science. Les salaires d'entrée pour un emploi data scientist en France varient généralement entre 42 000 € et 49 000 € par an, reflétant la forte demande pour ces compétences.
Le programme de formation ne se contente pas de préparer les participants sur le plan technique; il inclut également un soutien au placement. Grâce à des partenariats solides avec de nombreuses entreprises, les diplômés bénéficient d'un accès privilégié à des opportunités d'emploi. Un stage data scientist post-formation, d'une durée pouvant aller jusqu'à 6 mois, est également proposé pour renforcer l'expérience pratique des étudiants.
Le coaching de carrière est un autre atout majeur, offrant aux diplômés des conseils personnalisés pour optimiser leur recherche d'emploi. Ce soutien continu permet d'accroître significativement les chances de placement dans le secteur dynamique de la data science.