python for data science

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Python

python for Data Scientist formation:

Temps plein – 3 mois

Objectifs métier de la Formation python for Data Scientist

Protech-it propose une formation en téléprésentiel de 150h au métier de Data Scientist. Le métier de Data Scientist est l’un des métiers les plus recherchés dans le numérique.

Protech-it forme chaque année 1500 apprenants grâce à une pédagogie vous permettant d’être opérationnel dès la sortie de notre formation.

Le métier de Data Scientist est l’un des métiers les plus recherché dans le numérique.

Objectifs pédagogiques de la Formation Data Scientist

Un Data Scientist doit de nos jours maîtriser les fondamentaux de la manipulation et de l’analyse de données (Data Mining) et les principales techniques et méthodes d’Intelligence Artificielle, Machine Learning et Deep Learning et leurs applications (Traitement d’Image, Vision par ordinateur (CV), Traitement Automatisé du Langage naturel (NLP)…). Cette formation renforce également vos fondamentaux mathématiques ainsi que la maîtrise d’outils informatiques (GitHub, AWS, Hadoop, Spark), de langages de programmation (Python, R, SAS) et de librairies ou frameworks (Tensorflow, Pytorch…) Cette formation est très opérationnelle avec une répartition équilibrée entre théorie, exercices pratiques, ateliers de résolution de problèmes complexes et mini-projets d’élaboration de solutions à des problématiques réelles d’entreprise, soit 3⁄4 de pratique.

Ces technologies vous seront enseignées au cours du bootcamp avec une pédagogie professionnalisante, en mode projet :

  • Python
  • R
  • SAS
  • Tensorflow
  • Pytorch
  • AWS
  • Hadoop
  • Spark
  • Github

Pré-requis de la Formation Data Scientist

  • Titulaires d’un diplôme d’ingénieur, ou M1 / M2 d’une discipline scientifique ou d’une université technique.
  • Titulaires d’un diplôme de commerce ou de diplômes étrangers avec 4 ou 5 ans d’études post-secondaires en informatique et en mathématiques appliquées ou en économie.
  • Les étudiants MBA sont également encouragés à suivre le cours proposé s’ils ont de bonnes compétences en mathématiques.

Modalités de la Formation Data Scientist

La formation s’étend sur 3 mois au rythme de 50 jours de cours en continu.

Les horaires de cours de la formation Data scientist 400h sont de 9h00 à 18h30 du lundi au vendredi.

Ces horaires comprennent une pause déjeuner d’une heure ainsi qu’éventuellement deux courtes pauses durant la matinée et l’après-midi.

Programme de la Formation Data Scientist

Note : le programme exact (le contenu, la durée et l’ordre des modules) peut être amené à changer pour des raisons pédagogiques, il est présenté à titre indicatif. 

Module 1 : Maîtriser les fondations Mathématiques & Informatiques pour la DataScience

  1. Panorama des prérequis pour la Data Science
  2. GitHub et la gestion collaborative de codes
  3. Maths – Algèbre Linéaire, Probabilités, Statistiques et tests de significativité
  4. Le langage R (12H) 5. La préparation & l’analyse de données en R
  5. Les fondamentaux du langage Python
  6. Algorithmie & Complexité
  7. Le langage SQL
  8. Le langage SAS

Module 2 : Maîtriser les architectures et services web pour la Data Science et l’Intelligence Artificielle

  1. Architectures Techniques Big Data, Hadoop & Spark
  2. AWS – Amazon Web Services – Préparation à la certification AWS Associate Solution Architect
  3. Utilisation des APIs d’Intelligence Artificielle (16H)

Module 3 : Les méthodes et techniques de Machine Learning & Deep Learning

  1. L’Apprentissage supervisé
  2. L’Apprentissage non supervisé et par renforcement
  3. Les réseaux de neurones et l’Apprentissage Profond (Deep Learning)de neurones convolutionnels, récurrents, LSTM, séries temporelles, auto-encodeurs
  4. Apprentissage par Transfert (4H)

Module 4 : Intelligence Artificielle pour le traitement de l’image et du langage naturel (NLP)

  1. Traitement de l’Image
  2. Vision par ordinateur
  3. Traitement automatique du langage naturel (TAL / NLP)
  4. Edge Computing & systèmes embarqués
  5. Mini-projets de mise en œuvre des techniques de Data Science et d’Intelligence Artificielle sur des cas d’entreprise
  6. Segmentation des clients (e-commerce)
  7. Détection de fraude (banque)
  8. Apprentissage par renforcement dans les jeux vidéos
  9. Chatbot de diagnostic médical
  10. Vision par ordinateur pour les voitures autonomes
  11. 6. Votre projet personnel ou en équipe

Accompagnement de la Formation Data Scientist

Un coaching professionnel continu durant votre formation.

 Notre formation est très intensive. Alors pendant la formation, notre coach vous accompagne au cours d’ateliers collectifs et de suivi personnel :

Les ateliers collectifs en cours de formation permettent d‘apprendre des aptitudes de chacun afin d’améliorer ses compétences personnelles, de lever les freins éventuels pour bien apprendre et surtout pour garder la motivation même lorsque ça s’intensifie.

Les suivis individuels intermédiaires permettent d’échanger sur votre ressenti sur la formation (intégration dans la session, niveau d’autonomie perçue, degré d’avancement …) et de réaliser vos acquis et votre montée en compétences.

En fin de formation, notre coach vous reçoit aussi individuellement pour réaliser avec vous votre bilan de fin de formation et discuter de vos projets professionnels et des routes possibles. C’est aussi le moment de l’atelier coaching en groupe pour faire le point sur vos compétences nouvelles, vos réalisations et votre parcours personnel et mettre en forme un CV adapté à votre projet.

Notre équipe vous prépare pour les speed recruitings, forum de l’emploi… Il s’agit d’établir votre stratégie de recherche d’emploi, d’être plus à l’aise et mieux communiquer lors des entretien, mettre en avant vos talents et présenter vos réalisations web.

Evaluation de la Formation Data Scientist

Durant la formation, les apprenants sont évalués au travers de QCM, tests et/ou projets sur différents sujets pratiques en Data Science et Machine Learning. Ils sont également évalués sur l’ensemble des compétences acquises durant la formation à l’aide d’un outil pédagogique innovant.

Cette formation entre dans la définition légale prévue par l’article L. 6313-1 du Code du Travail : il s’agit d’une action d’acquisition, d’entretien ou de perfectionnement des connaissances.

pour plus d’information contactez nous

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