Data Scientist

Objectifs pédagogiques

• Collecter et préparer des données avec Python
• Explorer et analyser les données (tendances, performances)
• Élaborer des modèles prédictifs avec Machine Learning et Deep Learning
• Déployer des modèles sur le Cloud (AWS, Azure)
• Communiquer les résultats avec des visualisations adaptées
• Maîtriser : Python, Git, Streamlit, MLFlow, NLP, Computer Vision, MLOps, Cloud, Hadoop/PySpark

Programme

1. Python pour l'analyse de données (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
2. Analyse exploratoire de données (ACP, clustering)
3. Machine Learning supervisé et non supervisé
4. Deep Learning : NLP et Computer Vision
5. Déploiement de modèles sur le Cloud (AWS, Azure, Heroku)
6. Big Data avec Hadoop/PySpark
7. Gestion et pilotage d'un projet de Data Science / IA

Projets pratiques

• Analysez des données de systèmes éducatifs
• Préparez des données pour un organisme de santé publique
• Anticipez les besoins en consommation de bâtiments
• Segmentez des clients d'un site e-commerce
• Classifiez automatiquement des biens de consommation
• Implémentez un modèle de scoring
• Réalisez un dashboard et assurez une veille technique
• Réalisez un traitement en environnement Big Data sur le Cloud
• Cadrez un projet IA