formation-courte

Data Science avec Python

🎓 Attestation IT Learning Academy 📅 4 Jours nouveau DAT-FC-002
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Présentation

À propos de cette formation

Data Science avec Python est une formation courte et opérationnelle d’une durée indicative de 4 jours, conçu pour développer des compétences concrètes dans le domaine Data, BI & IA.

Le programme privilégie une approche progressive : explication des concepts, démonstrations, exercices guidés, cas métiers et correction collective afin de faciliter l’application immédiate en entreprise.

À l’issue de la formation, les participants disposent de méthodes pratiques, de bonnes pratiques professionnelles et d’une base claire pour approfondir la compétence ou rejoindre un parcours certifiant.

Vue d'ensemble

La formation en un coup d'œil

📅
Durée
4 jours
🏅
Certification
Attestation IT Learning Academy
📚
Domaine
BI & IA
🎯
Type
formation-courte
💬
Tarif
Sur devis
Public & prérequis

À qui s'adresse cette formation ?

Public cible

Analystes, cadres et managers
Développeurs et profils IT orientés data
Contrôleurs de gestion et responsables métiers
Professionnels souhaitant exploiter les données pour la décision

Prérequis

Connaissances générales du domaine recommandées
Utilisation courante d’un ordinateur et des outils numériques
Une expérience pratique constitue un avantage

Objectifs pédagogiques

Les objectifs de la formation

  • Comprendre les concepts clés liés à Data Science avec Python
  • Maîtriser les méthodes, outils et bonnes pratiques du domaine
  • Appliquer les acquis à travers des exercices et cas professionnels
  • Produire des livrables exploitables en contexte réel
  • Identifier les erreurs fréquentes, risques et points de vigilance
  • Être capable d’utiliser rapidement les acquis dans son poste ou ses projets
Contenu pédagogique

Programme de la formation

01
Module 1 : Fondamentaux Data Science et IA
Comprendre données, variables, modèles, apprentissage supervisé et non supervisé.
02
Module 2 : Python pour la data
Manipuler données, nettoyer, explorer et visualiser avec des bibliothèques adaptées.
03
Module 3 : Machine Learning
Construire modèles de classification, régression, clustering et évaluer les performances.
04
Module 4 : Deep Learning et IA moderne
Découvrir réseaux de neurones, cas d’usage, limites et bonnes pratiques.
05
Module 5 : Mise en production et éthique
Aborder déploiement, biais, qualité des données, interprétabilité et gouvernance.
06
Module 6 : Cas pratiques IA
Appliquer les modèles à des données métiers et interpréter les résultats.
07
Module 7 : Projet de synthèse IA
Réaliser un mini-projet de bout en bout avec restitution professionnelle.