Durée : 1 jour
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Objectifs
Public et prérequis
Programme
Présentation du rôle stratégique du Data Scientist
Évolution du domaine des sciences de données
Principaux défis et opportunités actuels
Différences entre Data Engineer, Data Scientist et Data Analyst
Vue d’ensemble des compétences requises
Exploration et visualisation des données
Techniques de nettoyage et de préparation des données
Concepts statistiques essentiels
Introduction aux modèles d’apprentissage automatique : types de modèles, sélection et ajustement, validation croisée et hyperparamétrage
Collecte et exploration de données venant de différentes sources
Nettoyage et préparation des données pour garantir leur qualité
Sélection de modèles adaptés aux problématiques spécifiques
Évaluation des performances des modèles et optimisation
Communication des résultats aux non-spécialistes
Environnements de Développement Intégrés (IDE) : Jupyter Notebooks, Anaconda
Langages de Programmation : Python, R, langages spécialisés (SQL, Scala)
Bibliothèques de Traitement de Données : Pandas, Numpy, Apache Spark
Bibliothèques d’Apprentissage Automatique : Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost et LightGBM
Outils de Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Power BO, D3.js
Le Data Scientist joue un rôle central dans la révolution numérique, exploitant des compétences en statistiques, programmation et expertise sectorielle pour extraire des insights stratégiques à partir de données complexes. En combinant technologie et créativité, les Data Scientists transforment les défis commerciaux en opportunités, contribuant ainsi à la croissance et à l’innovation.
Intra
Sur mesure
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Durée : 1 jour
soit 7 heures de formation
1800,00 € HT
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Durée : 1 jour
A partir de : 700 € HT
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Référence : SF33429
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