Parcours métier Data & IA

Formation Data Scientist : maîtriser la Data Science et l'IA

Apprenez Python, SQL, statistiques, machine learning, deep learning, NLP et IA générative à travers une formation pratique et progressive, fondée sur des projets réels et un accompagnement expert.

Construire des bases solides en Python, SQL, statistiques et analyse de données
Comprendre régression, classification, clustering et recommandation
Pratiquer feature engineering, validation, métriques et tuning
Découvrir deep learning, NLP, generative AI et MLOps à travers des cas pratiques

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Un parcours conçu pour les débutants motivés, étudiants, profils data, développeurs, analystes, ingénieurs, consultants et professionnels souhaitant évoluer vers la Data Science et l’IA.

Data Scientist career training — Python, SQL, machine learning, AI and MLOps

Domaines

Contingent Services Profiles Vendors

Parcours

Workforce externe

Services Procurement

Compliance

Workforce Analytics

Python, SQL & statistiques

Machine Learning & Deep Learning

NLP, Generative AI & LLMs

MLOps, déploiement & portfolio

Rôle

Quel est le rôle d’un Data Scientist ?

Le Data Scientist conçoit des analyses avancées, modèles prédictifs et solutions IA pour aider les organisations à anticiper, optimiser et automatiser certaines décisions. Il transforme des problématiques métier en problèmes data, prépare les données, entraîne des modèles, évalue leur performance, explique les résultats et accompagne leur mise en production.

Formuler le problème

Transformer un objectif business en problème data science mesurable : prédiction, classification, segmentation, recommandation ou détection d’anomalies.

Construire le modèle

Préparer les données, créer des variables, choisir les algorithmes, entraîner, valider et améliorer les modèles.

Créer de la valeur

Interpréter les résultats, expliquer les limites, déployer les solutions et suivre leur performance dans le temps.

Programme

Programme du parcours Data Scientist

Un parcours progressif, de zéro à l’IA appliquée, pour apprendre à analyser des données, construire des modèles prédictifs, déployer des solutions ML et présenter des projets professionnels.

Introduction à la Data Science

Qu’est-ce que la Data Science ?
Data Analyst vs Data Scientist vs ML Engineer
Problèmes business et problèmes data
Cas d’usage : finance, marketing, supply chain, RH, ERP
Cycle de vie d’un projet data science

Pensée scientifique et problématiques métier

Formulation de problème
Hypothèses et variables cibles
Features et KPI métier
Contraintes et critères de succès
Limites et risques

Fondamentaux des données

Données structurées et non structurées
Tables, observations et variables
Données transactionnelles et temporelles
Valeurs manquantes et doublons
Confidentialité et éthique

Python pour la Data Science

Variables et types
Conditions et boucles
Fonctions et listes
Notebooks Jupyter
Bonnes pratiques de code

Bibliothèques Python pour la data

NumPy
Pandas
Matplotlib et Seaborn
Scikit-learn awareness
Notebooks reproductibles

SQL pour Data Scientists

SELECT, WHERE, JOIN
GROUP BY et agrégations
CASE WHEN et CTEs
Window functions
Bonnes pratiques de requête

Collecte et préparation des données

Import CSV et Excel
Extraction SQL
API et données web awareness
Fusion et validation
Documentation des données

Nettoyage et transformation

Valeurs manquantes
Outliers et doublons
Nettoyage de texte
Conversion de types et dates
Création de features

Analyse exploratoire (EDA)

Statistiques descriptives
Distributions et comparaisons
Corrélation et tendances
Détection d’outliers
Notebook EDA structuré

Visualisation pour Data Science

Choix du graphique
Histogrammes et boxplots
Scatter plots et heatmaps
Storytelling visuel
Erreurs courantes

Mini-projet EDA

Définir une question business
Importer et nettoyer
Explorer les variables
Visualiser les insights
Conclusions et limites

Statistiques essentielles

Moyenne, médiane, mode
Variance et écart-type
Distributions et sampling
Intervalles de confiance
Corrélation vs causalité

Probabilité pour Data Science

Probabilité de base
Probabilité conditionnelle
Indépendance et Bayes
Variables aléatoires
Distributions usuelles

Inférence et tests d’hypothèse

Hypothèses null et alternative
p-value et significativité
T-tests et chi-square
A/B testing basics
Erreurs Type I / II

Algèbre linéaire et optimisation (intuition)

Vecteurs et matrices
Produit scalaire
Espace de features
Gradient et fonction de perte
Importance du scaling

Introduction au Machine Learning

Qu’est-ce que le ML ?
Supervised vs unsupervised
Régression et classification
Clustering
Cycle de vie d’un modèle

Cadrage du problème ML

Variable cible et features
Horizon de prédiction
Leakage et baseline
Métrique business vs ML
Critères de succès

Évaluation et validation des modèles

Train / val / test split
Cross-validation
Overfitting et underfitting
Métriques régression et classification
Matrice de confusion

Modèles de régression

Régression linéaire
Régularisation awareness
Arbres et forêts aléatoires
Gradient boosting awareness
Importance des features

Modèles de classification

Régression logistique
Arbres de décision
Random forests et boosting
Précision et rappel
ROC-AUC awareness

Feature engineering

Encodage catégoriel
Features de date et texte
Scaling et binning
Features d’interaction
Sélection de features

Tuning et pipelines

Pipelines Scikit-learn
Grid et random search
Hyperparamètres
Sélection de modèle
Reproductibilité

Mini-projet ML supervisé

Définir la cible
Préparer les données
Entraîner plusieurs modèles
Évaluer et tuner
Interpréter et présenter

Clustering et segmentation

K-Means
Clustering hiérarchique awareness
DBSCAN awareness
Interprétation des clusters
Cas business

Réduction de dimension

PCA intuition
Compression de features
Visualisation
Réduction de bruit
Limites d’interprétation

Détection d’anomalies

Outlier vs anomalie
Méthodes statistiques
Isolation Forest awareness
Cas fraude et monitoring
Faux positifs

Données déséquilibrées et risque modèle

Class imbalance
Resampling awareness
Class weights
Trade-off précision/rappel
Tuning du seuil

Interprétabilité des modèles

Importance des features
Partial dependence awareness
SHAP awareness
Explications locales et globales
Communication aux parties prenantes

Analyse de séries temporelles

Index temporel
Tendance et saisonnalité
Moyennes mobiles
Lag features
Stationnarité awareness

Prévision (forecasting)

Baseline naïve
Lissage exponentiel awareness
Régression avec features temporelles
Backtesting
Limites des prévisions

A/B testing et expérimentation

Conception d’expérience
Contrôle et traitement
Randomisation
Taille d’échantillon awareness
Interprétation des résultats

Pensée causale

Corrélation vs causalité
Confondants
Biais de sélection
Expériences naturelles awareness
Conclusions responsables

Fondamentaux du deep learning

Intuition des réseaux de neurones
Couches et fonctions d’activation
Fonction de perte et backprop
TensorFlow / PyTorch awareness
Overfitting en deep learning

Computer vision awareness

Données image
Convolution intuition
Transfer learning awareness
Détection d’objets awareness
Cas industriels et limites

Fondamentaux NLP

Préprocessing texte
Tokenization
TF-IDF awareness
Embeddings
Classification de texte

Transformers, LLMs et IA générative

Intuition des transformers
Capacités des LLMs
Prompting
RAG awareness
Hallucination awareness

IA responsable et gouvernance

Biais et fairness
Privacy et explicabilité
Supervision humaine
Risques de sécurité
Documentation de gouvernance

MLOps fondamentaux

Cycle de vie MLOps
Experiment tracking
Model registry awareness
Reproductibilité et versioning
Production readiness

Pipelines ML et automatisation

Pipeline de données
Pipeline d’entraînement
Étapes de preprocessing
Évaluation automatisée
Retraining planifié awareness

Déploiement de modèles

Prédiction batch
Prédiction temps réel
APIs et FastAPI awareness
Docker awareness
Cloud deployment awareness

Monitoring et maintenance

Suivi de performance
Data drift
Concept drift
Boucle de feedback
Stratégie de retraining

Cloud Data Science awareness

Azure Machine Learning awareness
AWS SageMaker awareness
Google Vertex AI awareness
Notebooks managés et endpoints
Coûts et sécurité

Marketing et customer data science

Segmentation client
Prédiction de churn
Lead scoring
Customer lifetime value awareness
Recommandations

Finance et risque

Credit risk awareness
Détection de fraude
Détection d’anomalies
Forecasting financier
Risque modèle et explicabilité

Operations, supply chain et ERP

Prévision de demande
Optimisation des stocks awareness
Performance de livraison
Procurement analytics
Données SAP/ERP awareness

RH et people analytics avec IA

Prédiction de turnover awareness
Funnel de recrutement
Workforce planning
Performance analytics awareness
Privacy et fairness

Construire un portfolio Data Scientist

Structure du portfolio
Sélection de projets
GitHub et README
Qualité des notebooks
Impact business

Préparation aux entretiens techniques

Questions Python et SQL
Questions statistiques et ML
Études de cas
Discussion d’évaluation modèle
Communiquer les limites

Gestion de projet Data Science

Cadrage du problème
Plan d’accès aux données
Plan d’expérimentation
Alignement parties prenantes
Documentation et livraison

Projet final — Data Science Capstone

Définir le problème business
Collecter et documenter les données
Construire features et baseline
Comparer algorithmes et évaluer
Préparer déploiement et présenter

Certification readiness et spécialisation

IBM Data Science awareness
Azure DP-100 awareness
Plan de pratique ML et deep learning
Plan MLOps et NLP
Roadmap portfolio

Compétences

Les compétences Data Science que vous allez développer

Un ensemble de compétences en Python, SQL, statistiques, machine learning, deep learning, MLOps et business essentielles au métier de Data Scientist.

Fondations data

Comprendre les données, leur cycle de vie et leur qualité.

Données structurées et non structurées
Qualité et documentation
Business questions et KPI

Python & SQL

Manipuler, transformer et interroger les données efficacement.

Pandas, NumPy
SQL joins et agrégations
Notebooks et organisation du code

Maths & statistiques

Maîtriser les concepts mathématiques au cœur des modèles ML.

Probabilité et inférence
Hypothesis testing
Algèbre linéaire et optimisation

Machine Learning

Construire et évaluer des modèles supervisés et non supervisés.

Régression et classification
Feature engineering
Évaluation et tuning

Advanced ML

Approches avancées : ensembles, séries temporelles, anomalies.

Ensemble methods
Time series et anomaly detection
Interprétabilité (SHAP awareness)

Deep Learning & NLP

Comprendre les réseaux de neurones, NLP et IA générative.

Neural networks
Embeddings et transformers awareness
LLMs et generative AI

MLOps & deployment

Industrialiser, déployer et monitorer les modèles.

Pipelines et MLflow awareness
APIs, Docker et cloud awareness
Monitoring et drift detection

Business & portfolio

Cadrer, présenter, gouverner et valoriser les projets.

Problem framing et storytelling
Responsible AI et éthique
Portfolio et interview prep

Workflow

Comprendre le workflow complet d’un Data Scientist

Étape 1

Cadrer le problème

Clarifier la décision à améliorer, la cible à prédire, les contraintes et les critères de succès.

Étape 2

Préparer les données

Collecter, nettoyer, documenter et transformer les données en dataset exploitable.

Étape 3

Explorer et comprendre

Analyser distributions, tendances, relations, biais, anomalies et qualité des données.

Étape 4

Modéliser

Construire, comparer et améliorer des modèles adaptés au problème.

Étape 5

Évaluer et expliquer

Mesurer la performance, comprendre les erreurs, expliquer les décisions et identifier les limites.

Étape 6

Déployer et monitorer

Préparer la mise en production, surveiller les dérives et maintenir la solution dans le temps.

Capstone

Projet final — End-to-End Data Science Capstone

Réalisez un projet complet de data science, de la problématique métier au modèle évalué et prêt à être déployé, à ajouter à votre portfolio.

Définir le problème business
Collecter et documenter les données
Nettoyer et explorer le dataset
Construire les features
Entraîner un baseline
Comparer les algorithmes
Évaluer et interpréter
Préparer la stratégie de déploiement
Rédiger le rapport final
Présenter le projet aux parties prenantes

Construire mon parcours Data Scientist

Outils

Outils et technologies abordés

Python

SQL et bases de données

Pandas, NumPy

Scikit-learn et Jupyter

TensorFlow / PyTorch awareness

NLP, LLMs et MLflow awareness

FastAPI, Docker et Cloud ML awareness

GitHub, portfolio et SAP/ERP data awareness

Carrières

Après ce parcours, choisissez votre spécialisation Data Science

Ce parcours donne une base Data Scientist complète. Ensuite, l’apprenant peut choisir une spécialisation selon son profil, son niveau technique et ses objectifs.

Machine Learning Scientist — modèles prédictifs, algorithmes, évaluation et expérimentation.

Applied Data Scientist — résoudre des problèmes business avec ML, statistiques, Python et storytelling.

NLP / LLM Specialist — texte, embeddings, transformers, agents IA, RAG et generative AI.

Computer Vision Specialist — images, classification, détection, qualité industrielle et vision IA.

MLOps Engineer — industrialiser, déployer, monitorer et maintenir les modèles ML.

AI Product Analyst — relier IA, produit, expérimentation, adoption et valeur business.

Risk / Finance Data Scientist — scoring, anomalies, fraude, prévision, finance et contrôle du risque.

Operations / Supply Chain Data Scientist — prévision, stocks, optimisation, qualité et logistique.

SAP / ERP Data Scientist — appliquer la data science aux données SAP/ERP : finance, achats, ventes, stocks et production.

Data Science Consultant — accompagner les entreprises dans le cadrage, la modélisation, l’explication et l’adoption de solutions IA.

Les compétences acquises peuvent aussi être appliquées dans des contextes ERP/SAP : prévision de demande, anomalies achats, fraude finance, optimisation supply chain ou analytique RH.

Méthode

Une méthode pensée pour apprendre la Data Science par la pratique

Progression zero-to-advanced

Commencer par les bases, puis avancer vers machine learning, deep learning, IA générative, MLOps et projets complets.

Cas business réels

Apprendre à travers des situations proches des entreprises : prédiction, segmentation, fraude, churn, forecast, NLP et optimisation.

Portfolio dès le départ

Transformer les exercices en projets visibles, documentés et présentables.

Rigueur et responsabilité

Apprendre à évaluer, expliquer, documenter et gouverner les modèles de manière professionnelle.

Certification

Préparation aux certifications Data Science & IA

Ce parcours peut aider à construire les bases nécessaires pour préparer une future certification Data Science, Machine Learning ou Cloud AI selon la spécialisation choisie. Il ne constitue pas une certification officielle IBM, Microsoft, Google ou AWS sauf si une offre certifiante officielle est confirmée.

Préparer une trajectoire Data Science

Construire les bases nécessaires pour structurer une suite de certifications.

Renforcer Python, ML et statistiques

Pratiquer les piliers techniques évalués dans la plupart des certifications data.

Construire un portfolio professionnel

Documenter les projets et insights pour valoriser le profil Data Scientist.

Prêt à commencer votre parcours Data Scientist ?

Rejoignez un parcours conçu pour partir de zéro, maîtriser Python, SQL, statistiques, machine learning, deep learning, IA générative, MLOps et construire un portfolio de projets Data Science.

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Candidature

Postulez au parcours Data Scientist

Notre équipe revient vers vous rapidement pour valider votre profil, vos objectifs et le format d’apprentissage le plus adapté.

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FAQ

Questions fréquentes

Non, le parcours commence par les bases. Cependant, la Data Science demande de pratiquer régulièrement Python, SQL, statistiques et logique de programmation pour progresser vers les modules avancés.

Oui. Le parcours est conçu pour une progression zero-to-advanced. Les débutants commencent par Python, SQL, statistiques et analyse exploratoire avant d’aller vers machine learning, deep learning et MLOps.

Le Data Analyst se concentre sur l'analyse, les KPI, les dashboards et l'aide à la décision. Le Data Scientist va plus loin avec des modèles prédictifs, machine learning, statistiques avancées, IA, expérimentation et déploiement de modèles.

Le parcours couvre Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook, visualisation, statistiques, Power BI awareness, TensorFlow/PyTorch awareness, NLP/LLM awareness, MLflow awareness, FastAPI awareness, Docker awareness, cloud ML awareness et GitHub/portfolio.

Oui. Le parcours couvre supervised learning, regression, classification, clustering, feature engineering, model evaluation, cross-validation, tuning, interpretability, time series, anomaly detection et plusieurs mini-projets.

Oui. Le parcours introduit NLP, transformers, LLMs, prompting, RAG awareness, hallucination awareness, évaluation des sorties IA et cas d’usage generative AI avec validation humaine.

Oui. Le parcours introduit MLOps, pipelines, experiment tracking, model registry awareness, APIs, FastAPI awareness, Docker awareness, cloud ML awareness, monitoring et drift detection.

Oui. Le parcours inclut plusieurs projets : EDA, modèle supervisé, segmentation client, forecasting, NLP/text analytics, mini-cas generative AI, déploiement MLOps et capstone final. Pour aller plus loin avec des cas projet immersifs, voir aussi notre Masterclass.

Il peut aider à construire les bases nécessaires pour préparer une future certification Data Science, Machine Learning ou Cloud AI. Pour un parcours certifiant SAP structuré, voir le Parcours Certification. Les conditions officielles doivent toujours être vérifiées sur les plateformes des éditeurs.

L’objectif est d’atteindre un niveau appliqué avancé : cadrer un problème, préparer les données, entraîner et évaluer des modèles, expliquer les résultats, préparer une stratégie de déploiement et présenter un portfolio solide. Cela ne remplace pas l’expérience terrain d’un senior Data Scientist.

Oui. Les compétences Data Science peuvent être appliquées aux données ERP/SAP : prévision de demande, analyse achats, détection d’anomalies, optimisation stocks, finance, ventes, supply chain, production et RH.

Selon le profil, l'apprenant peut évoluer vers Applied Data Scientist, Machine Learning Specialist, NLP/LLM Specialist, MLOps Engineer, AI Product Analyst, Finance/Risk Data Scientist, Supply Chain Data Scientist, SAP/ERP Data Scientist ou Data Science Consultant. Pour un profil plus orienté analyse, voir aussi Data Analyst. Voir nos tarifs et options de financement ou postuler maintenant.