Python pour la data science avancée
11 journées intensives pour passer praticien expert : NLP, deep learning, IA générative et mise en production. Plus de 60% du temps en pratique guidée et projets sur données réelles.
import tensorflow as tf
from anthropic import Anthropic
from langchain import agents
model = tf.keras.Sequential([...])
agent = agents.create(tools=[...])
deploy(model, agent)
Parcours pour utilisateurs Python confirmés
Vous maîtrisez déjà pandas, numpy et les bases du machine learning. Vous débutez ? Commencez par notre parcours niveau 1.
Choisissez votre promotion 2026
Un jour par semaine pour préserver votre rythme professionnel.
Objectifs pédagogiques
Cinq compétences clés, validées en fin de parcours par un examen et un projet global.
Pipelines avancés
Mettre en œuvre un pipeline de traitement complet et industrialisé en Python.
NLP & textes
Construire un outil de traitement de données textuelles avec nltk, spaCy et le ML.
Deep learning
Construire des modèles CNN et RNN pour la vision et les données temporelles.
IA générative
Intégrer des LLM, construire des agents et exploiter l'IA dans vos workflows.
Mise en production
Déployer un algorithme ML/DL/LLM et créer une API exploitable en entreprise.
Plus de la moitié du temps les mains dans le code
Ce parcours est résolument orienté pratique. Vous ne sortez pas de la formation avec des slides mais avec du code qui tourne, des modèles entraînés sur vos données, des agents IA fonctionnels et un projet global présentable en entretien ou à votre direction.
5 journées 100% pratique
Cinq journées entières dédiées à des projets en autonomie, encadrées par le formateur en coaching individuel.
5 projets sur données réelles
NLP, deep learning, vision, IA générative, déploiement : chaque projet correspond à un cas d'usage métier concret.
Revues de code régulières
Le formateur relit votre code, vous donne des retours, et anime des revues collectives entre apprenants.
Du prototype à la prod
Vous mettez réellement un modèle en production via une API, pas juste un notebook qui fonctionne en local.
Environnement GPU inclus
JupyterHub avec GPU disponible pour entraîner vos modèles de deep learning sans installation.
Code livré & réutilisable
Tout votre travail reste sur l'environnement pendant 1 an après la formation, prêt à être repris en entreprise.
11 journées, 4 piliers
Couleurs : orange = deep learning · violet = IA générative · vert = pratique pure.
Python avancé & pipelines ML
Reprendre les fondamentaux à un niveau expert et construire des pipelines industriels.
- JupyterLab, VSCode, environnements
- Bonnes pratiques : Git, projets
- Python avancé : POO, décorateurs, multithreading
- Rappel numpy et pandas
- Pipeline avancé scikit-learn
NLP : traitement automatique du langage
Maîtriser les outils Python pour analyser du texte à grande échelle.
- Principes du NLP et cas d'usage
- Strings, regex, transformations vectorisées
- API : réseaux sociaux, scraping, Open Data
- nltk et spaCy en profondeur
- Topic modeling et analyse de sentiments
Projet NLP & machine learning100% pratique
Vous concevez et réalisez un projet NLP complet en autonomie avec coaching.
- Choix d'un projet sur données textuelles
- Mise en pratique en autonomie
- Coaching individuel et petits groupes
- Exercices récapitulatifs corrigés
- Revue de code en fin de journée
Deep learning : fondations & CNNDeep Learning
Comprendre les réseaux de neurones et construire vos premiers modèles de vision.
- Réseaux de neurones, perceptron multicouches
- Infrastructure : GPU, complexité
- TensorFlow, Keras, PyTorch
- Premier réseau avec Keras
- CNN : traitement d'images
Deep learning : RNN & mise en productionDeep Learning
Aller plus loin : transfer learning, RNN et déploiement d'un modèle entraîné.
- Sélection et architecture de réseau
- Transfer learning et génération de features
- RNN pour les données textuelles
- Persistance et création d'une API
- Réseau de neurones from scratch
Projet deep learning100% pratique
Un projet complet sur données non structurées, du dataset à l'API déployée.
- Choix d'un projet : vision, NLP, séries
- Architecture du pipeline complet
- Entraînement et évaluation
- Mise en production via API
- Coaching individuel intensif
LLM & API : intégrer l'IA générative en PythonIA générative
Maîtriser l'écosystème des LLM et les utiliser comme briques de vos applications Python.
- Panorama : OpenAI, Claude, Mistral, modèles open-source
- Appels d'API et SDK Python officiels
- Prompt engineering avancé
- Function calling et sorties structurées (JSON)
- Streaming, tokens, coûts et latence
- Comparaison avec les approches NLP classiques
RAG : exploiter vos propres données avec un LLMIA générative
Construire un système qui répond à des questions sur vos documents, en gardant la maîtrise.
- Principes du RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Embeddings avec sentence-transformers
- Bases vectorielles : Chroma, FAISS, Qdrant
- Stratégies de chunking et d'indexation
- Recherche hybride sémantique + lexicale
- Évaluation et amélioration d'un système RAG
Agents IA & orchestrationIA générative
Concevoir des agents qui raisonnent, utilisent des outils et automatisent des tâches data.
- Principes des agents : ReAct, tool use, mémoire
- Frameworks : LangChain, LangGraph, LlamaIndex
- Construction d'outils Python pour un agent
- Agents multi-étapes pour traitement data
- Observabilité, traces et logging
- Sécurité, garde-fous et coûts
IA en production & fine-tuningIA générative
Industrialiser une solution IA : du POC notebook à l'API robuste en production.
- Fine-tuning : quand, pourquoi, comment
- Modèles open-source : Hugging Face, Ollama, vLLM
- Quantization et optimisation
- Déploiement : FastAPI, Docker, cloud
- Monitoring : qualité, drift, coûts
- Éthique, RGPD et données sensibles
Projet global & certificationProjet final
Concevez un projet qui mobilise tout le parcours : data, ML, deep learning et IA générative. Présentation devant jury et examen.
- Conception d'une solution data + IA complète
- Architecture : pipeline ML, modèle DL, brique LLM
- Implémentation avec coaching individuel
- Mise en production via API
- Présentation des projets devant le jury
- Revue de code collective et conseils
- Examen final : exercices + QCM
Une certification niveau expert.
Vous validez un examen final et présentez votre projet deep learning devant un jury. Vous repartez avec une certification niveau avancé Stat4decision et un badge à partager sur LinkedIn.
Ce que vous validez
- Examen écrit (exercices + QCM)
- Projet deep learning soutenu
- Certification Stat4decision niveau 2
- Badge expert partageable
- Environnement accessible 1 an
FAQ
L'essentiel à savoir avant de vous inscrire.
Suis-je au bon niveau ?
Ce parcours suppose une bonne maîtrise de Python pour la data : pandas, numpy et les bases du ML avec scikit-learn. Si ce n'est pas le cas, commencez par le niveau 1.
Quelle place pour la pratique ?
Plus de la moitié du temps. Trois journées sont 100% pratique, et les autres alternent théorie courte et travail guidé sur exercices et mini-projets.
Quelle place pour l'IA générative ?
4 journées complètes sur les LLM, le RAG, les agents et la mise en production IA. Vous repartez capable d'intégrer ces technologies dans des projets réels, pas juste de faire des démos.
Quel framework deep learning ?
Vous découvrez Keras/TensorFlow et PyTorch. L'objectif est que vous puissiez choisir et utiliser l'un ou l'autre selon le contexte professionnel.
Faut-il une machine puissante ?
Non. Vous accédez à un JupyterHub avec GPU depuis votre navigateur. Aucune installation, aucun besoin de hardware spécifique.
La formation est-elle finançable ?
Oui. Stat4decision est certifié Qualiopi. Le parcours peut être pris en charge par l'ensemble des OPCO. Contactez-nous pour un devis.
Intra-entreprise possible ?
Oui, jusqu'à 8 participants, avec un programme ajusté à votre contexte métier et à vos données. Demandez un devis personnalisé.
Prêt à monter en expertise ?
Deux formats au choix. On commence toujours par un échange.
Vous rejoignez une promotion mixte de maximum 8 participants experts.
- 11 journées · 80 heures
- 8 participants maximum
- Environnement GPU inclus
- Accès aux LLM payants pendant la formation
- Certification niveau 2
- Supports accessibles 1 an
Le parcours organisé chez vous, ajusté à votre contexte data métier.
- Programme personnalisable
- Cas d'usage sur vos données
- Dates au choix
- Certification niveau 2
- Prise en charge OPCO possible