Formation data science – bonnes pratiques et outils
Bonnes pratiques et outils de la data science : structuration de projet, méthodologie et outils incontournables.
Prochaines sessions en cours de programmation
Les dates ne sont pas encore fixées. Demandez à être informé(e) en priorité de l'ouverture des inscriptions, ou optez pour une session sur mesure.
La formation data science – bonnes pratiques et outils vous donne en 1 jour une vision transverse des méthodes et outils du métier. Vous apprenez à éviter les pièges courants des projets data science : qualité des données, sur-ajustement, mauvais cadrage métier, biais, fuite de données. Vous comprenez les bonnes pratiques du domaine : structuration de projet (CRISP-DM), gestion de versions, reproductibilité, documentation, tests, collaboration en équipe. Vous connaissez l’offre d’outils pour la data science : environnements de développement, plateformes intégrées, outils de MLOps, services cloud. Idéale pour data scientists et data analysts souhaitant gagner en maturité et fiabiliser leurs livrables, ainsi que pour managers cherchant à cadrer la pratique de leurs équipes data.
Objectifs pédagogiques
- Éviter les pièges courants des projets data science
- Comprendre les bonnes pratiques du métier
- Connaître l'offre d'outils pour la data science
1 jours, 7 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Bonnes pratiques et outils de la data science
• Éviter les pièges courants des projets data science
• Méthodologie de projet (CRISP-DM)
• Bonnes pratiques : reproductibilité, gestion de versions, documentation
• Organisation du code et collaboration en équipe
• Panorama de l’offre d’outils (environnements, plateformes, MLOps, cloud)
• Critères de choix selon le contexte
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data scientist et data analyst en activité
- Chef d'équipe data souhaitant cadrer les pratiques
- Architecte ou responsable data
Prérequis
- Expérience pratique en data science ou analyse de données
- Pratique d'un langage data (Python, R ou équivalent)
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 1 jour (7 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Expérience pratique en data science ou analyse de données; Pratique d'un langage data (Python, R ou équivalent).
À qui s'adresse cette formation d'une journée ?
Elle s'adresse aux data scientists et data analysts souhaitant gagner en maturité, ainsi qu'aux managers cherchant à cadrer les pratiques de leurs équipes data.
Quelles méthodologies de projet sont abordées ?
La formation présente des méthodologies éprouvées comme CRISP-DM, ainsi que les bonnes pratiques de reproductibilité, de gestion de versions et de documentation.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
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Cette formation data science – bonnes pratiques et outils vous donne en 2 jours une vision transverse des méthodes et outils du métier. Vous abordez la structuration d’un projet (CRISP-DM), la gestion de versions, l’organisation du code, les outils de collaboration et de déploiement. La formation est idéale pour data scientists et data analysts souhaitant gagner en maturité et fiabiliser leurs livrables, ainsi que pour managers cherchant à cadrer la pratique de leurs équipes data.