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)
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 8 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
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.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
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.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
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.