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Trouver la formation data faite pour vous

10 parcours pensés par objectif, du débutant à l'expert. Choisissez le vôtre — nos formateurs praticiens vous accompagnent à chaque étape.

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Vous savez où vous voulez aller. Reste à choisir la bonne formation pour y arriver. Cette page vous présente 10 parcours organisés par objectif, avec à chaque fois la séquence recommandée par nos formateurs et le profil-type des participants. Toutes nos formations sont éligibles aux dispositifs OPCO et peuvent être organisées en intra-entreprise.

Choisissez votre objectif

01 Découvrir ou approfondir Python 02 Migrer de SAS vers Python ou R 03 Découvrir le langage R 04 Maîtriser les statistiques par la pratique 05 Monter en compétence sur Power BI 06 Construire des dashboards (Qlik, Tableau) 07 Acculturer ses équipes à l'IA 08 Se former à l'IA et au machine learning 09 Devenir expert en IA 10 Améliorer la gouvernance des données
01

Découvrir ou approfondir le langage Python pour la data

Pour qui ?

Analystes, statisticiens, ingénieurs et data scientists qui veulent acquérir ou consolider Python comme outil de travail quotidien sur la donnée.

Pourquoi ce parcours ?

Python est devenu le langage de référence en data science. Cette progression vous emmène des fondamentaux à l'industrialisation, avec une montée en puissance progressive : on commence par maîtriser les bases, puis on traite des données volumineuses, et on finit par les bonnes pratiques de mise en production.

La séquence recommandée

  1. 1
    Formation Python pour la data science 4 jours · fondations solides
  2. 2
    Pandas avancé 1 jour · method chaining et stylisation
  3. 3
    Polars, DuckDB et Arrow 2 jours · pour les gros volumes
  4. 4
    Industrialisation d'un projet data en Python 3 jours · passer du notebook à la production
Parcours certifiant : Parcours Python niveau 1 (50h) · Parcours Python niveau 2 — data science avancée (50h)
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02

Migrer de SAS vers Python ou R

Pour qui ?

Statisticiens, biostatisticiens et data analysts utilisateurs historiques de SAS, qui doivent ou veulent basculer vers un environnement open source.

Pourquoi ce parcours ?

La transition SAS vers Python ou R demande une approche pédagogique spécifique : il ne s'agit pas d'apprendre Python ou R de zéro, mais de transposer vos habitudes SAS dans le nouvel environnement. Ces formations sont conçues pour cela, avec des correspondances directes entre PROC SQL, étapes DATA et leurs équivalents en Python ou R.

Selon votre destination

  1. A
    Python pour utilisateur de SAS 2 jours · si vous basculez vers Python
  2. B
    R pour utilisateur de SAS 2 jours · si vous basculez vers R
Pour aller plus loin ensuite : Python pour l'analyse de données · Data mining avec R
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03

Découvrir le langage R pour la statistique et la data

Pour qui ?

Statisticiens, chercheurs, biostatisticiens, géomaticiens, ou tout professionnel qui veut un environnement reconnu pour l'analyse statistique et la visualisation.

Pourquoi ce parcours ?

R reste l'outil de référence pour la statistique académique et de nombreux domaines spécialisés (épidémiologie, écologie, SHS, finance quantitative). Ce parcours vous donne les bases solides puis les spécialisations qui vous intéressent : visualisation avec ggplot2, machine learning, séries temporelles, applications interactives Shiny ou cartographie.

La séquence recommandée

  1. 1
    Logiciel R pour la data science 3 jours · les fondamentaux
  2. 2
    Visualisation avec R (ggplot2) 2 jours · grammaire graphique
  3. 3
    Data mining et machine learning avec R 2 jours · modélisation prédictive
Spécialisations : Séries temporelles · R Shiny · Cartographie et SIG
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04

Maîtriser les statistiques par la pratique

Pour qui ?

Analystes, chargés d'études, chercheurs, data analysts qui veulent renforcer leur socle statistique pour des analyses plus rigoureuses, sans devenir nécessairement statisticien professionnel.

Pourquoi ce parcours ?

Trop d'analyses se contentent de moyennes et de pourcentages alors qu'un test statistique adapté ou un modèle bien choisi changeraient la lecture. Ce parcours est conçu pour apprendre par la pratique, avec un outil au choix (XLSTAT pour rester dans Excel, ou R/Python pour aller plus loin) et des méthodes spécialisées selon votre domaine.

La séquence recommandée

  1. 1
    Statistique et analyse de données 3 jours · les fondamentaux
  2. 2
    XLSTAT pour l'analyse de données 3 jours · l'outil tout-en-un
Méthodes spécialisées : Approche PLS · Équations structurelles · Analyse conjointe · Régression PLS
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05

Monter en compétence sur Power BI, de l'initiation à l'expertise

Pour qui ?

Contrôleurs de gestion, analystes business, responsables BI, et toute personne qui doit produire des tableaux de bord d'aide à la décision dans Microsoft Power BI.

Pourquoi ce parcours ?

Power BI est devenu le standard BI dans les organisations Microsoft. Notre parcours couvre toute la chaîne : de la première prise en main avec Power BI Desktop, au perfectionnement des visualisations, jusqu'à l'expertise DAX qui distingue les utilisateurs avancés. Vous pouvez commencer par la demi-journée découverte si vous hésitez encore.

La séquence recommandée

  1. 0
    Découverte Power BI ½ journée · pour se faire une idée
  2. 1
    Power BI Desktop — initiation 2 jours · prise en main complète
  3. 2
    Power BI perfectionnement 2 jours · franchir un cap
  4. 3
    Power BI Dataviz et analytics 1 jour · visualisations avancées
  5. 4
    Power BI DAX expertise 1 jour · niveau expert
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06

Construire des tableaux de bord avec Qlik Sense ou Tableau

Pour qui ?

Vous travaillez dans une organisation qui n'a pas fait le choix Microsoft, ou vous voulez maîtriser une alternative à Power BI. Tableau et Qlik Sense sont les deux autres leaders du marché BI, chacun avec sa philosophie.

Pourquoi ce parcours ?

Le choix entre Tableau et Qlik dépend souvent de votre environnement existant. Tableau est très orienté visualisation et exploration, Qlik mise sur son moteur associatif et la gestion des données. Nous proposons des formations dédiées sur chacun, depuis la découverte jusqu'au profil développeur, plus une formation Superset pour les utilisateurs d'environnements open source.

Côté Tableau

  1. →
    Tableau Desktop 2 jours · maîtrise complète

Côté Qlik

  1. 0
    Découverte Qlik Sense ½ journée
  2. 1
    Designer Qlik Sense 1 jour · profil designer
  3. 2
    Développeur Qlik Sense 2 jours · profil développeur
Alternative open source : Superset — analyse et visualisation · QlikView
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07

Acculturer ses équipes à l'IA et à ses usages

Niveau découverte
Pour qui ?

Managers, dirigeants, équipes métier non techniques, fonctions support. Toute personne qui doit comprendre l'IA pour décider, prioriser ou collaborer avec des équipes data, sans avoir besoin de coder.

Pourquoi ce parcours ?

Avant de lancer des projets IA, encore faut-il que les équipes comprennent ce que l'IA fait, ne fait pas, et coûte. Ce parcours d'acculturation donne en quelques jours les clés de compréhension pour identifier les bons cas d'usage, dialoguer avec les équipes techniques, et prendre des décisions éclairées sur les modèles génératifs.

La séquence recommandée

  1. 1
    Atelier acculturation data 1 jour · poser les bases
  2. 2
    Culture générale des données 2 jours · pour aller plus loin
  3. 3
    Acculturation IA aux modèles génératifs 1 jour · spécifique IA générative
  4. 4
    Intelligence artificielle — les fondamentaux 1 jour · vision d'ensemble
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08

Se former à l'IA et au machine learning

Niveau intermédiaire
Pour qui ?

Analystes data, développeurs Python, ingénieurs et data scientists juniors qui veulent acquérir les compétences techniques pour construire et déployer des modèles ML / IA, sans viser le niveau expert tout de suite.

Pourquoi ce parcours ?

L'IA pratique commence par le machine learning classique, puis monte vers le deep learning et les usages génératifs. Ce parcours vous donne les fondamentaux théoriques, la maîtrise des bibliothèques de référence (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow), et les premières mises en application sur des LLMs et des applications génératives concrètes.

La séquence recommandée

  1. 1
    Machine learning — les fondamentaux 2 jours · théorie et premières mises en œuvre
  2. 2
    Scikit-learn pour le machine learning 2 jours · l'outil de référence
  3. 3
    Deep Learning avec PyTorch 3 jours · ou TensorFlow au choix
  4. 4
    LLMs pour les développeurs 2 jours · entrer dans l'IA générative
  5. 5
    Applications d'IA générative avec LangChain 3 jours · construire ses propres apps
Pour aller plus loin : MLOps avec MLflow · Spark ML
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09

Devenir expert en IA — parcours certifiant

Niveau expert
Pour qui ?

Data scientists et experts data en activité, déjà à l'aise avec Python et les bases du ML, qui veulent atteindre un niveau de référence opérationnelle sur l'ensemble du spectre IA — du ML industrialisé aux agents LLM, en passant par la gouvernance.

Pourquoi ce parcours ?

Notre certification IA est un parcours unique sur le marché français : 20 jours d'animation présentielle étalés sur 7 mois, avec un projet fil rouge réel sur 5 mois, une approche souveraine (modèles européens, serving local), et une vraie évaluation devant jury. Ce n'est pas une formation ChatGPT : c'est la formation des praticiens qui déploieront l'IA en entreprise demain.

Le parcours certifiant

  1. ★
    La certification IA des experts data en entreprise 20 jours sur 7 mois · 14 participants max · projet fil rouge
Modules pris séparément : MLOps MLflow · LangChain · IA en entreprise
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10

Améliorer la gouvernance et la qualité des données

Pour qui ?

Responsables data, CDO, chefs de projet data, équipes SI et qualité, DPO, RSSI. Toute fonction en charge d'organiser la donnée à l'échelle de l'entreprise : règles, rôles, processus, outillage.

Pourquoi ce parcours ?

La meilleure stack technique ne sert à rien si la donnée n'est ni fiable, ni gouvernée, ni partagée. Ce parcours pose le cadre méthodologique de la gouvernance (rôles, instances, charte), traite des enjeux concrets de qualité, et ouvre sur l'automatisation des processus data par la RPA.

La séquence recommandée

  1. 1
    Gouvernance des données en entreprise 1 jour · le cadre
  2. 2
    Qualité des données 1 jour · les pratiques
  3. 3
    RPA pour les équipes data et SI 2 jours · l'industrialisation
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Vous ne trouvez pas votre parcours ?

Ces 10 parcours couvrent les demandes les plus fréquentes, mais nous concevons aussi des programmes sur mesure pour votre organisation : combinaison de modules existants, contenus adaptés à votre secteur, durées ajustées à vos contraintes. Parlons-en.

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