Science des données
Transformez les données en décisions utiles. Cette certification vous apprend à collecter, analyser et valoriser les données pour répondre aux besoins des entreprises et des administrations.
Grade
Certificat
Durée
,
Crédits
30
Faculté
Formations Certifiantes
Mode
Hybride
La formation couvre les bases de la science des données, de la préparation des données à la présentation des résultats. Les participants apprennent à utiliser les statistiques, la programmation et les méthodes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets. Des travaux pratiques portent sur des données issues de secteurs comme la finance, le commerce, la santé, l’agriculture et les services publics. Le projet final permet de produire une analyse complète et de formuler des recommandations exploitables.
- Public Cible :
- Cette formation s’adresse aux étudiants, informaticiens, statisticiens, analystes et professionnels souhaitant exploiter les données pour orienter les décisions. Elle convient aussi aux actifs en reconversion vers les métiers de l’analyse et de l’intelligence artificielle.
- Objectifs Pédagogiques :
- Collecter, nettoyer et structurer des données
- Appliquer des méthodes statistiques pour identifier des tendances
- Construire des modèles simples de prévision et de classification
- Présenter des résultats clairs aux décideurs
- Réaliser un projet d’analyse de données répondant à un besoin professionnel
- Compétences Visées :
- Préparer et contrôler la qualité d’un jeu de données
- Réaliser des analyses statistiques et exploratoires
- Programmer des traitements simples de données
- Construire et évaluer des modèles prédictifs
- Créer des tableaux de bord et des visualisations pertinentes
- Rédiger une synthèse et présenter des recommandations
- Spécialisations :
- Analyse de données, intelligence artificielle, apprentissage automatique, visualisation des données, prévision statistique, gouvernance des données
Informations Rapides
Liste des cours
DATA034FC - Introduction à la science des données et ses applications
Panorama de la data science et de ses domaines d'application.
DATA035FC - Cycle de vie d’un projet de data science
Étapes clés de gestion d’un projet data science.
DATA036FC - Collecte et exploration de données
Acquisition, chargement et premières analyses des données.
DATA037FC - Nettoyage et préparation des données
Techniques de nettoyage et de transformation des données.
DATA038FC - Analyse descriptive et visualisation
Analyse statistique descriptive et visualisation des données.
DATA039FC - Utilisation de bibliothèques Python (pandas, matplotlib, seaborn)
Manipulation et visualisation de données avec Python.
DATA040FC - Introduction aux modèles prédictifs (régression, classification)
Fondamentaux des modèles prédictifs supervisés.
DATA041FC - Évaluation des modèles et validation croisée
Évaluation des performances et validation croisée.
DATA042FC - Étude de cas : mini-projet de data science
Application des compétences dans un projet complet.
DATA043FC - Évaluation finale
Épreuve de validation des acquis du parcours.
Conditions d'Admission
- Diplôme de niveau bac+2 au minimum en informatique, mathématiques, statistiques, économie, ingénierie ou domaine proche
- Bases en statistiques et en raisonnement logique
- Notions de programmation et de manipulation de données
- Capacité à travailler avec des outils numériques et à analyser des problèmes concrets
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Data analyst, chargé d’études statistiques, analyste décisionnel, assistant data scientist, analyste marketing, chargé de reporting, consultant junior en données
Poursuite d'Études :
Cette certification peut être complétée par une licence professionnelle ou un master en science des données, intelligence artificielle, statistiques, informatique décisionnelle ou systèmes d’information. Elle permet également de préparer une spécialisation avancée en apprentissage automatique ou en gouvernance des données.
Informations Pratiques
- Frais de Scolarité
- Consulter les frais d'études
- Évaluation
Évaluation par contrôles continus, exercices pratiques, études de cas, travaux de groupe et projet final d’analyse de données.
- Mode de Formation
- Hybride
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