Certificat Science des données
Transformez des données brutes en informations utiles pour décider, prévoir et agir. En 90 heures, apprenez les méthodes essentielles de la science des données et réalisez un projet concret.
Grade
Certificat
Durée
90 heures
Faculté
Formations Certifiantes
Mode
Hybride
Cette formation hybride couvre toute la chaîne d’un projet de science des données, de la collecte et du nettoyage des données jusqu’à la création de modèles prédictifs. Vous apprendrez à programmer pour analyser des données, appliquer des méthodes statistiques et produire des visualisations claires. Les travaux pratiques portent sur des situations proches des besoins des entreprises, administrations, banques, télécommunications et organisations de développement. Un projet final vous permet de mobiliser les méthodes étudiées sur un jeu de données réel ou professionnel.
- Public Cible :
- Cette formation s’adresse aux étudiants, professionnels et porteurs de projets souhaitant analyser des données et s’initier à l’intelligence artificielle. Elle convient notamment aux profils en informatique, mathématiques, économie, gestion, ingénierie ou marketing.
- Objectifs Pédagogiques :
- Comprendre les étapes d’un projet de science des données
- Préparer, nettoyer et structurer des données fiables
- Explorer les données pour identifier tendances, relations et anomalies
- Construire et évaluer des modèles simples de régression et de classification
- Présenter des résultats utiles à la décision
- Compétences Visées :
- Écrire des scripts pour charger, transformer et analyser des données
- Manipuler des tableaux de données et effectuer des calculs numériques
- Nettoyer les valeurs manquantes, doublons, erreurs et données atypiques
- Réaliser une analyse statistique et exploratoire
- Créer des graphiques adaptés à un objectif d’analyse
- Évaluer les performances d’un modèle prédictif et interpréter ses résultats
- Spécialisations :
- Analyse exploratoire des données, préparation des données, statistiques appliquées, visualisation des données, apprentissage automatique, régression et classification
Informations Rapides
Liste des cours
INFO-DATA-01CE - Introduction à la Data Science
Découvrez les étapes essentielles d’un projet de science des données, de la préparation des données à la communication des résultats. À travers Python et des cas liés au Sénégal et à l’Afrique de l’Ouest, transformez des données en analyses utiles et argumentées.
INFO-DATA-02CE - Python pour la science des données
Apprenez à transformer des données brutes en analyses fiables grâce à Python, de la préparation des données à la modélisation prédictive. Un parcours pratique fondé sur les outils utilisés en science des données.
INFO-DATA-03CE - NumPy et manipulation numérique
Maîtrisez NumPy pour transformer efficacement des données en tableaux numériques exploitables en science des données. Des exercices appliqués vous feront passer des opérations fondamentales à l’optimisation de calculs sur des jeux de données concrets.
INFO-DATA-04CE - Pandas et manipulation des données
Transformez des données brutes en tableaux fiables et exploitables grâce à Pandas. Vous apprendrez à nettoyer, analyser et préparer des jeux de données utiles aux projets de science des données et d’intelligence artificielle.
INFO-DATA-05CE - Nettoyage et préparation des données
Transformez des données brutes en jeux de données fiables, documentés et prêts pour l’analyse ou l’apprentissage automatique. Vous pratiquerez les principales étapes de préparation avec Python et pandas sur des exemples proches des réalités ouest-africaines.
INFO-DATA-06CE - Statistiques appliquées
Apprenez à résumer, explorer et interpréter des données avec les méthodes statistiques indispensables à la science des données. Des travaux pratiques en Python vous permettront de passer des données brutes à des conclusions défendables.
INFO-DATA-07CE - Analyse exploratoire des données
Apprenez à explorer, contrôler et visualiser des données pour en extraire des constats fiables avant toute modélisation. À travers Python et des jeux de données contextualisés, transformez des données brutes en analyses communicables.
INFO-DATA-08CE - Visualisation des données
Transformez des données en visualisations justes, lisibles et utiles à la décision. Ce cours associe Python, analyse exploratoire et conception de tableaux de bord autour de cas concrets de science des données.
INFO-DATA-09CE - Introduction au Machine Learning
Découvrez comment entraîner, évaluer et interpréter des modèles de machine learning à partir de données réelles. Un parcours pratique en Python pour acquérir les bases indispensables à la science des données.
INFO-DATA-10CE - Régression et classification
Apprenez à transformer des données en prédictions fiables grâce aux méthodes de régression et de classification. De la préparation des données à l’interprétation des résultats, le cours privilégie la pratique sur des cas inspirés des secteurs ouest-africains.
INFO-DATA-11CE - Évaluation des modèles
Apprenez à mesurer la performance réelle d’un modèle d’intelligence artificielle et à déterminer s’il est fiable, robuste et adapté à son usage. De la validation croisée à l’analyse des biais, vous pratiquerez sur des cas concrets de science des données.
INFO-DATA-12CE - Projet Data Science et évaluation
Conduisez un projet de science des données de bout en bout, de la formulation du problème à la restitution des résultats. Vous mobiliserez des méthodes reproductibles et évaluerez vos modèles sur des données et des cas d’usage pertinents pour l’Afrique de l’Ouest.
Conditions d'Admission
- Niveau baccalauréat ou expérience professionnelle équivalente
- Bases en mathématiques, notamment pourcentages, fonctions et statistiques simples
- Aisance avec l’ordinateur et les fichiers de données
- Notions de programmation recommandées, sans être obligatoires
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Assistant data analyst, chargé d’études statistiques, analyste reporting, assistant data scientist, analyste marketing, chargé de suivi-évaluation, analyste risques junior, consultant junior en données
Poursuite d'Études :
Cette certification peut être complétée par une formation avancée en science des données, intelligence artificielle, apprentissage automatique, ingénierie des données ou analyse statistique. Elle constitue aussi une base pour préparer une spécialisation professionnelle en analyse de données.
Informations Pratiques
- Évaluation
Évaluation par exercices pratiques, contrôles de connaissances, travaux d’analyse de données et projet final soutenu devant un jury.
- Mode de Formation
- Hybride
- Mention & Parcours
- Mention : Intelligence artificielle et science des données
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