OpenClassrooms becomes an accredited US university.
Discover what this means for youData Scientist Machine Learning
Réalisez des analyses de données et des prédictions métier poussées grâce à la data science.
Training period
9 months full time
Training duration
603 hours supervised
A flexible online program
Imagine starting a brand-new career at any time! Can’t commit to full-time? No problem, study at your own pace.Real-world projects
Acquire the most relevant skills by completing 13 projects based on those required in your future career.Individual learning support
Benefit from mentoring sessions with an expert in the field.Master’s-level diploma
Leave with a “Expert en ingénierie et science des données” professional qualification.
DataData Scientist Machine Learning
Certification
Master’s-level diploma
Training period
9 months full time
Training duration
603 hours supervised
Devenez Data Scientist Machine Learning
Réalisez des analyses de données et des prédictions métier poussées grâce à la data science
Les entreprises produisent une quantité colossale de données. Être capable de les analyser et de les valoriser représente un enjeu crucial et un avantage compétitif indéniable.
Traduisez un besoin métier en une problématique de data science et résolvez-la grâce à vos algorithmes
Vous réaliserez par exemple des prédictions pour améliorer les ventes de votre entreprise ou encore des intelligences artificielles pour des applications mobiles. Au contact avec des équipes métiers, vous mènerez à bien un projet data, de la collecte des données à la mise en production de vos algorithmes.
Concevez des modèles prédictifs et autonomes
Le data scientist machine learning est spécialisé dans l'entraînement et le déploiement des modèles d’apprentissage automatiques. Au sein d’une équipe data, vous serez en charge de créer des algorithmes et de concevoir des programmes auto-apprenants. Vous réaliserez par exemple des moteurs de recommandations ou de la classification de textes et d'images grâce à des algorithmes de Deep Learning.
En tant que Data Scientist Machine Learning, quelles sont vos missions ?
- Collecter et préparer les données avec Python en vue de l’analyse.
- Explorer et analyser les données pour comprendre les tendances et les performances d'une entreprise ou d'un produit.
- Effectuer des classifications grâce à des algorithmes de Deep Learning.
- Élaborer des modèles prédictifs pour identifier les nouvelles tendances et opportunités.
- Déployer des modèles de données (sur le cloud) pour automatiser les processus d'entreprise et améliorer leur efficacité.
- Communiquer les résultats à des spécialistes ou des néophytes grâce à des visualisations.
- Participer à l'organisation et au pilotage d'un projet de data science, ou d'IA.
Notre pédagogie
Nos formations vous permettent d'apprendre par la pratique.
Votre accompagnement
Vous êtes accompagné par un mentor, professionnel du métier, tout au long de votre formation.
« Mon rôle en tant que mentor est de guider et d'accompagner les étudiants » Stéphane
Vos opportunités de carrière et d’emploi à la suite de ce programme
En suivant notre formation en ligne, vous pourrez exercer de nombreux métiers dont celui de data scientist, de data architect, ou encore de data engineer.
Les salaires du marché pour le poste de data scientist :
- 35 000 € à 45 000 € brut annuel pour un profil débutant
- 45 000 € à 65 000 € brut annuel pour un profil confirmé
Le salaire peut varier en fonction du niveau d'ancienneté, du secteur d'activité et de la taille de l’entreprise, des responsabilités (hiérarchiques ou budgétaires) et du lieu de travail*.
Les profils de data scientist sont très recherchés, majoritairement en CDI. En freelance, les data scientists facturent jusqu’à 1000€ par jour de travail.
*Source : étude de salaire, Data Recrutement
Nos alumni racontent
« Chez OpenClassrooms, j'ai développé un esprit analytique et de recherche. Cette autonomie est primordiale pour une carrière professionnelle, surtout si l’on veut évoluer. » Quentin
« J’ai la sensation que mon alternance va faire de moi quelqu'un de neuf ! C'est le meilleur moyen aujourd'hui d’apprendre facilement, par la pratique, et de s’exposer rapidement à la réalité des entreprises. » Ousmane
Et si vous suiviez cette formation en alternance ?
La formation de data scientist est disponible en contrat de professionnalisation et en apprentissage.
Avec OpenClassrooms, vous pouvez démarrer votre alternance à n’importe quel moment de l’année. Votre formation est financée par l’entreprise et vous touchez un salaire mensuel, calculé selon votre situation. En plus des projets concrets à valider dans la formation, vous pouvez mettre en pratique directement vos compétences acquises durant votre parcours.
Pour vous soutenir dans cette démarche, les équipes d’OpenClassrooms vous aident à trouver une entreprise prête à vous embaucher dès le début de vos études !
Découvrez-en plus sur l’alternance en ligne chez OpenClassrooms.
Les pré-requis pour postuler
Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des pré-requis suivants :
- Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données
ou
- Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 5 (ou équivalent) avec une expérience professionnelle d’au moins 2 ans en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données
ou
- Dans le cadre d’une procédure dérogatoire, présenter un dossier justifiant de compétences équivalentes, notamment par la validation du Bootcamps "Initiation au machine learning" d’OpenClassrooms, qui constituent un indicateur solide des acquis attendus à l’entrée en formation.
Tout autre profil fera l'objet d'une procédure dérogatoire, à savoir :
- Être titulaire d'une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) tous domaines avec une expérience professionnelle tous secteurs d'au moins 1 an et effectuer un test de positionnement. Ce test vous sera transmis lors du processus d’admission.
-
Langue : Pour les candidats dont le français n’est pas la langue maternelle, un niveau de français B2 minimum (niveau courant) sur l’échelle européenne du CECRL est demandé.
-
Matériel et logiciels : l'accès à un ordinateur (PC ou Mac) muni d’un casque son, d’une webcam et d’une bonne connexion Internet (3,2 Mbps en envoi et 1,8 Mbps en réception de données). Pour tester la qualité de votre connexion, cliquez sur ce lien. De plus, il faut être administrateur de votre ordinateur, afin de pouvoir installer des programmes complémentaires. Ce parcours nécessite d'être équipé d'un ordinateur avec les spécifications suivantes :
- Core i3 ou AMD Ryzen 3 minimum (idéalement core i7 ou AMD Ryzen 7)
- Mémoire vive (RAM) de 8 Go minimum (16 Go idéalement, mais possibilité d'utiliser Google Colaboratory pour les fichiers de données les plus importants du parcours, avec un compte gratuit)
- Espace disque disponible 256 Go, SSD idéalement
Correspondance entre les projets et les blocs de compétences
La formation Data Scientist Machine Learning est composée de projets professionnalisants qui vous permettront de valider les blocs de compétences de la certification professionnelle "Expert en ingénierie et science des données" selon le découpage suivant:
RNCP39775BC01 - Manager et piloter un projet Data et le développement d’une solution
Projet 1 - Démarrez votre formation de Data Scientist Machine Learning
Projet 11 - Réalisez le cadrage d'un projet IA
Projet 13 - Réalisez votre portfolio de Data Scientist - modélisation
RNCP39775BC02 - Concevoir et déployer une infrastructure complète de gestion des données (collecte, traitement et stockage)
Projet 5 - Déployez un modèle de Machine Learning
RNCP39775BC03 - Créer et /ou adapter un modèle d’apprentissage
Projet 2 - Analysez les données de systèmes éducatifs
Projet 3 - Anticipez les besoins en consommations de bâtiments
Projet 4 - Classifiez automatiquement des informations
Projet 7 - Labellisez et appliquez des approches semi-supervisées en traitement d'images
Projet 9 - Concevez et déployez un système RAG
RNCP39775BC05 - Option Data science : Optimiser des modèles d’apprentissage
Projet 6 - Initiez-vous au MLOps (partie 1/2)
Projet 8 - Confirmez vos compétences en MLOps (Partie 2/2)
Projet 10 - Évaluez les performance d'un LLM
Projet 12 - Concevez un système de recommandation de prix avec intégration de données multi-Sources
Cette certification est accessible par capitalisation de blocs de compétences, et si nécessaire, le candidat peut bénéficier de la validation d'un bloc de compétences. Pour connaître les possibilités de valider des blocs de compétences, passerelles et équivalences, veuillez parcourir la fiche RNCP de la certification professionnelle concernée dans la section "votre diplôme".
Informations relatives à l'accréditation aux États-Unis
OpenClassrooms est une université américaine, accréditée par la WASC Senior College & University Commission (WSCUC) aux États-Unis.
À l’issue de ce programme, en plus de la certification française associée, les étudiants remplissant les conditions requises obtiendront le diplôme Master’s degree in Data Science. Pour plus de détails consultez notre page dédiée WASC.
Your diploma
- OpenClassrooms is an online training educational establishment, declared as such by the French authority ‘le rectorat de l'Académie de Paris’.
- Once you’ve completed your training program, and subject to validating the required elements, you will receive the professional certification "Expert en ingénierie et science des données", registered to the Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP) from France compétences. This certification is a Master’s-Level diploma (European Level 7) on the EQF (European Qualification Framework). Completion of this certification entails meeting necessary prerequisites and completing it within a maximum period of 3 years from your first day of training. Duration adjustments are available for individuals with disabilities or specific needs.
- If you intend to continue your studies at another institution after this training program, contact that university or school in advance to learn their entry requirements for equivalency and/or credit transfer.
DataData Scientist Machine Learning
Certification
Master’s-level diploma
Training period
9 months full time
Training duration
603 hours supervised
A teaching method based on practical experience.
- Acquire key skills for your future career with real-world projects.
- Make progress with the support of an experienced professional.
- Acquire concrete know-how and demonstrate it with a portfolio.
Detailed projects and skills
project 1
Démarrez votre formation de Data Scientist
Découvrez ce que signifie être un Data Scientist Machine Learning. Dans ce premier projet, vous définirez vos objectifs et votre programme d'études.
13 hours supervised
Skills acquired in this project
- Définir le cadre de votre formation
project 2
Analysez les données de systèmes éducatifs
Renforcez vos fondamentaux de Python pour la Data Science en analysant les données de systèmes éducatifs
30 hours supervised
Skills acquired in this project
- Appliquer des analyses statistiques descriptives et naviguer visuellement dans les données
- Configurer l’environnement de travail nécessaire à l’exploitation des données
- Corriger les anomalies manuellement et à l’aide d'outils adaptés
project 3
Anticipez les besoins en consommations de bâtiments
Aidez une grande ville à atteindre son objectif de neutralité en émissions de carbone
30 hours supervised
Skills acquired in this project
- Appliquer des analyses statistiques descriptives et naviguer visuellement dans les données
- Automatiser le processus de nettoyage à l’aide de Python
- Choisir un algorithme adapté aux objectifs visés
- Configurer l'environnement de travail
- Définir la procédure d'entraînement et entraîner le modèle avec les jeux de données
- Préparer les jeux de données afin de mettre les variables sous une échelle commune
- Synthétiser, simplifier ses résultats
project 4
Classifiez automatiquement des informations
Réalisez et évaluez un modèle de classification supervisée tout en consolidant vos compétences en analyse exploratoire et en Machine Learning.
50 hours supervised
Skills acquired in this project
- Configurer l’environnement de travail nécessaire à l’exploitation des données
- Entraîner un modèle d’apprentissage
- Évaluer le modèle d'apprentissage
- Mettre en place un processus de nettoyage afin d’améliorer la qualité des données
- Préparer et transformer des données afin de les adapter au modèle d’apprentissage.
project 5
Déployez un modèle de Machine Learning
Déployez un modèle de Machine Learning en utilisant des outils modernes pour rendre le modèle utilisable en production.
40 hours supervised
Skills acquired in this project
- Configurer l'environnement de travail
- Définir et formaliser les processus de traitement et de stockage des données
- Établir et exécuter un processus de test du SGDB
- Installer et paramétrer un système de gestion de base de données et un outil d’extraction
- Mettre en place un système d'authentification afin de garantir la sécurité des données
- Modéliser une infrastructure compatible avec le SI
- Structurer l’architecture des données et concevoir des BDD
project 6
Initiez-vous au MLOps (partie 1/2)
Plongez dans un problème de classification binaire appliqué à des données bancaires. Découvrez la gestion du cycle de vie d’un modèle de machine learning. Modélisez vos données en utilisant un outil de versionning des modèles : MLflow.
60 hours supervised
Skills acquired in this project
- Gérer l'overfitting et l'underfitting avec les techniques adéquates
- Identifier les hyperparamètres
- Optimiser les fonctions d'activation
- Surveiller la qualité des features
project 7
Labellisez et appliquez des approches semi-supervisées en traitement d'images
Votre premier traitement d'image automatique ! Découvrez le deep learning pour les images.
40 hours supervised
Skills acquired in this project
- Identifier ou créer un modèle d’apprentissage adapté aux contraintes et aux besoins métier
- Préparer et transformer des données afin de les adapter au modèle d’apprentissage.
project 8
Confirmez vos compétences en MLOps (Partie 2/2)
Au sein d'une société financière, vous développerez un dashboard pour expliquer les octrois de crédit. Vous déployerez votre modèle dans le cloud. Vous concevrez votre propre API et automatiserez le déploiement puis vous étudierez le drift du modèle.
50 hours supervised
Skills acquired in this project
- Prendre vos premiers pas en ML Engineering
- Concevoir un système de suivi du cycle de vie du modèle d'apprentissage
project 9
Concevez et déployez un système RAG
Réalisez un système Retrieval-Augmented Generation fonctionnel basé sur LangChain et le modèle Mistral, soutenu par une base vectorielle Faiss.
60 hours supervised
Skills acquired in this project
- Créer les processus de test
- Exposer les résultats aux directions (via une API) en vue de leur exploitation
- Identifier ou créer une API compatible et l’intégrer pour permettre l’accès aux résultats
- Identifier ou créer un modèle d’apprentissage adapté aux contraintes et aux besoins métier
project 10
Évaluez les performances d'un LLM
Garantissez un système RAG efficace, cohérent et reproductible, capable de fournir des réponses précises en exploitant une base documentaire structurée.
60 hours supervised
Skills acquired in this project
- Évaluer les performances de l’infrastructure sous-jacente au modèle d'apprentissage
project 11
Réalisez le cadrage d'un projet IA
Dans quelques jours va se tenir le COMEX qui validera la roadmap produit de votre entreprise. Vous allez cadrer le projet afin de convaincre les dirigeants que votre produit possède un fort potentiel.
40 hours supervised
Skills acquired in this project
- Identifier de nouvelles opportunités, solutions ou pratiques dans le champ de la data
- Identifier et évaluer les risques de la solution data
- Présenter le projet data et expliquer ses choix afin d’en démontrer la pertinence
- Conduire les actions et les échanges entre les parties prenantes du projet data
- Définir les modalités de réalisation et de suivi du projet data et le planifier
- Effectuer un prototype de la solution afin d’en confirmer la faisabilité technique
project 12
Concevez un système de recommandations pour une agriculture optimisée par les données
Concevez, développez et déployez un système de recommandations.
80 hours supervised
Skills acquired in this project
- Automatiser le déploiement en intégrant les évolutions du modèle
- Ajuster les paramètres des procédures d'entraînement afin d'optimiser la performance
project 13
Réalisez votre portfolio de Data Scientist - Machine Learning
Présentez votre portfolio de Data Scientist Machine Learning et mettez en oeuvre un projet technique
50 hours supervised
Skills acquired in this project
- Apporter un appui stratégique et méthodologique pour faciliter la prise de décision
- Auditer la solution data afin d’en déterminer l'adéquation avec des besoins identifiés
- Collecter les besoins métiers et analyser le contexte de l'organisation
- Contrôler et analyser le projet data en termes de délais, coûts, livrables et performance
- Identifier une solution technique afin de répondre aux besoins
Diploma
Expert en ingénierie et science des données
One-to-one learning support
- Benefit from individual mentoring sessions with a professional expert in the field.
- Progress rapidly through projects thanks to their expertise in sharing know-how.
The OpenClassrooms community
- Count on our solid student community to give you support 24-7.
- Share your doubts or queries with a comprehensive network of students, mentors, and graduates.
How exactly will I learn on an OpenClassrooms path?
From choosing what to study to starting their new career, our students describe their experiences and the support they received at every step of the way.
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Monthly subscription: The flexible, customizable option
For everyone.
Benefits
Flexible start date and study schedule
Non-binding subscription: Stop at any time
The faster you finish, the less it costs
This training program requires an estimated time commitment of 1206 hours, including 603 hours supervised.
Training duration details
The total training duration consists of:
- 603 hours supervised with projects, coached by mentors
- 603 hours guided with courses and educational resources
The training period can be extended in the case of part time training.
The average duration is estimated and depends on your entry level into training, the time allocated per week, your availability, your capacity, and learning pace.
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Get connected with an expertTraining program last updated on Jan 29, 2026