Data Scientist Machine Learning
Réalisez des analyses de données et des prédictions métier poussées grâce à la data science.
Période de formation
9 mois à temps plein
Durée de la formation
603 heures supervisées
Une formation flexible 100% en ligne
Démarrez à tout moment votre nouvelle carrière ! Disponible à temps partiel ? Pas de problème, étudiez à votre rythme.Des projets professionnalisants
Apprenez les compétences clés de votre futur métier en validant 13 projets tirés de cas concrets d’entreprise.Un accompagnement personnalisé
Bénéficiez de sessions de mentorat avec un expert du métier.Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Décrochez une certification professionnelle « Expert en ingénierie et science des données».
DataData Scientist Machine Learning
Certification
Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Période de formation
9 mois à temps plein
Durée de la formation
603 heures supervisées
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
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".
Votre diplôme
- OpenClassrooms est un établissement privé d’enseignement à distance déclaré au rectorat de l’Académie de Paris.
- À l’issue de votre formation, sous réserve de validation de vos compétences par un jury, vous pourrez obtenir la certification professionnelle « Expert en ingénierie et science des données » enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles, de niveau 7 (bac +5) sur les cadres français et européens des certifications (European Qualifications Framework). Cette validation implique d'attester des pré-requis nécessaires et sous réserve que vous terminiez votre parcours dans un délai de 3 ans maximum à compter de votre premier jour de formation (durées ajustées pour les personnes en situation de handicap ou justifiant de besoins spécifiques).
- Si vous envisagez une poursuite d’études, contactez au préalable l’université ou l’école concernée pour connaître la procédure d’équivalence.
DataData Scientist Machine Learning
Certification
Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Période de formation
9 mois à temps plein
Durée de la formation
603 heures supervisées
Une pédagogie basée sur la pratique
- Obtenez des compétences clés en validant des projets professionnalisants.
- Progressez à l'aide d'un expert du métier.
- Gagnez un véritable savoir-faire ainsi qu’un portfolio pour le démontrer.
Les projets et compétences en détail
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Définir le cadre de votre formation
projet 2
Analysez les données de systèmes éducatifs
Renforcez vos fondamentaux de Python pour la Data Science en analysant les données de systèmes éducatifs
30 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 3
Anticipez les besoins en consommations de bâtiments
Aidez une grande ville à atteindre son objectif de neutralité en émissions de carbone
30 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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.
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Gérer l'overfitting et l'underfitting avec les techniques adéquates
- Identifier les hyperparamètres
- Optimiser les fonctions d'activation
- Surveiller la qualité des features
projet 7 - en construction
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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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.
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Concevoir un système de suivi du cycle de vie du modèle d'apprentissage
projet 9 - en construction
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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 10 - en construction
Évaluez les performance d'un LLM
Garantissez un système RAG efficace, cohérent et reproductible, capable de fournir des réponses précises en exploitant une base documentaire structurée.
60 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Évaluer les performances de l’infrastructure sous-jacente au modèle d'apprentissage
projet 11 - en construction
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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
- 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
projet 12 - en construction
Concevez un système de recommandation de prix avec intégration de données multi-Sources
Concevez, développez et déployez un système de recommandation personnalisé qui intègre des données provenant de plusieurs sources.
80 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Automatiser le déploiement en intégrant les évolutions du modèle
- Ajuster les paramètres des procédures d'entraînement afin d'optimiser la performance
projet 13 - en construction
Réalisez votre portfolio de Data Scientist - modélisation
Gérez un projet data et construisez votre portfolio
50 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
Diplôme
Expert en ingénierie et science des données
Un accompagnement individuel & privilégié
- Bénéficiez de sessions individuelles avec un mentor expert du métier.
- Progressez rapidement dans vos projets grâce à son excellence dans le partage de son savoir-faire.
La communauté OpenClassrooms
- Comptez sur une communauté soudée d’étudiants prête à vous aider 24h/24, 7j/7.
- Partagez vos questions et vos doutes avec des centaines d'étudiants, de mentors et de diplômés sur un réseau social privé.
Comment se déroule un parcours OpenClassrooms ?
Du choix de leur formation au premier jour de leur nouvelle carrière, nos étudiants racontent leur expérience et l'accompagnement qu'ils ont reçu, étape par étape.
Financez votre parcours
L’abonnement : une formule flexible et à la carte
Pour tous
Les avantages
Date de début et rythme d’études flexibles
Sans engagement : arrêtez à tout moment
Plus vite vous terminez, moins le coût final est élevé
Cette formation nécessite un investissement en temps estimé à 1206 heures dont 603 heures supervisées.
Détails sur la durée de la formation
La durée totale de la formation se compose de :
- 603 heures de formation supervisée avec des projets, encadrés par des mentors
- 603 heures de formation guidée avec des cours et des ressources pédagogiques
La période de formation peut être rallongée en cas de formation à temps partiel.
La durée est estimée et dépend de votre niveau d'entrée en formation, de votre disponibilité, du temps alloué par semaine, de votre capacité et rythme d'apprentissage.
Ce parcours vous intéresse pour votre entreprise ?
Obtenir un devis ou une démoFormation mise à jour le 7 mai 2025