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. 

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 recommandé.
  
  

• 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".