La formation Apprentissage Supervisé avec Numpy vise l’acquisition du Bloc de compétences n°02 de la certification professionnelle Data Scientist : Entraîner un modèle d’apprentissage automatique supervisé pour réaliser une analyse prédictive.
Grâce à ce programme BOOST, vous serez capable de :
- Transformer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage supervisé ;
- Mettre en place un modèle d'apprentissage supervisé adapté à un problème métier ;
- Évaluer les performances d’un modèle d'apprentissage supervisé ;
- Adapter les hyperparamètres d'un modèle d'apprentissage supervisé afin de l'améliorer.
Prérequis
Pour débuter ce programme, vous devez remplir les conditions suivantes :
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Niveau de langue : un niveau B2 minimum en français avec un certificat de moins de 2 ans. Certificats acceptés :
- Diplôme en langue française
- DELF-DALF : niveau minimum
- B2 TCF : score minimum 400
- Attestation d’un centre de langue justifiant un niveau B2 minimum (avec nombre d’heures de formation suivies en français et signature, cachet ou tampon de l’entreprise)
Vous n’avez pas de certificat ? Trouvez un centre d’examen.
- Matériel : accès à un ordinateur (PC ou Mac), muni d’un microphone, une webcam et 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 ;
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Niveau requis : 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 informatique, sciences, 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 informatique, sciences, économie, finance ou analyse de données ;
Tout autre profil fera l'objet d'une procédure dérogatoire, incluant un test de positionnement, 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 constitué des livrables suivants :
- Suivi et réussite des cours OpenClassrooms : Nettoyez et analysez votre jeu de données ; Découvrez les librairies python pour la data science
- Projet personnel d'analyse de données accompagné d'une vidéo enregistrée de 10 minutes expliquant votre projet.
Compétences recommandées
Pour réaliser ce programme BOOST dans les meilleures conditions, nous vous conseillons d’avoir déjà acquis les compétences suivantes :
- Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées ;
- Effectuer une analyse statistique univariée ;
- Effectuer une analyse statistique multivariée ;
- Communiquer ses résultats à l'aide de visualisations de données.
Vous pouvez acquérir ces compétences en suivant le programme BOOST "Analyse exploratoire avec Python - Expert"
1. Parlez-en avec votre mentor. Il ou elle vous aidera à vous orienter et à affiner votre projet professionnel.
2. Contactez-nous afin de nous faire part de votre décision :