Data Scientist
Réalisez des analyses de données et des prédictions métiers 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 10 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 et bénéficiez de notre garantie embauché ou remboursé.*
DataData Scientist
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
Réalisez des analyses de données et des prédictions métiers poussées grâce à la data science
Les entreprises produisent une quantité astronomique de données. Être capable de les analyser et de les valoriser représente un enjeu crucial et un avantage compétitif indéniable.
En tant que data scientist, votre rôle sera de traduire un besoin métier en une problématique de data science, puis de la résoudre grâce à vos algorithmes. Vous réaliserez par exemple des moteurs de recommandations, 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.
En tant que data scientist, 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.
- 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 / IA.
Nos formations vous permettent d'apprendre par la pratique
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
Quelles sont vos opportunités de carrières et perspectives d’emploi à la suite de cette formation diplômante ?
En suivant notre formation en ligne, vous pourrez exercer de nombreux métiers dont celui de data scientist, de data architect, ou aussi 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
Cette fourchette peut toutefois varier selon la taille de l’entreprise et la région.
Source : étude de salaire, Data Recrutement
Les profils de data scientist sont très recherchés, majoritairement en CDI. En freelance, les data scientists facturent jusqu’à 1000€ par jour de travail.
Découvrez les regards croisés de professionnels sur les métiers de la Data grâce à notre podcast
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.
Nos alumni racontent
Les prérequis pour postuler
Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des prérequis 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.
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Langue : un niveau B2 minimum en français.
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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.
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 data science » 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.
- Obtenez plus rapidement cette certification professionnelle grâce à une Validation des Acquis de l'Expérience (VAE), si vous avez déjà de l'expérience dans ce métier. En savoir plus
Garantie embauché ou remboursé
- Vous trouvez un emploi dans les 6 mois après la date de validation du dernier projet de votre parcours.
- Autrement, nous vous remboursons vos frais de scolarité.*
Voir les détails
DataData Scientist
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
Mettez-vous dans les meilleures conditions pour réussir votre parcours : projetez-vous dans votre formation, définissez votre planning et appropriez-vous les outils essentiels pour apprendre.
13 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Définir le cadre de votre formation
projet 2
Analysez des données de systèmes éducatifs
L'entreprise "academy" cherche à s'étendre à l'international. Dans ce premier projet, vous ferez des recommandations stratégiques à partir de données de systèmes éducatifs.
60 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Manipuler des données avec des librairies Python spécialisées
- Mettre en place un environnement Python
- Utiliser un notebook Jupyter pour faciliter la rédaction du code et la collaboration
- Effectuer une analyse univariée et des représentations graphiques avec une librairie
- Maîtriser les opérations fondamentales du langage Python pour la Data Science
projet 3
Préparez des données pour un organisme de santé publique
L'agence "Santé publique France" a lancé un appel à projet autour des problématiques alimentaires. Vous proposerez une application basée sur des données nutritionnelles.
70 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Déterminer les objectifs du nettoyage des données et de la démarche de mise en œuvre
- Effectuer des analyses statistiques univariées et multivariées
- Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées
- Représenter des données grâce à des graphiques afin justifier les analyses réalisées
projet 4
Anticipez les besoins en consommation de bâtiments
Pour atteindre son objectif de ville neutre en émissions de carbone en 2050, la ville de Seattle a besoin de vous. Votre mission ? Prédire la consommation électrique des bâtiments municipaux.
90 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Créer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage supervisé ou non-supervisé
- Sélectionner, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage supervisé
projet 5
Segmentez des clients d'un site e-commerce
Vous êtes consultant pour Olist, un site e-commerce brésilien. Les équipes marketing ont besoin de segmenter leurs clients pour optimiser les campagnes de communication.
70 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Évaluer les performances des modèles d’apprentissage non supervisé
- Sélectionner et entraîner des modèles d’apprentissage non-supervisé
projet 6
Classifiez automatiquement des biens de consommation
Votre entreprise cherche à lancer une place de marché e-commerce. Vous devrez tester la faisabilité d'un moteur de classification de biens de consommation.
100 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Définir la stratégie d’élaboration d’un modèle d'apprentissage profond
- Évaluer la performance des modèles d’apprentissage profond
- Prétraiter des données non structurées de type image
- Prétraiter des données non structurées de type texte
- Réaliser la collecte des données répondant à des critères définis via une API
- Réduire la dimension de données de grande dimension
- Utiliser des techniques appropriées de réduction en deux dimensions
projet 7
Implémentez un modèle de scoring
Au sein d'une société financière, vous allez développer et implémenter un modèle de scoring pour aider les équipes métiers à accorder un crédit à un client.
80 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Définir et mettre en œuvre un pipeline d’entraînement des modèles
- Définir la stratégie d’élaboration d’un modèle d’apprentissage supervisé
- Évaluer les performances des modèles d’apprentissage supervisé
- Mettre en œuvre un logiciel de version de code
- Suivre la performance d’un modèle en production et en assurer la maintenance
- Concevoir un déploiement continu d'un moteur d’inférence sur une plateforme Cloud
projet 8
Réalisez un dashboard et assurez une veille technique
Toujours au sein d'une société financière, vous allez développer un dashboard interactif pour que des chargés de relation client puissent expliquer de façon transparente les décisions d’octroi de crédit. Vous ferez aussi une veille sur l'état de l'art.
40 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Réaliser la présentation orale d’une démarche de modélisation à un client interne/externe
- Réaliser une veille sur les outils et tendances en data science et IA
- Réaliser un tableau de bord afin de présenter son travail de modélisation à un public
- Rédiger une note méthodologique afin de communiquer sa démarche de modélisation
projet 9
Réalisez un traitement dans un environnement Big Data sur le Cloud
Votre startup de l'AgriTech souhaite développer une application mobile permettant de détecter des fruits sur une photo. À vous d'industrialiser le modèle à grande échelle grâce aux outils du big data.
40 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Modéliser des données dans un environnement Big Data et en utilisant les outils du Cloud
- Réaliser des calculs distribués sur des données massives en utilisant les outils adaptés
- Sélectionner les outils du Cloud permettant de traiter et stocker des données Big Data
projet 10
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
- Analyser les risques inhérents au projet et à la gestion des données personnelles
- Identifer des besoins métiers d’un projet et les formaliser sous forme de user stories
- Identifier les ressources humaines, techniques et financières d'un projet de data science
- Intégrer le respect des contraintes légales et éthiques relatives à la collecte de données
- Piloter ou participer au pilotage du projet en planifiant les différents sprints
Diplôme
Expert en data science
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
Garantie embauché ou remboursé*
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 démo* Sous réserve des conditions énoncées dans les Conditions Générales de Services
Formation mise à jour le 25 nov. 2024