Formation Le rôle du Data Scientist

Introduction à la formation d’acculturation au rôle de Data Scientist

Présentation du rôle stratégique du Data Scientist
Évolution du domaine des sciences de données
Principaux défis et opportunités actuels
Différences entre Data Engineer, Data Scientist et Data Analyst
Vue d’ensemble des compétences requises

Concepts fondamentaux de la Science des Données

Exploration et visualisation des données
Techniques de nettoyage et de préparation des données
Concepts statistiques essentiels
Introduction aux modèles d’apprentissage automatique : types de modèles, sélection et ajustement, validation croisée et hyperparamétrage

Tâches Typiques du Data Scientist

Collecte et exploration de données venant de différentes sources
Nettoyage et préparation des données pour garantir leur qualité
Sélection de modèles adaptés aux problématiques spécifiques
Évaluation des performances des modèles et optimisation
Communication des résultats aux non-spécialistes

Panorama des outils et technologies couramment utilisés

Environnements de Développement Intégrés (IDE) : Jupyter Notebooks, Anaconda
Langages de Programmation : Python, R, langages spécialisés (SQL, Scala)
Bibliothèques de Traitement de Données : Pandas, Numpy, Apache Spark
Bibliothèques d’Apprentissage Automatique : Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost et LightGBM
Outils de Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Power BO, D3.js