Data Science Starter Program
Avec l'explosion et la profusion des données disponibles dans un grand nombre de domaines, les nouvelles techniques de collecte et d'analyse affectent de façon profonde l'ensemble des secteurs de la vie économique, mais aussi certains secteurs de la recherche.
Les entreprises de tous les secteurs ont de plus de plus de données à leur disposition ce qui crée un besoin de recrutement croissant de professionnels capables de les analyser et de les interpréter (data scientists, data analyst, data engineers). Les compétences les plus demandées incluent la programmation, les statistiques, la visualisation des données, la gestion de base de données, la gestion d'algorithmes de machine learning et l'intelligence artificielle.
Les data scientists sont souvent appelés à travailler sur des projets complexes et variés, allant de la data analyse à la création de modèles prédictifs pour aider leur organisation à prendre des décisions stratégiques.
La formation Data Science Starter Program de l'Ecole Polytechnique Executive Education permet de découvrir les dernières tendances technologiques du domaine. Une véritable immersion dans la data science à travers un parcours intensif pour exploiter les données et notamment les données massives (Big Data).
Formation data scientist
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Du 17/11/2023 au 10/02/2024
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20 jours (140 heures)
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Formation présentielle
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Français
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14 400€ TTC Voir les modalités de financement
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- Chef de projet, ingénieur technique, ingénieur logiciel, chef de produit,
- Data scientist, data engineer,
- Analytics manager, Business analyst,
- Manager d'une équipe technique,
- Entrepreneur, consultant.
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- Justifier de 3 années d'expérience professionnelle au minimum
- Mathématiques : connaître les fonctions, les dérivées, l'algèbre linéaire, les bases en probabilités et
statistiques - Informatique : avoir eu une première expérience en programmation (R, Python ou autre langage)
- Avoir un niveau d'anglais professionnel : certains modules sont enseignés en anglais et les supports de
cours sont en anglais
Présentation du programme
Programme
Contenu du programme
- Introduction à la Data Science
- Analyse de données
- Machine Learning : Apprentissage Supervisé
- Machine Learning : Apprentissage automatique pour data non traditionnelles
- Introduction au Deep Learning
- Atelier données
- Cloud Computing et Big Data
- Big Data Challenge
Objectifs du programme
- Intégrer les enjeux techniques et économiques pour caractériser et cadrer un projet à base de science des données,
- Connaître les grandes familles de méthodes d’utilisation des données,
- Savoir expliquer les résultats obtenus lors d’une analyse de données,
- Présenter les résultats d’un projet de sciences de données dans un cadre opérationnel,
- Utiliser les résultats dans l’aide à la décision opérationnelle (dans le cadre du métier, de l’activité),
- Concevoir et piloter l’exploitation des données,
- Superviser la réalisation d’un projet de science de données,
- Comprendre le rôle d’une équipe de data scientists.
Modalités pédagogiques
- Cours
- Etudes de cas pratiques
- Manipulations quotidiennes des témoignages d’industriels ou de chercheurs des partages d'expériences
- Travail personnel sous forme de projet
- Chaque participant est également invité à apporter son propre projet, afin d’en explorer le potentiel. Cela permettra à chaque participant de bénéficier de conseils personnalisés et de bâtir une stratégie qui correspond à ses propres besoins
- Mise à disposition d’un LMS : eLearnX
Mode d'évaluation
- Une reconnaissance officielle par l'Etat du niveau des compétences et des connaissance acquises nécessaires à l'exercice d'activités professionnelles
- Une valorisation des connaissances et des compétences acquises pour sécuriser le parcours professionnel et/ou offrir de nouvelles opportunités
- L'éligibilité aux dispositifs de financement de la formation professionnelle (CPF, financement des branches professionnelles, financement public, etc.)
Compétences acquises à l'issue de la formation
- Intégrer les enjeux techniques et économiques pour caractériser et cadrer un projet d’utilisation des données
- Réaliser une analyse de données en sachant expliquer les résultats obtenus
- Concevoir et piloter l'exploitation des données, y compris dans un cadre Big Data
- Superviser la réalisation d'un projet de science de données
Intervenants
Erwan LE PENNEC
Professeur dans le département de mathématiques appliquées de l'École polytechnique
Michalis VAZIRGIANNIS
Professeur au Laboratoire d'Informatique de l'École polytechnique (LIX)
Informations pratiques
L'intégralité des cours sont dispensés en français mais les supports de cours sont en anglais.
Statistiques de résultat
- Taux de réussite des participants pour l'obtention de leur certification : 100%
- Note de satisfaction obtenue suite à une enquête en fin de formation : 4,8 / 5
- Nombre moyen de participants par session de formation : 14 participants
Ils vous en parlent
TEMOIGNAGES
L'industrie bancaire - comme d'autres - vit de profondes mutations avec le développement de l'intelligence artificielle et de la Datascience en général. Dans ce contexte, la certification de collaborateurs expérimentés, par l'Ecole Polytechnique Executive Education, permet au Groupe Crédit Agricole de s'adapter activement à ces mutations. Ce programme prépare pleinement nos collaborateurs à une application concrète de la Datascience à nos métiers, notamment grâce à sa structure, son contenu, l'expertise de ses intervenants et son équilibre entre théorie et mise en pratique.
Xavier Bocher - Responsable modèles prudentiels et recherche opérationnelle, Crédit Agricole S.A
Cette formation Data Science Starter Program bénéficie d'une équipe pédagogique experte des sujets et d'un très bon format "hands-on".
Elle a joué le rôle d’accélérateur sur mon travail d’algorithme prédictif et m'a permis d'appliquer mes projets de recherche sur des données réelles.
Christopher CALA, Healthcare Partner Development Manager - Amazon Web Services (AWS)