Formation Le rôle du Data Scientist.
Score de satisfaction : 4.54/5
Durée :
1 jour
21/01/2025 à Paris
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
à partir de
700 €HT

Référence :
SF33902
Durée :
1 jour

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Ce stage comprend
 7 heures de formation
Support de cours numérique
Pauses et snacks à volonté
Prise en charge OPCO possible
Disponible à distance

Formation Le rôle du Data Scientist.

Familiarisez vous avec le rôle et les responsabilités d'un Data Scientist avec notre formation d'une journée !

Cette formation d'une journée est destinée aux professionnels souhaitant se familiariser avec le rôle et les responsabilités d'un Data Scientist. Les apprenants découvriront les concepts fondamentaux de la science des données, les rôles stratégiques et défis du métier, ainsi que les outils et technologies couramment utilisés par un Data Scientist.

Objectifs pédagogiques.

1Identifier les principales tâches et responsabilités d'un Data Scientist

2Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données (exploration, préparation des données, modèles d'apprentissage automatique)

3Connaître les outils et technologies couramment utilisés par un Data Scientist

Public :
Tous
Prérequis : Des connaissances de base en statistiques et en bases de données sont un plus.
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Programme de formation Le rôle du Data Scientist.

PDF

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

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

En apprendre davantage sur Le rôle du Data Scientist.

Le Data Scientist joue un rôle central dans la révolution numérique, exploitant des compétences en statistiques, programmation et expertise sectorielle pour extraire des insights stratégiques à partir de données complexes. En combinant technologie et créativité, les Data Scientists transforment les défis commerciaux en opportunités, contribuant ainsi à la croissance et à l’innovation.

Amandine de Sparks
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