Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Data Scientist Analysez des données pour identifier des tendances et faire des

Data Scientist Analysez des données pour identifier des tendances et faire des prédictions... Maîtrisez la Data Science ! Durée de la formation : 600 heures Embauché ou remboursé** Durée de la formation en alternance : 18 mois Temps d'études conseillé à temps plein : 9 mois Diplôme niveau 7 (bac +5)* *Data scientist - NSF 326 - Diplôme niveau 7 (bac +5) - enregistré au RNCP par arrêté du 27/03/2020 publié au JO du 20/03/2020 **Conditions disponibles sur la page https://openclassrooms.com/fr/terms-of-sale Data Data Scientist 2 Financez ce parcours grâce à vos crédits CPF directement depuis la plateforme Mon Compte Formation : Temps complet - 9 mois Temps partiel - 18 mois Quel est le rôle d'un Data Scientist ? Les entreprises produisent une quantité astronomique de données. Être capable de les analyser et 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 les équipes métiers, vous mènerez à bien un projet data, de la collecte des données à la mise en production de vos algorithmes. Ce que vous saurez faire Collecter et préparer les données en vue de l’analyse Programmer des algorithmes de Machine Learning à l’aide du langage Python Déployer des algorithmes dans le cloud avec les outils du Big Data Communiquer les résultats à des spécialistes ou des néophytes Parcours en partenariat avec CentraleSupélec Data Scientist 3 Votre rémunération Rémunérations moyennes pour le métier de Data Scientist : Débutant : 35 000 € à 45 000 € annuels bruts Expérimenté : 45 000 € à 65 000 € annuels bruts (Source : http://datarecrutement.fr/etude-salaire/) Ces profils sont très recherchés, majoritairement en CDI. En freelance, les Data Scientist facturent jusqu’à 1000€ par jour de travail. Retrouvez sur cette page les indicateurs de performance des formations OpenClassrooms. Prérequis 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. Ce parcours nécessite également 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. Niveau requis : Prépa scientifique ou Bac + 2 en mathématiques. Prérequis techniques : Data Scientist 4 Maths (analyse réelle, algèbre, probabilités, statistiques). Notions d’informatique (algorithmique, base de données, terminal). Votre orientation Ce parcours donne accès aux métiers suivants : Data Scientist Data Analyst, Business Analyst, BI Analyst Quel parcours Data est fait pour vous ? Data Analyst : Vous débuterez dans la data en analysant des données et en réalisant des reportings et des dashboards. Data Scientist : Vous avez un bagage mathématique, et vous souhaitez réaliser des analyses poussées à l’aide d’algorithmes. Ingénieur Machine Learning : Vous avez un solide bagage mathématique et vous souhaitez développer des algorithmes de machine learning avancés. Si vous ne possédez pas le niveau de prérequis attendu et/ou que vous êtes déjà en activité, la durée de votre formation sera allongée. Data Scientist 5 Projet 1 - 10 heures Définissez votre stratégie d'apprentissage 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. Compétences cibles Définir le cadre de votre formation Cours associés Apprenez à apprendre Facile 6 heures Être capable d'apprendre vite et bien est une compétence clé dans n'importe quel domaine. Suivez ce cours pour améliorer votre capacité d'apprentissage ! Data Scientist 6 Projet 2 - 60 heures 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. Compétences cibles Effectuer une représentation graphique à l'aide d'une librairie Python adaptée Maîtriser les opérations fondamentales du langage Python pour la Data Science Manipuler des données avec des librairies Python spécialisées Utiliser un notebook Jupyter pour faciliter la rédaction du code et la collaboration Mettre en place un environnement Python Cours associés Initiez-vous à Python pour l'analyse de données Facile 6 heures Dans ce cours, vous apprendrez un langage de programmation indispensable pour l’analyse de données : Python. Nous aborderons ensemble les notions fondamentales de la programmation Python, à l’aide d’exemples simples et d’exercices pratiques. Découvrez les librairies Python pour la Data Science Moyenne 8 heures Découvrez les librairies Python spécialisées pour la Data Science. Maîtrisez NumPy, Matplotlib, Pandas et Seaborn pour créer des Data Frames et des Data Visualisations. Data Scientist 7 Apprenez à utiliser la ligne de commande dans un terminal Facile 6 heures Apprenez à écrire des lignes de commandes qui vous permettront de communiquer avec votre ordinateur. Nettoyez et analysez votre jeu de données Facile 10 heures Prêt à entrer dans l'univers de la statistique descriptive ? Après ce cours, vous serez capable de nettoyer et décrire un jeu de données. Data Scientist 8 Projet 3 - 70 heures Concevez une application au service de la 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. Compétences cibles Communiquer ses résultats à l’aide de représentations graphiques lisibles et pertinentes Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées Effectuer une analyse statistique multivariée Effectuer une analyse statistique univariée Cours associés Initiez-vous au Machine Learning Moyenne 10 heures Découvrez le Machine Learning et ses différentes techniques (régression linéaire, classification non supervisée...). Vous verrez comment un algorithme apprend pour résoudre un problème de Data Science, et vous entrainerez votre premier modèle ! Réalisez une analyse exploratoire de données Moyenne 15 heures Comprenez les tendances de votre jeu de données avec la puissante ACP (Analyse en Composantes Principales) et d'autres méthodes de classification automatique comme le k-means. Data Scientist 9 Projet 4 - 100 heures 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. Compétences cibles Adapter les hyperparamètres d'un algorithme d'apprentissage supervisé afin de l'améliorer Évaluer les performances d’un modèle d'apprentissage supervisé Mettre en place le modèle d'apprentissage supervisé adapté au problème métier Transformer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage supervisé Cours associés Evaluez les performances d'un modele de machine learning Moyenne 10 heures Apprenez à évaluer un algorithme de machine learning, évitez le sur-apprentissage, et choisissez le meilleur modèle pour votre problème, à l'aide de la validation croisée et la grid- search. Entraînez un modèle prédictif linéaire Moyenne 10 heures Découvrez les algorithmes d’apprentissage supervisés. Appliquez une régression linéaire ou logistique et appréhendez les méthodes à large marge (SVM). Data Scientist 10 Utilisez des modèles supervisés non linéaires Moyenne 12 heures Etendons les méthodes linéaires à la modélisation de relations non linéaires entre les données, notamment à l'aide du SVM et du perceptron. Vous découvrirez aussi une famille d’algorithme très populaire… les réseaux de neurones ! Modélisez vos données avec les méthodes ensemblistes Moyenne 15 heures Décuplez la robustesse et l’efficacité de vos algorithmes à l’aide des méthodes ensemblistes, le bagging et le boosting. Vous découvrirez aussi les forêts aléatoires et le très prisé XGBoost. Data Scientist 11 Projet 5 - 70 heures 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. Compétences cibles Adapter les hyperparamètres d'un algorithme non supervisé afin de l'améliorer Évaluer les performances d’un modèle d'apprentissage non supervisé Transformer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage non supervisé Mettre en place le modèle d'apprentissage non supervisé adapté au problème métier Cours associés Explorez vos données avec des algorithmes non supervisés Difficile 15 heures Comment faire parler vos données, sans les étiqueter ? Apprenez à mettre en œuvre le clustering (k-means, DBSCAN, clustering hiérarchique) et la réduction dimensionnelle (ACP, MDS, t-SNE). Data Scientist 12 Projet 6 - 100 heures Classifiez automatiquement des biens de consommation Votre entreprise cherche à lancer une place de marché e-commerce. Vous devrez tester la faisabilité uploads/Management/ 164-data-scientist-fr-fr-standard 3 .pdf