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 Emploi garanti** 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/job-guarantee Data Data Scientist 2 Financez ce parcours grâce à vos crédits CPF directement depuis la plateforme Mon Compte Formation. Plus d'infos (Temps complet - 9 mois). Plus d'infos (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 Votre rémunération Rémunérations moyennes pour le métier de Data Scientist : Data Scientist 3 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 Niveau de langue : Pour les apprenants étrangers, un niveau de français B1-B2 (utilisateur indépendant) est conseillé pour la réussite de la formation. 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 : minimum core I3 ou AMD Ryzen 3 (génération récente) ; idéalement core I7 ou AMD Ryzen 7 ; RAM : mémoire de 16 Go minimum ; Espace disque disponible 256 Go, SSD idéalement. Niveau requis : Prépa scientifique ou Bac + 2 en mathématiques. Prérequis techniques : Maths (analyse réelle, algèbre, probabilités, statistiques). Notions d’informatique (algorithmique, base de données, terminal). Si vous n'avez pas réalisé une prépa scientifique ou validé un bac+2 en mathématiques: réalisez notre test de positionnement pour évaluer votre niveau. remplissez ce formulaire d'admission et précisez votre score au test de positionnement dans la case où vous renseignez vos motivations. Notez que ce test ne constitue pas une validation. Data Scientist 4 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. Data Architect : Vous avez un bagage informatique et vous souhaitez mettre en place l’architecture et les outils de traitement des données. 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 Vous embarquez sur un grand parcours d'apprentissage ! Équipez-vous des outils et des bonnes pratiques dont vous aurez besoin tout au long de vos cours et de vos projets. Compétences cibles Construire pas à pas son projet professionnel 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 ! Comprendre le Web Facile 6 heures Le monde du Web vous intéresse, mais vous n’y connaissez rien ? Vous décrochez quand vous entendez du vocabulaire geek ? Imprégnez-vous de la culture du Web avec ce cours ! Data Scientist 6 Développez vos soft skills Facile 6 heures Les soft skills, comme l’adaptabilité, la collaboration, la résolution de problèmes, sont des compétences de plus en plus recherchées. Développez ces compétences transversales et comportementales. Gérez votre temps efficacement Facile 12 heures La gestion du temps est une compétence qui peut s'apprendre. Découvrez une série de lois du temps et de bonnes habitudes à prendre, et devenez plus performant et efficace dans votre travail. Data Scientist 7 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 Utiliser un notebook Jupyter pour faciliter la rédaction du code et la collaboration Manipuler des données avec des librairies Python spécialisées Mettre en place un environnement Python Effectuer une représentation graphique à l'aide d'une librairie Python adaptée Maîtriser les opérations fondamentales du langage Python pour la Data Science Cours associés Initiez-vous à Python pour l'analyse de données Facile 12 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 10 heures Python s'est imposé comme le langage incontournable pour la Data Science et le Machine Learning, avec de nombreuses librairies spécialisées. Découvrez les notebooks Jupyter et les librairies incontournables que sont Numpy, Matplotlib et Pandas. Data Scientist 8 Décrivez et nettoyez votre jeu de données Moyenne 15 heures Prêt à entrer dans l'univers de la statistique descriptive ? Avec ce cours, vous découvrirez comment se compose un jeu de données. Vous serez capable de le nettoyer et le décrire en vue de l'analyser. 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. Data Scientist 9 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 ! Data Scientist 10 Projet 4 - 100 heures Anticipez les besoins en consommation électrique 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. Data Scientist 11 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). 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 12 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 uploads/Management/ data-scientist 1 .pdf