Data Scientist
Apprenez à explorer les données, construire des modèles prédictifs, tester leurs performances et transformer un problème métier en projet de Data Science exploitable.
Ce que vous allez savoir faire
Le Data Scientist combine compréhension métier, programmation, statistiques et Machine Learning afin d’extraire de la valeur prédictive des données.
Python pour la Data
Manipuler les données et automatiser les analyses avec un langage adapté.
Statistiques
Comprendre distributions, relations, probabilités et incertitude.
Préparer les données
Nettoyer, transformer et construire les variables utiles à la modélisation.
Machine Learning
Construire des modèles de classification, régression et segmentation.
Évaluer les modèles
Comparer plusieurs modèles à l’aide de métriques adaptées au problème.
Relier modèle et métier
Transformer une performance statistique en décision réellement exploitable.
14 modules Data Scientist
Un parcours progressif pour aller de la donnée brute au modèle prédictif évalué et présenté.
Introduction à la Data Science
Rôle du Data Scientist, types de projets et cycle de vie d’un modèle.
Python pour l’analyse
Variables, structures, fonctions et manipulation de données.
Manipulation des datasets
Lecture, nettoyage, filtrage, agrégation et transformation des données.
Statistiques descriptives
Moyenne, médiane, variance, distribution, corrélation et lecture des résultats.
Exploration des données
Visualisation, anomalies, tendances, relations et premières hypothèses.
Préparation des variables
Encodage, normalisation, transformation et feature engineering.
Régression
Construire des modèles permettant de prévoir une valeur numérique.
Classification
Prédire une catégorie, un risque ou une probabilité d’événement.
Clustering
Segmenter automatiquement des observations selon leurs caractéristiques.
Évaluation des modèles
Train/test, précision, rappel, F1, erreurs et comparaison des performances.
Surapprentissage
Comprendre overfitting, généralisation et validation croisée.
Interprétabilité
Expliquer les facteurs qui influencent les prédictions d’un modèle.
Industrialisation
Comprendre versioning, monitoring, dérive et cycle de maintenance d’un modèle.
Projet prédictif final
Construire, évaluer et présenter une solution Data Science complète.
De la question métier au modèle
Chaque projet suit un cycle logique permettant d’éviter de construire un modèle techniquement intéressant mais inutile.
Modèles étudiés pendant la formation
Prévision de demande
Estimer une demande future à partir de données historiques.
Prédiction d’attrition
Identifier les clients présentant un risque de départ.
Détection d’anomalies
Repérer des comportements atypiques dans un ensemble de transactions.
Prévision d’occupation
Estimer le niveau d’activité futur d’un établissement.
Maintenance prédictive
Évaluer le risque de panne à partir de données techniques.
Segmentation clients
Créer automatiquement des groupes homogènes à partir des comportements.
Construire un modèle prédictif
🎯 Votre mission
Une entreprise souhaite anticiper un phénomène important pour son activité : demande, abandon client, panne, retard, consommation ou performance commerciale.
Vous devez transformer le problème en projet Data Science, préparer les données, comparer plusieurs modèles et recommander la meilleure approche.
📋 Livrables attendus
- Formulation du problème
- Analyse exploratoire
- Nettoyage des données
- Choix des variables
- Modèle de référence
- Deux modèles comparatifs
- Métriques d’évaluation
- Analyse des erreurs
- Interprétation métier
- Présentation exécutive
Un bon modèle n’est pas seulement précis
Pertinent
Il répond à une vraie question métier.
Mesurable
Sa performance est évaluée avec les bonnes métriques.
Compréhensible
Ses résultats peuvent être expliqués aux décideurs.
Robuste
Il conserve une performance acceptable sur de nouvelles données.
Responsable
Les biais, risques et impacts de décision sont analysés.
Exploitable
Le modèle peut être intégré à un processus ou une décision réelle.
Les fonctions accessibles
Certification MZA Data Scientist
La certification valide la capacité à préparer les données, construire plusieurs modèles, les comparer et défendre une recommandation devant un jury.
Devenez Data Scientist.
Apprenez à passer de l’analyse descriptive à la prédiction et à construire des modèles capables d’aider l’entreprise à anticiper.
🧪 Commencer le parcours