Data Scientist

• Comprendre le rôle et les missions du data scientist
• Développer des modèles prédictifs à partir de données métiers
• Maîtriser la démarche d’analyse, de modélisation et de restitution

Data scientists, data analysts, ingénieurs et statisticiens

Avoir des bases solides en statistiques et en programmation

• Définir les missions du data scientist et son environnement métier
• Collecter, nettoyer et préparer les données avant l’analyse métier
• Explorer les données avec Python et des outils de visualisation
• Appliquer les statistiques descriptives et inférentielles aux données
• Construire des modèles de machine learning supervisés et les tester
• Utiliser des méthodes non supervisées : clustering et réduction
• Évaluer, valider et améliorer la performance des modèles prédictifs
• Présenter les résultats avec des visualisations compréhensibles
• Respecter l’éthique, la qualité des données et le cadre RGPD
• Déployer un modèle et assurer son suivi avec les équipes métiers

• Nettoyer un jeu de données puis en réaliser une exploration
• Construire un modèle prédictif simple et évaluer sa qualité
• Restituer une analyse de données à un public non technique

• Modèle de rapport d’analyse de données à adapter à vos cas
• Fiche repère des principaux algorithmes de machine learning
• Check list de préparation et de contrôle qualité des données