Data Scientist Bootcamp

Bootcamp Data Scientist

Un programme d'apprentissage et de certification unique !

À propos du Bootcamp

Ce bootcamp en science des données accélère votre carrière dans ce domaine et vous offre une formation et des compétences de classe mondiale nécessaires pour réussir. Le cours propose une formation complète sur les compétences les plus recherchées en science des données et en apprentissage automatique, avec une initiation pratique aux outils et techniques clés, notamment Python, R, Tableau et les concepts d'apprentissage automatique. Devenez data scientist en vous plongeant dans les nuances de l'interprétation des données, en maîtrisant des techniques telles que l'apprentissage automatique et en acquérant de solides compétences en programmation afin de faire passer votre carrière en science des données au niveau supérieur.

Ce programme initie les participants à une approche d'apprentissage mixte intégrée qui leur permet de devenir des experts en science des données. Ce cours de science des données aidera les étudiants à se préparer à occuper des postes de premier plan en tant que data scientists.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais
• Niveau débutant à avancé pour les professionnels en herbe
• Bootcamp en ligne et e-learning (à votre rythme) d'une durée de 11 mois
• Les cours ont lieu principalement tous les week-ends
• Accès pendant 1 an au contenu e-learning à votre rythme et aux enregistrements des cours
• 38 heures de contenu vidéo e-learning
• 240 heures d'étude recommandées
• Programme d'études de premier ordre avec laboratoires intégrés
• Certification pour chaque cours et certification Bootcamp à la fin de la formation

Résultats du programme

• Acquérir une compréhension approfondie de la structure et de la manipulation des données.
• Comprendre et utiliser les modèles de régression linéaire et non linéaire et les techniques de classification pour l'analyse des données.
• Acquérir une compréhension approfondie des modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés tels que la régression linéaire, la régression logistique, le clustering, la réduction de dimensionnalité, K-NN et les pipelines.
• Effectuer des calculs scientifiques et techniques à l'aide du package SciPy et de ses sous-packages, par exemple : Integrate, Optimize, Statistics, IO et Weave.
• Acquérir de l'expérience dans les calculs mathématiques à l'aide des packages NumPy et scikit-learn.
• Maîtriser les concepts des moteurs de recommandation et de la modélisation de séries chronologiques et acquérir une connaissance pratique des principes, des algorithmes et des applications de l'apprentissage automatique.
• Apprendre à analyser des données avec Tableau et maîtriser la création de tableaux de bord interactifs.

Parcours de certification en science des données

1. Notions essentielles de programmation
2. Cours de certification SQL
3. Python pour la science des données (IBM)
4. Science des données appliquée avec Python
5. Apprentissage automatique avec Python
6. Formation à la certification Tableau Desktop Specialist
7. Capstone Data Scientist

Cours optionnels - Matériel bonus

• Analyse commerciale avec Excel
• Programmation R pour la science des données
• PL-300 Formation à la certification Microsoft Power BI
• Notions essentielles sur l'IA générative, l'ingénierie des invites et ChatGPT

Outils abordés

• Python
• Scikit Learn
• Tableau
• PowerBI
• Numpy
• PyTorch
• Midjourney
• Pandas
• Seaborn
• SciPy
• MySQL
• ChatGPT
• DALL-E2
• Bard

À qui s'adresse ce programme ?

Le métier de data scientist requiert une combinaison d'expérience, de connaissances en science des données et de maîtrise des outils et technologies appropriés. Il s'agit d'un choix de carrière solide pour les professionnels débutants comme expérimentés. Les professionnels en herbe de toute formation ayant un esprit analytique sont les plus aptes à suivre le Bootcamp Data Scientist.

• Professionnels de l'informatique
• Responsables de l'analyse
• Analystes commerciaux
• Professionnels de la banque et de la finance
• Responsables marketing
• Responsables de la chaîne d'approvisionnement
• Débutants ou jeunes diplômés

Prérequis

Aucune formation officielle n'est requise. Cependant, les professionnels qui souhaitent réussir cette formation en science des données doivent posséder les compétences suivantes :

• Connaissances de base en mathématiques et en statistiques
• Compréhension de base d'un langage de programmation

Parcours d'apprentissage

Cours 1 : Les bases de la programmation

Objectifs d'apprentissage clés

• Acquérir des compétences en programmation procédurale et orientée objet
• Reconnaître les avantages et les bénéfices de l'utilisation de Python comme langage de programmation
• Découvrir les différents types de boucles en Python
• Explorer le concept de portée des variables dans les fonctions
• Expliquer les principes et les caractéristiques de la programmation orientée objet
• Se familiariser avec Jupyter Notebook et ses applications pratiques
• Mettre en œuvre efficacement les identifiants, les indentations et les commentaires Python
• Comprendre les types de données, les opérateurs et les fonctions de chaîne Python
• Décrire les méthodes, les attributs et les modificateurs d'accès en Python

Cours 2 : Cours de certification SQL

Objectifs d'apprentissage clés

• Développer une compréhension globale des bases de données et de leurs relations
• Acquérir une expertise dans divers cours SQL, notamment le filtrage, le tri, les alias, les commandes d'agrégation, le regroupement et les instructions conditionnelles
• Apprendre à utiliser les outils de requête courants et à travailler avec les commandes SQL
• Maîtriser les transactions, la création de tables et les vues pour une gestion efficace des bases de données
• Explorer différentes fonctions SQL telles que les fonctions de chaîne, mathématiques, de date et d'heure et de correspondance de motifs
• Comprendre et exécuter des procédures stockées pour effectuer des opérations complexes
• Comprendre les fonctions de contrôle d'accès des utilisateurs pour garantir la sécurité des bases de données

Leçon 3 : Python pour la science des données (IBM)

Objectifs pédagogiques clés

• Créer votre premier programme Python à l'aide de variables, de chaînes, de fonctions, de boucles et de conditions
• Comprendre et appliquer les concepts liés aux listes, aux ensembles, aux dictionnaires, aux conditions, aux branchements, aux objets et aux classes en Python
• Utiliser la bibliothèque pandas pour charger, manipuler et enregistrer des données, ainsi que pour lire et écrire des fichiers en Python

Leçon 4 : Science des données appliquée avec Python

Objectifs d'apprentissage clés

• Explorer les processus de préparation des données, de construction de modèles et d'évaluation
• Appliquer de manière exhaustive les concepts Python liés aux chaînes, aux fonctions Lambda et aux listes
• Développer une solide compréhension de NumPy et de ses applications, y compris les techniques d'indexation et de découpage des tableaux
• Appliquer les principes de l'algèbre linéaire à l'analyse des données, y compris son application au calcul
• Acquérir une compréhension claire des concepts statistiques tels que l'asymétrie, la covariance et la corrélation
• Calculer les mesures de tendance centrale et de dispersion dans les données
• Décrire l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative dans les tests d'hypothèse Examiner différentes
• Travailler avec les deux principales structures de données de pandas : Series et DataFrame.
• Préparer, formater, normaliser et standardiser les données à l'aide de techniques de regroupement de données
• Créer des visualisations efficaces à l'aide de Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh

Cours 5 - Apprentissage automatique avec Python

Objectifs d'apprentissage clés

• Examiner différents types d'apprentissage automatique et comprendre leurs caractéristiques uniques
• Analyser le pipeline d'apprentissage automatique et acquérir une compréhension globale des opérations clés impliquées dans les opérations d'apprentissage automatique (MLOps)
• Explorer l'apprentissage supervisé et son large éventail d'applications
• Comprendre les concepts de surajustement et de sous-ajustement et apprendre les techniques permettant de les détecter et de les prévenir
• Analyser différents modèles de régression et identifier leur adéquation à des scénarios spécifiques
• Énumérer différents types d'algorithmes de classification et comprendre leurs applications spécifiques
• Maîtriser différents types de méthodes d'apprentissage non supervisé et déterminer leur utilisation appropriée
• Acquérir une compréhension approfondie des différentes techniques de clustering dans le cadre de l'apprentissage non supervisé
• Examiner différentes techniques de modélisation d'ensemble, telles que le bagging, le boosting et le stacking
• Évaluer et comparer différents frameworks d'apprentissage automatique, notamment TensorFlow et Keras
• Construire un moteur de recommandation à l'aide de PyTorch

Cours 6 - Formation à la certification Tableau Desktop Specialist

Objectifs pédagogiques clés

• Acquérir une expertise dans diverses techniques de visualisation, telles que les cartes thermiques, les treemaps, les graphiques en cascade et les graphiques de Pareto
• Utiliser habilement les filtres, les paramètres et les ensembles pour manipuler efficacement les données
• Maîtriser l'utilisation des types de champs spéciaux et des champs générés par Tableau, ainsi que la création et l'utilisation de paramètres
• Apprendre à construire différents graphiques, tableaux de bord interactifs et interfaces narratives captivantes, et à partager efficacement les informations
• Maîtriser le mélange de données, la création d'extraits de données et l'organisation et le formatage efficaces des données
• Comprendre l'importance des métadonnées et leur application dans Tableau
• Maîtriser divers calculs, notamment arithmétiques, logiques, tabulaires et de niveau de détail (LOD)

Cours 7 - Capstone Data Scientist

Objectifs d'apprentissage clés

• Traitement des données : utilisation de diverses techniques pour transformer des données brutes en informations significatives
• Modélisation : utiliser des techniques telles que la régression et les arbres de décision pour créer des modèles d'apprentissage automatique précis et intelligents capables de faire des prédictions
• Python ou SAS : développer votre modèle et mener un exercice complet de modélisation, y compris le fractionnement, le test et la validation des données à l'aide du processus de validation croisée k-fold
• Ajustement du modèle : appliquer diverses techniques pour améliorer la précision du modèle et sélectionner le modèle le plus performant
• Tableaux de bord et présentation des résultats : utilisation de Tableau pour créer un tableau de bord contenant des informations pertinentes afin de présenter vos résultats finaux

Cours optionnels - Matériel supplémentaire

1. Analyse commerciale avec Excel

Inscrivez-vous à ce cours pour acquérir des compétences pratiques en matière de prise de décision basée sur les données en maîtrisant l'analyse des données et les statistiques. Grâce à Excel, vous acquerrez l'expertise nécessaire pour effectuer des analyses de données sophistiquées, ce qui vous permettra de prendre des décisions commerciales éclairées en toute confiance.

Objectifs d'apprentissage clés

• Comprendre l'importance de l'analyse commerciale et son rôle dans divers secteurs
• Apprendre à analyser efficacement des ensembles de données complexes à l'aide de tableaux croisés dynamiques et de segments
• Maîtriser les principes fondamentaux des fonctions d'analyse et du formatage conditionnel d'Excel
• Résoudre des problèmes analytiques stochastiques et déterministes à l'aide des puissants outils d'Excel, notamment le Gestionnaire de scénarios, le Solveur et la Recherche de solution
• Appliquer des outils et des concepts statistiques tels que les moyennes mobiles, les tests d'hypothèse, l'ANOVA et la régression à des ensembles de données à l'aide d'Excel
• Représenter efficacement vos résultats à l'aide de graphiques et de tableaux de bord
• Découvrir les derniers outils et technologies d'analyse de Microsoft

2. Programmation R pour la science des données

La programmation R est un outil essentiel pour l'analyse des données et est indispensable pour les professionnels en herbe de la science des données. Ce cours vous apprend à écrire du code R, à explorer les structures de données de R et à créer des fonctions personnalisées. À la fin du cours, vous serez bien préparé pour vous lancer dans votre premier projet d'analyse de données

Objectifs d'apprentissage clés

• Apprenez les concepts fondamentaux tels que les mathématiques, les variables, les chaînes, les vecteurs, les facteurs et les opérations vectorielles dans R
• Acquérez les connaissances essentielles sur les tableaux et les matrices, les listes et les cadres de données
• Explorez les conditions et les boucles, les fonctions dans R, les objets, les classes et le débogage
• Maîtrisez l'art de lire et de manipuler avec précision les fichiers texte, CSV et Excel
• Apprenez à enregistrer et à écrire des objets de données dans R
• Comprenez et utilisez efficacement les chaînes et les dates dans R

3. Formation à la certification Microsoft Power BI

Microsoft Power BI offre des outils robustes pour analyser les données et extraire des informations commerciales précieuses grâce à des tableaux de bord interactifs. Cette formation complète sur Power BI vous permet d'exploiter pleinement son potentiel, vous permettant ainsi de résoudre les défis commerciaux et d'améliorer efficacement vos opérations. Tout au long de la formation, vous apprendrez à développer de manière experte des tableaux de bord à partir de rapports publiés, à utiliser Quick Insights pour découvrir rapidement des modèles précieux et à adopter des approches pratiques pour diverses tâches effectuées dans Power BI, de la collecte de données à l'analyse approfondie. En outre, la formation fournit des techniques de dépannage utiles pour résoudre divers problèmes pouvant survenir lors de l'utilisation de Power BI.

Principaux objectifs d'apprentissage

• Créer des tableaux de bord dynamiques à partir de rapports publiés, améliorant ainsi la visualisation et l'interactivité des données
• Générer rapidement des visuels et des tableaux de bord avec des aperçus rapides pour obtenir des informations précieuses à partir de vos données
• Utiliser le langage naturel dans la fonctionnalité Q&A pour générer des visuels permettant d'obtenir des informations exploitables
• Créer et gérer des alertes de données pour rester informé des changements importants dans vos données
• Apprendre les meilleures pratiques en matière de mise en page des rapports et de visualisation des données afin de maximiser l'impact de vos rapports
• Intégrer des formes dans vos rapports afin de concevoir et de mettre en valeur les éléments clés pour créer des récits
• Intégrer des visuels personnalisés dans vos rapports et tableaux de bord
• Réaliser un projet complet d'analyse et de visualisation des données Power BI du début à la fin

4. Les bases de l'IA générative, de l'ingénierie des invites et de ChatGPT

Dans ce cours, les participants étudieront de manière approfondie les modèles d'IA générative, en particulier ChatGPT. Le programme couvre les principes essentiels de l'IA générative, de l'ingénierie des invites, de l'IA explicable, de l'IA conversationnelle, de ChatGPT et d'autres grands modèles linguistiques.

5. Masterclass industrielle par IBM

Participez à cette masterclass industrielle interactive en ligne pour obtenir des informations sur les avancées en matière de science des données et les techniques d'IA.

QUESTIONS ET RÉPONSES

Combien de temps faut-il pour terminer le Bootcamp ?

Grâce à la combinaison de l'apprentissage en ligne et du bootcamp en ligne en direct, le programme dure normalement 11 mois (5 à 10 heures par semaine).

Cependant, vous pouvez le terminer plus rapidement sur demande. N'hésitez pas à nous contacter pour trouver une meilleure solution !

Certaines personnes peuvent suivre le programme assez rapidement (environ 3 mois), tandis que d'autres ont besoin de plus de temps. Remarque : certains autres programmes de master durent plus longtemps. Il s'agit d'une estimation.

Vous aurez accès aux vidéos d'apprentissage en ligne et aux cours enregistrés du programme pendant 365 jours.

Qu'est-ce qu'un Bootcamp pour les data scientists ?

Les cours de science des données sont des programmes éducatifs conçus pour fournir aux étudiants les compétences et les informations nécessaires pour utiliser la programmation, les statistiques, l'apprentissage automatique et les méthodes d'expertise dans le domaine afin d'analyser, d'évaluer et d'extraire des informations précieuses à partir d'ensembles de données volumineux et complexes. Dans ce cours de science des données, vous apprendrez de nombreux concepts de complexité variable, du niveau débutant au niveau intermédiaire et avancé.

Quelle est la valeur du certificat de master ?

Le Bootcamp d'AVC vous aide à maîtriser plus rapidement les compétences recherchées et à augmenter votre employabilité. Quels que soient vos objectifs de carrière, que vous soyez débutant ou à la recherche d'opportunités pour améliorer vos compétences afin de changer de carrière, le Bootcamp d'AVC vaut l'investissement. Ces certificats sont très recherchés.

Remarque : ce Bootcamp n'est pas équivalent à un diplôme universitaire. Nous ne sommes pas une université. Ce master Bootcamp signifie que vous avez suivi l'intégralité du programme et acquis toutes les connaissances essentielles sur le sujet, et que vous pouvez pleinement « maîtriser » le sujet.

Que fait un data scientist ?

Un data scientist est une personne qui collecte, nettoie, analyse et visualise de grandes quantités de données afin de tirer des conclusions significatives et de les communiquer aux chefs d'entreprise. Ces données sont collectées à partir de diverses sources, traitées dans un format adapté à l'analyse, puis intégrées dans un système d'analyse où une analyse statistique est effectuée afin d'obtenir des informations exploitables.

Ces informations exploitables aident à résoudre des problèmes commerciaux complexes et à prendre de meilleures décisions. Les data scientists utilisent des techniques de science des données telles que l'analyse exploratoire des données, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique pour découvrir des modèles cachés dans les données. Si vous souhaitez poursuivre une carrière de data scientist, ce cours de science des données peut vous aider à assumer toutes ces responsabilités.

Qui sont les formateurs de ce cours ? Comment sont-ils sélectionnés ?

Nos formateurs en science des données hautement qualifiés sont des experts du secteur qui possèdent des années d'expérience dans l'apprentissage automatique, Python pour la science des données et la science des données appliquée.

Tous ont été soumis à un processus de sélection rigoureux comprenant un examen de leur profil, une évaluation technique et une démonstration de formation avant d'être certifiés pour enseigner chez nous. Nous veillons également à ce que seuls les formateurs ayant obtenu les meilleures notes de la part des anciens élèves restent dans notre équipe.

Pourquoi s'inscrire au Bootcamp Data Scientist de l'AVC ?

À l'issue de ce cours de science des données, vous recevrez des certificats pour les cours respectifs du parcours d'apprentissage. Ces certificats attesteront de vos compétences et valideront votre expertise en science des données.

Ce cours offre également les avantages suivants :

• Masterclasses animées par des experts IBM
• Sessions « Ask me anything » avec les dirigeants d'IBM
• Hackathons exclusifs organisés par IBM
• Certification en science des données reconnue par l'industrie
• Sessions interactives en direct sur les dernières tendances en matière d'IA, telles que l'IA générative, l'ingénierie rapide, l'IA explicable, etc.
• Découvrez ChatGPT, DALL-E, Midjourney et d'autres outils de premier plan

Quelles sont les conditions requises pour participer au Bootcamp Data Scientist ?

Aucune expérience préalable n'est requise pour participer au programme. La formation commence par un niveau d'introduction et progresse (étape par étape) jusqu'au niveau expert. À la fin du programme, vous disposerez d'une base de connaissances complète et serez en mesure de démontrer votre capacité à appliquer vos nouvelles connaissances dans le cadre de diverses tâches et projets pratiques.

Quel est le format du Bootcamp ? Dois-je me rendre dans un centre de formation ?

Les programmes sont entièrement dispensés à distance. Ils se composent de cours pratiques en ligne que vous pouvez suivre à votre rythme et à votre convenance, et auxquels vous pouvez également accéder depuis votre téléphone portable (via notre application).

Des sessions en ligne sont également proposées via notre système avancé d'apprentissage professionnel à distance. Nous proposons plusieurs créneaux horaires au choix et enregistrons systématiquement les sessions afin que vous puissiez les réécouter si vous avez manqué quelque chose ou souhaitez revoir certaines informations. Une personne est toujours disponible pour vous aider et vous soutenir si vous avez des questions sur les compétences que vous acquérez.

Quand puis-je suivre les cours en ligne en direct de Bootcamp ?

Le calendrier de chaque cours varie selon les groupes. Vous aurez accès à un tableau de bord proposant plusieurs créneaux horaires pour une même session/un même sujet. Vous décidez de la date et de l'heure qui vous conviennent le mieux. Certains cours ont lieu l'après-midi en semaine, d'autres le week-end, le matin ou le soir. Le calendrier est établi en fonction de facteurs tels que le nombre de participants intéressés et la disponibilité des formateurs. Si vous manquez une session, vous pouvez toujours regarder les enregistrements de cette session.Vous ne manquerez jamais rien !

Quand puis-je débloquer mon certificat de master ?

Vous devez suivre au moins 85 % du cours pour débloquer votre certificat. Cela s'applique à tous les programmes de master. L'un des critères pour obtenir le certificat de master est de participer aux cours en direct. Toutefois, si vous ne pouvez pas participer en direct mais que vous pouvez regarder les enregistrements, nous pouvons faire une exception. Il est important que vous regardiez les enregistrements si vous ne pouvez pas participer aux sessions en direct.

Quel type d'assistance vais-je recevoir ?

Nous offrons une assistance par e-mail, chat et téléphone. Nous disposons également d'une équipe dédiée qui fournit une assistance sur demande via notre forum communautaire. De plus, vous aurez accès à vie au forum communautaire, même après avoir terminé vos cours chez nous.

Pourquoi devenir data scientist ?

Devenir data scientist est lucratif et attrayant, compte tenu de la forte croissance du secteur. La demande en data scientists qualifiés dépasse l'offre, ce qui entraînera un déficit de 250 000 professionnels d'ici 2024.

Quel sera votre parcours professionnel après avoir suivi le Bootcamp Data Scientist ?

Les organisations de tous les secteurs s'appuient fortement sur la prise de décision basée sur les données pour assurer leur croissance concurrentielle. Cette évolution a fait du métier de data scientist l'une des options de carrière les plus florissantes sur le marché du travail actuel. Les professionnels qualifiés capables d'analyser et d'interpréter des données complexes sont très recherchés. Vous pouvez vous attendre à des salaires compétitifs, des opportunités d'évolution et la chance de travailler avec des technologies de pointe.

La formation en science des données dispensée par AVC ouvre plusieurs perspectives de carrière prometteuses, notamment des postes de data scientist, d'analyste de données, d'ingénieur en apprentissage automatique ou d'analyste en intelligence économique.

Des postes tels que celui d'ingénieur de données dans des domaines spécialisés tels que le traitement du langage naturel (NLP) ou la vision par ordinateur sont également des options viables. Ces carrières couvrent divers secteurs tels que l'informatique, la finance, la santé et la vente au détail.

Les jeunes diplômés peuvent-ils postuler à des emplois après avoir suivi ce Bootcamp Data Scientist ?

Les data scientists sont très recherchés aujourd'hui, et les entreprises sont prêtes à payer des salaires plus élevés pour les postes de débutants. Cependant, vous devez démontrer des connaissances approfondies en science des données et acquérir une expérience dans le secteur pour devenir data scientist. Notre cours de science des données permet aux jeunes diplômés d'acquérir toutes les compétences nécessaires, les préparant ainsi à devenir des data scientists performants.

Ce programme de science des données en ligne comprend des travaux pratiques et des projets concrets, ce qui en fait une option idéale pour se lancer dans la science des données.

Quels sont les secteurs qui utilisent le plus la science des données ?

La science des données trouve des applications dans les principaux secteurs industriels, tels que la santé, la banque et la finance, la vente au détail, l'automobile, le marketing, la fabrication et le gouvernement. Des secteurs tels que la technologie, la publicité, l'énergie et les services publics, entre autres, emploient également de nombreux data scientists. Ce cours de certification en science des données est utile si vous souhaitez entrer dans l'un de ces secteurs en tant que professionnel.