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Data Scientist

Réalisez des analyses de données et des prédictions métiers poussées grâce à la data science.

Attestation de Fin de Formation
À plein temps : 9 mois

Apperçue de la Formation

Quel est le rôle d’un Data Scientist ? 

Un Data Scientist a pour rôle de transformer les données en informations exploitables et en connaissances pour soutenir la prise de décision et résoudre des problèmes complexes. Il est chargé de :


  • Collecter, nettoyer et préparer les données en vue de leur analyse.

  • Utiliser des techniques d'exploration de données pour découvrir des tendances, des modèles cachés et des relations significatives dans les ensembles de données.

  • Concevoir, développer et mettre en œuvre des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes spécifiques. 

  • Évaluer et sélectionner les modèles appropriés en fonction des objectifs du projet et des données disponibles.

  • Créer des visualisations efficaces pour communiquer les résultats de l'analyse des données.

  • Communiquer avec une base de données pour stocker et requêter des informations.

  • Développer des modèles prédictifs pour anticiper les tendances futures, identifier les risques potentiels ou prendre des décisions basées sur des données probantes.

  • Optimiser les modèles et les algorithmes existants pour améliorer les performances et l'efficacité.

  • Produire une documentation technique et fonctionnelle de l'application.

  • Collaborer avec des équipes multidisciplinaires pour fournir des recommandations basées sur les résultats obtenus.


Nos formations vous permettent d'apprendre par la pratique 

Réalisez des projets concrets basés sur des mises en situation professionnelles. Savoir c'est bien, savoir-faire c'est mieux !


Vous êtes accompagné par un mentor, professionnel du métier, tout au long de votre formation 

Le rôle du mentor, c’est parfois juste de débloquer un problème tout petit mais dont l’étudiant se fait une montagne. On permet d’avancer et de dédramatiser. 

Autonomes, mais jamais seuls !


Chez QuickLearnHouse, vous pourrez compter sur de nombreux soutiens : 

  • Les professeurs, experts du domaine. 

  • Les conseillers pédagogiques dédiés à votre réussite. 

  • Une communauté d’étudiants sur Discord. 



Pourquoi suivre cette formation ?

Cette formation en Data Science a été créée par notre équipe pédagogique. Notre méthode pédagogique est basée sur la réalisation de projets concrets et l'accompagnement d'un expert métier chaque semaine, votre mentor. L'idée est simple : pour apprendre efficacement, il est important d'être actif dans son apprentissage. Au sein de ce parcours, cela passe par la réalisation de projets basés sur des scénarios issus du monde professionnel. Vous serez amené à chercher des solutions, créer vos livrables et les présenter de façon convaincante devant votre mentor ! En plus d'être une façon d'apprendre plus interactive, vous pourrez directement appliquer cette expérience en entreprise. La formation est composée de projets professionnalisants, à la complexité croissante, qui vous permettront d'acquérir des compétences spécifiques en Data Science. 


Les compétences acquises grâce à cette formation 

  • Créer des projets d'analyse de données et de modélisation prédictive en utilisant des outils tels que Python, R et des bibliothèques spécialisées.

  • Communiquer efficacement les résultats de l'analyse des données aux parties prenantes.

  • Maîtriser les techniques d'apprentissage automatique (machine learning) et d'exploration de données.

  • Mettre en œuvre des tests et des validations pour assurer la qualité des modèles et des analyses.

  • Prendre en compte les problématiques de performance et d'évolutivité des solutions Data Science.


Quels métiers pourrez-vous exercer ? 

Cette formation en Data Science vous ouvrira les portes des métiers suivants :

  • Data Scientist

  • Analyste de données

  • Ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer)

  • Architecte de données

  • Consultant en Data Science


À la fin de cette formation, vous obtiendrez le titre de Data Scientist.


Salaire d'un Data Scientist

En suivant la formation “Data Scientist”, vous pouvez prétendre aux rémunérations suivantes : 

  • Débutant(e) : 2 400 000 F CFA à 3 000 000 F CFA annuels bruts (Bénin)

  • Expérimenté(e) : 3 000 000 F CFA à 6 000 000 F CFA annuels bruts (Bénin)

Cette fourchette peut toutefois varier selon la taille d’entreprise et la région.

Ce profil est très recherché, majoritairement en CDI.


Pré-requis 

Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des pré-requis suivants : 

  • être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 4 (ou équivalent) avec une expérience professionnelle d’au moins 2 ans en informatique ou dans le développement web ou dans le développement d’applications ; 

Ou 

  • être titulaire du baccalauréat(toute série confondue) 


Langue : un niveau B2 minimum en français.


Vous ne répondez pas aux critères d’admissibilité ? Nous vous invitons à déposer votre candidature, un conseiller en formation étudiera votre dossier et vous recontactera. 

Pour tous les candidats, la procédure de sélection s'effectue au travers d'un formulaire de candidature validant les pré-requis académiques ou dérogatoires, ainsi que l'adéquation du projet professionnel avec les objectifs de la formation. Seront collectées via ce formulaire les pièces justificatives constituant le dossier d'admission. Si nécessaire, un entretien individuel de motivation est organisé. 


Matériel: Les candidats doivent avoir l'accès à un ordinateur (PC ou Mac), muni d’un micro, d'un casque, d'une webcam ainsi qu'une bonne connexion Internet pour les séances de mentorat (3.2 Mbps en envoi et 1.8 Mbps en réception de données). De plus, pour mettre en œuvre les compétences, vous devrez : 

  • Travailler sur un ordinateur muni au minimum d'un processeur multi-cœurs, de 8 G0 de RAM (16 G0 étant plus confortable) et de 100Go d'espace de stockage disponible ;

  •  Être administrateur de votre ordinateur afin de pouvoir installer des programmes complémentaires.

Projets Professionnels

Projet 1

Démarrez votre formation de Data Scientist

Découvrez vos projets et le monde informatique.

Compétences cibles

  • Définir le cadre de votre formation 

  • Planifier votre formation

Projet 2

Pratiquer la résolution de problèmes simples à l'aide d'algorithmes et de code Python.

Apprendre les concepts d'algorithmique, tels que les structures de contrôle, les boucles, les fonctions et les structures de données, en utilisant le langage de programmation Python.

Compétences cibles

  • Apprendre l'algorithmique

  • Initiez-vous à Python pour l'analyse de données

Projet 3

Compréhension des fondamentaux

Acquérir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux du Data Science.

Compétences cibles

  • Étudier les bases des statistiques, du calcul matriciel, de la manipulation de données et des techniques d'apprentissage automatique;

  • Utiliser des bibliothèques Python comme NumPy, Pandas et Matplotlib pour explorer et analyser les données.

Projet 4

Collecte et préparation des données

Apprendre à collecter et préparer les données pour l'analyse et la modélisation.

Compétences cibles

  • Collecter des données à partir de sources diverses (bases de données, fichiers CSV, API, etc.).

  • Nettoyer, traiter et normaliser les données en éliminant les valeurs manquantes, en gérant les erreurs et en appliquant des transformations nécessaires.

Projet 5

Exploration des données

Analyser et visualiser les données pour en extraire des informations clés.

Compétences cibles

  • Utiliser des techniques d'exploration des données, telles que 

    • l'analyse descriptive, 

    • la visualisation graphique et 

    • l'analyse de corrélation, 

pour identifier les schémas, les tendances et les relations entre les variables.

Projet 6

Modélisation et entraînement des modèles

Construire des modèles prédictifs en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Compétences cibles

  • Sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés pour votre tâche spécifique.

  • Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test, puis entraîner les modèles et les ajuster en utilisant des techniques telles que la validation croisée et l'optimisation des hyperparamètres.

Projet 7

Évaluation des modèles

Évaluer les performances des modèles construits.

Compétences cibles

  • Utiliser des métriques d'évaluation, telles que l'exactitude, la précision, le rappel et la courbe ROC, pour mesurer les performances des modèles;

  • Comparer et sélectionner le modèle le plus performant en fonction des objectifs du projet.

Projet 8

Déploiement et intégration

Intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants.

Compétences cibles

  • Développer une interface utilisateur (UI) ou une API pour utiliser les modèles prédictifs en temps réel;

  • Assurer le déploiement et l'intégration des modèles de manière robuste, évolutive et sécurisée.

Projet 9

Évaluation en conditions réelles et amélioration continue

Évaluer les performances des modèles dans des conditions réelles et les améliorer en continu.

Compétences cibles

  • Collecter les retours d'utilisateurs, analyser les résultats et effectuer des ajustements sur les modèles pour les améliorer en fonction des nouvelles données et des besoins évolutifs.

Projet 10

Présentation et documentation

Présenter le projet aux parties prenantes et documenter les étapes, les résultats et les décisions prises.

Compétences cibles

  • Préparer une présentation détaillée expliquant les choix techniques, les performances obtenues et les résultats.

  • Documenter les étapes, les processus et les décisions pour référence future et pour faciliter la collaboration avec d'autres professionnels du Data Science.

Projet 11

Stage en entreprise et projet de Fin de Formation

Stage de trois mois, présentiel ou remote selon votre choix. Nous vous proposons des entreprises ou nous vous aidons à faire votre stage dans l’entreprise de votre choix.

Compétences cibles

  • Rédaction d’un rapport de travail 

  • Rédaction de Projet

  • Présentation de projet

  • Réalisation de projet de A à Z

Financer ma Formation

Découvrez les dispositifs de financement auxquels vous pouvez prétendre et financez votre formation !

40 000F /mois
60 000 F
1 mois
(Idéal si vous n'avez pas les moyens)
Les avantages

    Projets professionnels

  • Espace collaboratif et chat
  • Accompagnement individuel avec un mentor
  • Adaptation à votre programme
  • Attestation de réussite
  • Stage en entreprise
37 000F /mois
56 000 F
3 mois
(Choisir par 70% de nos étudiants)
Les avantages

    Projets professionnels

  • Espace collaboratif et chat
  • Accompagnement individuel avec un mentor
  • Adaptation à votre programme
  • Attestation de réussite
  • Stage en entreprise
33 000F /mois
50 000 F
6 mois
(Très économique)
Les avantages

    Projets professionnels

  • Espace collaboratif et chat
  • Accompagnement individuel avec un mentor
  • Adaptation à votre programme
  • Attestation de réussite
  • Stage en entreprise

Prêt à donner un nouvel élan à votre carrière ?

Explorez de nouveaux horizons, développez vos compétences et réussissez dans votre projet professionnel. Avec notre plateforme, vous bénéficiez de conseils et d'un accompagnement personnalisé pour atteindre vos objectifs. Que vous souhaitiez mettre à jour vos connaissances, obtenir une certification ou vous spécialiser dans un métier d'avenir, nous sommes là pour vous aider. Rejoignez-nous et donnez un nouvel élan à votre parcours professionnel.

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