Data Scientist

Objectifs

• Explorer et préparer des données avec Python
• Entraîner et évaluer des modèles de machine learning
• Expliquer les prédictions d'un modèle
• Mettre un modèle en production

Programme

1. Python scientifique (pandas, NumPy)28 h
2. Statistiques & probabilités24 h
3. Machine learning supervisé36 h
4. Non supervisé & séries temporelles28 h
5. Explicabilité & éthique16 h
6. MLOps & projet final48 h

Public & prérequis

Public : Analystes, statisticiens, ingénieurs souhaitant maîtriser le machine learning.

Prérequis : Statistiques de base, notions de Python.

Outils utilisés

Pythonscikit-learnJupyterMLflow

Évaluation et certification

Le parcours se conclut par un projet pratique évalué par un jury de praticiens. Sa réussite donne lieu à l'attestation Africa Data Entry « Data Scientist ».