Gestion de l'offre de formation et de la candidature en Nouvelle-Aquitaine
Data Scientist
WILD CODE SCHOOL BORDEAUX
Objectif Général
Professionnalisation
Objectif
1/ COLLECTE ET STOCKAGE DES DONNÉES
- Constitution d’un inventaire des données de l’organisation.
- Définition d’une stratégie de collecte et de stockage.
- Industrialisation et automatisation de la collecte et du stockage.
2/ PRÉPARATION ET TRAITEMENT DES DONNÉES
- Centralisation des définitions des données de l’organisation.
- Mise en place d’un processus de transformation automatisée des données.
- Supervision du processus de transformation et des risques associés.
3/ MODELISATION ML AVANCEE ET DEEP LEARNING
- Préparation et entrainement de modèles de machine learning avancés.
- Modélisation de séries temporelles et l'application de la théorie des graphes à l'apprentissage automatique
- Préparation et entraînement de différentes familles de modèles de réseaux de neurones
4/ MISE À DISPOSITION ET ACCESSIBILITÉ
- Déploiement et mise à disposition de modèles entraînés à des utilisateurs finaux.
- Déploiement et mise à disposition des données et modèles aux autres équipes techniques.
- Communication et accompagnement des équipes métier.
Type
Formation non conventionnée
Financeur
FINANCEMENT INDIVIDUEL
Référence
Sans objet
Organisme responsable et contact
WILD CODE SCHOOL BORDEAUX
NomSarah Souini Tél.06.38.19.82.95 Mailalternance@wildcodeschool.comDispositif
Non conventionnée / sans dispositif
Mesure
Non conventionnée / sans dispositif
Référence organisme
Sans objet
Conditions d'accès réglementaires
1. Candidature depuis ce lien : https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/candidature?tab=2
2. Test technique
3. Entretien de motivation
Une fois admis, le candidat bénéficie d'un coaching personnalisé pour trouver une alternance dans une entreprise
Prérequis pédagogiques
- Avoir suivi la formation data analyst ou développeur web de la Wild Code School en 5 mois ou une formation équivalente OU avoir une expérience professionnelle significative dans l'analyse de données et/ou dans la programmation informatique. - Compétences en mathématiques, statistiques, data visualisation. - Maitrise obligatoire du langage Python ou R.
Publics visés
- Demandeur d'emploi
- Jeune de moins de 26 ans
- Personne handicapée
- Salarié(e)
- Actif(ve) non salarié(e)
Type de parcours
Modularisé
Parcours de formation personnalisable ?
Oui
Niveau d'entrée requis
Niveau 3 : CAP, BEP (Niveau 3 européen)
Sélection
- Tests
- Entretien
Accessible en contrat de professionnalisation ?
Non
Modalités d'enseignement (contacter l'organisme)
- Cours à distance (FOAD)
Validation de la formation
- Attestation de fin de formation
Programme
1. REMISE A NIVEAU SUR LES PROJETS DATA
- Exploration et analyse des données avec Python et Pandas.
- Utilisation de l’algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités.
- Prédictions en Machine Learning avec Scikit-learn.
2. MODELISATION AVANCEE, DEEP LEARNING ET APPLICATION A DES PROJETS CONCRETS
- Modélisation ensembliste
- Modélisation de séries temporelles
- Entraînement de réseaux de neurones avec Tensorflow et Keras.
- Reconnaissance d’image avec des réseaux convolutifs.
- Traitement de texte grâce aux techniques de NLP et aux modèles RNN.
- Découverte de la théorie des graphes et de ses usages.
- Développement d'une application.
Suite de parcours possible
Sans objet
| Numéro Carif | Dates de formation | Ville | Organisme de formation | CPF | Info |
|---|
| Numéro Carif | Dates de formation | Ville | Organisme de formation | CPF | Info | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 00393672Publiée le 11/10/2023 | du 26/02/2024 au 18/04/2025 | Bordeaux (33) | WILD CODE SCHOOL BORDEAUX | Non éligible |
| ||||||
| |||||||||||
Informations sur l'éligibilité au Compte Personnel de Formation (CPF)
Si vous n'avez pas encore ouvert votre compte personnel de formation suivez ce lien
Retrouvez sur le portail national toute l'information pour vous guider
*Pour vous accompagner dans la démarche, prenez contact avec un conseiller en
évolution professionnelle (CEP) plus d'infos
: ouverture de la formation à la candidature à venir
: ouvert à la candidature
: fermé à la candidature (date limite d'inscription dépassée et/ou plafond des candidatures autorisées atteint)
: formation terminée
