Python & environnement Data
Configurer un environnement Python et organiser un notebook lisible.
Présentation du parcours. Les modalités de votre session sont confirmées avant inscription.
La formation
Comprendre. Pratiquer. Savoir expliquer.
Transformer une question métier en une démarche de modélisation reproductible. Ce parcours relie préparation des données, raisonnement statistique et apprentissage automatique : vous apprenez à comparer les modèles, expliquer leurs limites et restituer une recommandation exploitable.
Programme
Une progression structurée.
Le contenu exact, la durée et l’ordre des modules sont adaptés au format et au niveau de la session.
Préparation et exploration des données
Explorer les distributions, traiter les valeurs manquantes et construire des variables pertinentes.
Statistiques appliquées
Relier estimation, incertitude et tests à une question métier sans confondre corrélation et causalité.
Machine Learning supervisé et non supervisé
Construire des modèles de régression, classification et segmentation avec une séparation rigoureuse des jeux de données.
Évaluation et interprétation des modèles
Comparer les métriques, rechercher les fuites de données et interpréter les prédictions.
Data visualisation & restitution
Choisir les graphiques utiles et présenter les résultats à un interlocuteur non technique.
Projet appliqué de bout en bout
Assembler les étapes dans un projet documenté : données, méthode, résultats et limites.
DE LA MÉTHODE AU LIVRABLE
Prédire un indicateur métier à partir de données tabulaires
Exemple de cas pédagogique, adapté au format et au niveau de votre session.
Ce que vous construisez
Notebook reproductible, comparaison de modèles, visualisations et synthèse des limites.
La valeur du projet tient aussi à votre capacité à expliquer vos choix, vérifier vos résultats et identifier les limites de votre solution.
À l’issue
Ce que vous devez savoir faire.
✓Préparer et analyser des jeux de données
✓Construire et évaluer des modèles
✓Documenter une démarche analytique
✓Restituer des résultats à des parties prenantes
Formats
Une organisation adaptée au besoin.
Inter-entreprises
Session planifiée avec programme commun et échanges entre participants.
Intra-entreprise
Formation adaptée au niveau, aux outils et aux cas métiers de votre équipe.
Programme dédié
Cadrage spécifique, exercices contextualisés et livrables définis avec l’organisation.
Durée, tarifs, financement et modalités exactes sont confirmés avant inscription.
PRÉPARER VOTRE SESSION
Un cadre clair avant de vous inscrire.
Choisissez votre session avec toutes les informations utiles, selon votre objectif et votre niveau.
Votre demande en quatre éléments
- Le programme : Data Scientist
- Votre expérience et les outils que vous utilisez déjà
- Votre objectif : métier, projet ou besoin de votre équipe
- Vos disponibilités et le format recherché
Comment vérifier mon niveau ?
Comparez les prérequis de cette page avec votre expérience. Décrivez vos acquis à DATAKOO pour confirmer le niveau de la session et les éventuelles préparations à prévoir.
Quel programme vais-je suivre ?
Les modules ci-dessus présentent la progression. Demandez le programme détaillé de la session : périmètre, durée, modalités pédagogiques, exercices et évaluation.
Comment connaître le tarif ?
Contactez l’équipe en indiquant le programme, votre niveau et votre calendrier. Durée, prix et modalités sont confirmés avant l’inscription.
Existe-t-il une solution de financement ?
Les options dépendent du programme, de votre situation et de l’accord du financeur. Consultez la page financement pour préparer votre projet.
Comment signaler un besoin d’adaptation ?
Décrivez votre besoin à DATAKOO avant l’inscription pour étudier les aménagements possibles pour la session envisagée.
DATAKOO · PARIS
Un projet de formation ?
Décrivez votre objectif, votre niveau et le format recherché.
