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Au sein des organisations, les Data Scientists ont pour missions de concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage automatique répondant aux besoins et enjeux des équipes métiers avec lesquelles ils et elles travaillent en étroite collaboration.

Ainsi, en tant que Data Scientist, au quotidien vous aurez à charge de collecter, explorer et intégrer les données internes et externes afin d’alimenter les modèles prédictifs visant à faciliter une prise de décision éclairée à partir des corrélations issues d’une poussée d’importants volumes de data.

Consulter la fiche métier sur le site de l’APEC

Faire ses premiers pas de Data Scientist

En tant que Data Scientist, vous échangerez au quotidien avec des profils non experts de la data. Pour assurer la pertinence des modèles que vous concevrez et entrainerez, il est primordial que vous maitrisiez le cycle de vie de la donnée ainsi que les grandes familles de problèmes algorithmiques.
En complément, nos experts et expertes OCTO recommandent d'intégrer des pratiques de MLOps dès vos premiers pas, celles-ci vous permettront de maintenir vos projets dans la durée et d'en faciliter par la suite l'industrialisation.

FDXDL Fondamentaux de la Data Literacy
Acquérir et développer une culture Data pour des prises de décision éclairées
Durée : 14 h / 2 j
Fondamentaux
 
 
 
 
Prochaine session : 01 juillet 2024
DSFDX Fondamentaux de la Data Science
S'initier à la pratique de la Data Science et constituer sa première boîte à outils de Data Scientist
Durée : 21 h / 3 j
Fondamentaux
 
 
 
 
Prochaine session : 18 mars 2024
DSIND MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
Durée : 14 h / 2 j
Fondamentaux
 
 
 
 
Prochaine session : 10 juin 2024

Renforcer ses pratiques de Data Scientist

Une fois les fondamentaux de la Data Science acquis et maitrisés, se pose la question de l'évolution et de l'amélioration des modèles déployés.
Pour répondre à ces enjeux, il est alors nécessaire d'enrichir votre boîte à outils de Data Scientist par des pratiques avancées de MLOps ainsi que des techniques de text-mining et de deep-learning.
Vous pourrez dès lors choisir de vous spécialiser, soit sur le traitement du langage appliqué à l'IA, soit sur l'intégration et le traitement des données issues de l'image.

DSNVA Data Science : niveau avancé
Approfondir des concepts avancés de machine learning et enrichir sa boîte à outils de Data Scientist
Durée : 21 h / 3 j
Avancé
 
 
 
 
Prochaine session : 25 mars 2024
DSIN2 MLOps : mise en production d’un projet de Data Science
Favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production
Durée : 21 h / 3 j
Avancé
 
 
 
 
Prochaine session : 17 juin 2024
NLPSR Intelligence Artificielle : Natural Language Processing (NLP) & Speech Recognition
Devenir un expert du langage écrit et parlé avec python
Durée : 21 h / 3 j
Avancé
 
 
 
 
Prochaine session : 27 mai 2024
CVTAG IA : Computer Vision, traitements, analyses & génération d’images/vidéos
Devenir un expert de la vision par ordinateur
Nouveau
Durée : 21 h / 3 j
Avancé
 
 
 
 
Prochaine session : 27 mai 2024

Parfaire son expertise de Data Scientist

DSGDP Cadrage et pilotage d'un projet de Data Science
Comprendre les spécificités d'un projet de Data Science pour mieux le piloter de la conception au delivery
Durée : 14 h / 2 j
Avancé
 
 
 
 
Prochaine session : 27 mai 2024
DSIN3 MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
Durée : 21 h / 3 j
Expert
 
 
 
 
Prochaine session : 11 mars 2024

Élargir ses perspectives en tant que Data Scientist

Chez OCTO nous portons la conviction que le numérique doit réinventer ses façons de faire pour contribuer à son niveau à adresser les enjeux climatiques et environnementaux.

En ce sens, les Data Scientists ont un rôle à jouer en intégrant des bonnes pratiques d'éco-conception dans l'élaboration des modèles de Machine Learning déployés.

GREAI Green AI : l’intelligence artificielle responsable
Concevoir des modèles de Machine Learning en visant un équilibre entre performance et frugalité
Durée : 14 h / 2 j
Avancé
 
 
 
 
Prochaine session : 20 juin 2024

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