Praticien Certifié en Science des Données (CDSP)

Une formation professionnelle sur :

Praticien certifié en science des données (CDSP)

Donner aux leaders les moyens d'agir grâce à l'analyse de bout en bout, la modélisation prédictive et la stratégie de données opérationnelles

Calendrier de la formation

À propos du cours Praticien Certifié en Science des Données (CDSP)

La prise de décision en entreprise repose sur la transformation des données transactionnelles brutes en informations exploitables tout au long du cycle analytique. Maîtriser cette transformation permet aux organisations de résoudre les frictions opérationnelles, de prévoir les tendances du marché et de faire des choix stratégiques éclairés. En se concentrant sur la formulation des problèmes, l'intégration des données, l'exploration statistique et le déploiement, ce programme forme les participants à générer un impact commercial mesurable.

La formation Certified Data Science Practitioner (CDSP) fournit les compétences essentielles pour extraire, modéliser et déployer des analyses avancées en vue du succès stratégique de l'entreprise. En reliant des principes solides d'ingénierie des données à l'analytique prédictive et au déploiement en production, les participants acquièrent l'expertise nécessaire pour intégrer l'intelligence analytique directement dans les systèmes de flux de travail organisationnels.

Résultats attendus

Suivre la formation Certified Data Science Practitioner (CDSP) améliore l'efficacité opérationnelle et la capacité de leadership grâce aux résultats clés suivants :

  • Exécuter des routines structurées d'extraction, transformation et chargement (ETL) pour construire des pipelines d'analyse fiables.
  • Appliquer des techniques d'analyse exploratoire des données et de visualisation pour identifier les schémas sous-jacents de distribution statistique.
  • Formuler des solutions basées sur les données adaptées directement aux défis stratégiques de l'organisation.
  • Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de classification robustes pour des tâches prédictives complexes.
  • Développer des modèles précis de régression et de clustering pour segmenter les métriques et prévoir les résultats commerciaux.
  • Déployer des modèles analytiques dans des applications web et gérer les pipelines de mise en production.
  • Communiquer clairement des résultats statistiques complexes aux dirigeants exécutifs ainsi qu'aux équipes techniques.

À qui s’adresse ce cours ?

La participation à la formation Certified Data Science Practitioner (CDSP) accélère la croissance professionnelle des leaders spécialisés dans des postes analytiques et techniques clés :

  • Analystes de données
  • Analystes en intelligence d'affaires
  • Développeurs logiciels
  • Ingénieurs de données
  • Chefs de projet analytique
  • Architectes de solutions d'entreprise
  • Chercheurs scientifiques

Méthode de formation

Cette formation privilégie l'application pratique, le dialogue actif et la réflexion stratégique. Les participants réalisent des exercices analytiques structurés utilisant des jeux de données multisectoriels, évaluant la performance des modèles dans divers scénarios prédictifs. Des discussions techniques guidées par des experts permettent aux délégués de comparer leur approche, d'affiner leurs techniques de mise en œuvre et d'échanger des connaissances professionnelles avec leurs pairs.

Par la résolution collaborative de problèmes et la revue systématique, les délégués gagnent en confiance dans la gestion complète des cycles analytiques. Un retour guidé garantit que chaque concept se traduit directement en compétences opérationnelles concrètes, permettant aux participants d'affiner les techniques de déploiement des modèles et de relever efficacement les défis opérationnels réels.

Programme du cours

Jour 1:Résoudre les problèmes commerciaux avec la science des données, extraction, transformation et chargement des données

Aborder les problématiques métier avec la science des données

  • Initier un projet de science des données
  • Formuler un problème de science des données

Extraction, transformation et chargement des données

  • Extraire les données
  • Transformer les données
  • Charger les données
Jour 2:Analyse des données
  • Examiner les données
  • Explorer la distribution sous-jacente des données
  • Utiliser des visualisations pour analyser les données
  • Prétraiter les données
Jour 3:Conception d'une approche d'apprentissage automatique, développement de modèles de classification

Conception d'une approche d'apprentissage automatique

  • Identifier les concepts d'apprentissage automatique
  • Tester une hypothèse

Développement de modèles de classification

  • Entraîner et ajuster les modèles de classification
  • Évaluer les modèles de classification
Jour 4:Développement de modèles de régression, développement de modèles de regroupement

Développement de modèles de régression

  • Entraîner et ajuster les modèles de régression
  • Évaluer les modèles de régression

Développement de modèles de regroupement

  • Entraîner et ajuster les modèles de regroupement
  • Évaluer les modèles de regroupement
Jour 5:Finaliser un projet de science des données
  • Communiquer les résultats aux parties prenantes
  • Démontrer les modèles dans une application web
  • Mettre en œuvre et tester les pipelines de production

Certificat

  • Le certificat de réussite 360 Leaders pour les délégués qui assistent et terminent la formation

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FAQ sur Praticien certifié en science des données (CDSP)

Le cours de formation Certified Data Science Practitioner (CDSP) développe des compétences avancées tout au long du cycle de vie complet des données, incluant l'extraction des données, l'analyse statistique, le développement de modèles prédictifs d'apprentissage automatique, et le déploiement opérationnel des pipelines.  

Les organisations gagnent des membres d'équipe capables de convertir des actifs de données disparates en modèles prédictifs structurés, améliorant ainsi la précision de la prise de décision, l'efficacité opérationnelle et l'intégration des flux de travail automatisés.  
Une compréhension de base des mathématiques fondamentales, des statistiques et des concepts élémentaires de programmation est utile pour maximiser l'engagement dans les exercices analytiques et la construction de modèles.  
Vous acquerrez une compétence pratique dans la construction de modèles de classification, de régression et de regroupement, ce qui vous permettra de résoudre des défis opérationnels complexes et de déployer immédiatement des solutions de données dans votre environnement d'entreprise.  
Le programme met fortement l'accent sur la traduction des métriques techniques en insights visuels clairs, garantissant que vous pouvez communiquer efficacement les recommandations stratégiques aux parties prenantes non techniques et aux dirigeants exécutifs.  
Suivre la formation Certified Data Science Practitioner (CDSP) positionne les professionnels en tant que praticiens des données complets, capables de piloter la transformation des données, faisant d'eux des atouts précieux pour des postes analytiques seniors et des rôles de leadership.  

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