Une logique pédagogique progressive et cohérente

Le programme repose sur une montée en compétence structurée, alignée avec les exigences professionnelles du secteur.

Fondamentaux Data

  • Bases solides en data
  • Programmation
  • Statistiques
  • Manipulation et structuration des données

Ces enseignements posent les bases techniques indispensables à la pratique de la data science.

Machine Learning

  • Modèles supervisés et non supervisés
  • Méthodologie d’entraînement des modèles
  • Évaluation des performances
  • Approche rigoureuse et reproductible

L’objectif est de comprendre les modèles, leurs limites et leurs conditions d’application.

Intelligence artificielle avancée

  • Deep Learning
  • Approches avancées
  • Cas d’usage complexes

Cette étape permet d’aborder des problématiques plus avancées et des architectures modernes.

Industrialisation et MLOps

  • Déploiement des modèles
  • Automatisation des pipelines
  • Monitoring des performances
  • Passage en production

La finalité est de transformer un prototype en solution industrielle maintenable et scalable.

Data Project

  • Projet encadré complet
  • Mise en situation réelle
  • Résolution d’une problématique métier
  • Production d’un livrable opérationnel

Ce module permet d’intégrer l’ensemble des compétences acquises dans un cadre projet structuré.

Mission en entreprise (alternance ou mission longue)

  • Application des compétences en contexte professionnel
  • Travail sur une problématique réelle
  • Intégration dans un environnement projet
  • Production d’un résultat à impact

L’entreprise constitue un espace d’apprentissage central et structurant dans le parcours.

Logique pédagogique :
Apprendre → Appliquer → Industrialiser → Piloter

Alternance au cœur du dispositif

  • Alternance possible
  • Mission longue en entreprise
  • Projet appliqué
  • Mise en situation professionnelle réelle

L’entreprise n’est pas considérée comme un simple stage court, mais comme un terrain d’application structurant et professionnalisant.
C’est un élément central du positionnement et du recrutement des candidats.

Un positionnement différenciant : Data Project Leadership

La formation ne vise pas uniquement la maîtrise technique. Elle développe la capacité à :

  • Piloter un projet data
  • Comprendre et formaliser un besoin métier
  • Structurer une démarche analytique
  • Communiquer et valoriser les résultats
  • Transformer un modèle en valeur opérationnelle

Cette dimension projet et pilotage constitue un différenciateur fort par rapport aux formations centrées uniquement sur les aspects algorithmiques ou théoriques du machine learning.

Accessible aux titulaires d’un Bac+5 :

  • Mathématiques/ Statistiques
  • Informatique et numérique
  • Ingénieurs généralistes
  • Sciences expérimentales
  • Économie finance avec de solides connaissances en statistiques

Profil idéal :

  • Ingénieurs
  • Étudiants en M2 scientifiques (mathématiques, physique, informatique)
  • Développeurs souhaitant évoluer vers la data
  • Data analysts souhaitant renforcer leurs compétences techniques
  • Profils en reconversion avec solide base technique

La formation s’adresse à des profils capables d’évoluer vers une logique projet avancée et une prise de responsabilité opérationnelle.