Certificat de Data Scientist

Repères visibles avant lecture détaillée

Certificat de Data Scientist est publié chez Un organisme identifié. La page combine donc un intitulé précis, une modalité presentiel et un niveau de sortie non renseigné.

• Organisme : Un organisme identifié
• Certification : non renseignée

• Prix publié: 9 950 €
• Modalité: presentiel
• Niveau de sortie: non renseigné
• Niveau d'entrée: non renseigné
• CPF: oui
• Alternance: non signalée
• Durée: non renseignée
• Date annoncée: non publiée

L'intitulé sépare déjà « Certificat de Data Scientist ». Ces segments suffisent à distinguer cette fiche de parcours très proches portant la même certification.

Texte publié et matière exploitable

Description publique: Le Data Scientist est à la croisée de plusieurs métiers. Il doit posséder un large champ de compétences: en mathématiques, en statistiques, en modélisation, en analyse de données mais aussi bien entendu en informatique afin d'implémenter les modèles. De plus, il connaît la fonction d'application des données analysées. Ce certificat répond au besoin d'ingénieurs expérimentés en mathématiques appliquées ou en informatique d'évolution vers la fonction de data scientist. Il met en lumière les outils algorithmiques et les techniques liés à la data science afin d'être capable ensuite de mettre en place, au sein de son organisation, une stratégie data répondant à une problématique précise. A l'issue de la certification, les apprenants sauront: * Effectuer des requêtes dans une base de données afin de récupérer des données et d'assurer leur traitement * Extraire du contenu de sites Web via des API (web scraping) dans le but de le transformer pour permettre sont utilisation dans un autre contexte * Mettre en oeuvre les principaux outils de Big data * Modéliser des données à l'aide de l'apprentissage automatique (machine learning) à des fins de prévision puis choisir la méthode la plus adaptée aux données et au problème traité * Déployer une chaîne complète de traitements: du recueil des données à la mise en production et à la mise à disposition via une API * Mettre en oeuvre des méthodes d'analyse factorielle et de classification non-supervisée pour réduire la dimension * Développer une application web pour présenter des résultats * Analyser des textes et les classer * Analyser des communautés via l'analyse de graphes

• Le Data Scientist est à la croisée de plusieurs métiers
• Il doit posséder un large champ de compétences: en mathématiques, en statistiques, en modélisation, en analyse de données mais aussi bien entendu en informatique afin d'implémenter les modèles
• De plus, il connaît la fonction d'application des données analysées
• Ce certificat répond au besoin d'ingénieurs expérimentés en mathématiques appliquées ou en informatique d'évolution vers la fonction de data scientist
• Il met en lumière les outils algorithmiques et les techniques liés à la data science afin d'être capable ensuite de mettre en place, au sein de son organisation, une stratégie data répondant à une problématique précise
• A l'issue de la certification, les apprenants sauront: * Effectuer des requêtes dans une base de données afin de récupérer des données et d'assurer leur traitement * Extraire du contenu de sites Web via des API (web scraping) dans le but de le transformer pour permettre sont utilisation dans un autre contexte * Mettre en oeuvre les principaux outils de Big data * Modéliser des données à l'aide de l'apprentissage automatique (machine learning) à des fins de prévision puis choisir la méthode la plus adaptée aux données et au problème traité * Déployer une chaîne complète de traitements: du recueil des données à la mise en production et à la mise à disposition via une API * Mettre en oeuvre des méthodes d'analyse factorielle et de classification non-supervisée pour réduire la dimension * Développer une application web pour présenter des résultats * Analyser des textes et les classer * Analyser des communautés via l'analyse de graphes

Repères tirés de la description: Le Data Scientist est à la croisée de plusieurs métiers; Il doit posséder un large champ de compétences: en mathématiques, en statistiques, en modélisation, en analyse de données mais aussi bien entendu en informatique afin d'implémenter les modèles; De plus, il connaît la fonction d'application des données analysées; Ce certificat répond au besoin d'ingénieurs expérimentés en mathématiques appliquées ou en informatique d'évolution vers la fonction de data scientist; Il met en lumière les outils algorithmiques et les techniques liés à la data science afin d'être capable ensuite de mettre en place, au sein de son organisation, une stratégie data répondant à une problématique précise; A l'issue de la certification, les apprenants sauront: * Effectuer des requêtes dans une base de données afin de récupérer des données et d'assurer leur traitement * Extraire du contenu de sites Web via des API (web scraping) dans le but de le transformer pour permettre sont utilisation dans un autre contexte * Mettre en oeuvre les principaux outils de Big data * Modéliser des données à l'aide de l'apprentissage automatique (machine learning) à des fins de prévision puis choisir la méthode la plus adaptée aux données et au problème traité * Déployer une chaîne complète de traitements: du recueil des données à la mise en production et à la mise à disposition via une API * Mettre en oeuvre des méthodes d'analyse factorielle et de classification non-supervisée pour réduire la dimension * Développer une application web pour présenter des résultats * Analyser des textes et les classer * Analyser des communautés via l'analyse de graphes.

Repères tirés des objectifs: Le Data Scientist est à la croisée de plusieurs métiers; Il doit posséder un large champ de compétences: en mathématiques, en statistiques, en modélisation, en analyse de données mais aussi bien entendu en informatique afin d'implémenter les modèles; De plus, il connaît la fonction d'application des données analysées; Ce certificat répond au besoin d'ingénieurs expérimentés en mathématiques appliquées ou en informatique d'évolution vers la fonction de data scientist; Il met en lumière les outils algorithmiques et les techniques liés à la data science afin d'être capable ensuite de mettre en place, au sein de son organisation, une stratégie data répondant à une problématique précise; A l'issue de la certification, les apprenants sauront: * Effectuer des requêtes dans une base de données afin de récupérer des données et d'assurer leur traitement * Extraire du contenu de sites Web via des API (web scraping) dans le but de le transformer pour permettre sont utilisation dans un autre contexte * Mettre en oeuvre les principaux outils de Big data * Modéliser des données à l'aide de l'apprentissage automatique (machine learning) à des fins de prévision puis choisir la méthode la plus adaptée aux données et au problème traité * Déployer une chaîne complète de traitements: du recueil des données à la mise en production et à la mise à disposition via une API * Mettre en oeuvre des méthodes d'analyse factorielle et de classification non-supervisée pour réduire la dimension * Développer une application web pour présenter des résultats * Analyser des textes et les classer * Analyser des communautés via l'analyse de graphes.

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Angle spécifique de cette fiche

Le tarif affiché à 9 950 € doit être interprété à la lumière du libellé exact « Certificat de Data Scientist » et non comme le prix d'un parcours générique.

Le meilleur point d'appui pour comparer cette formation reste la combinaison Certificat de Data Scientist, Un organisme identifié, la certification rattachée et presentiel, parce qu'elle fixe immédiatement le périmètre de lecture.

Le positionnement opérationnel se lit aussi dans le couple tarif/durée: 9 950 € pour durée non renseignée, avec une modalité presentiel.

La matière la plus utile reste encore Le Data Scientist est à la croisée de plusieurs métiers, Il doit posséder un large champ de compétences: en mathématiques, en statistiques, en modélisation, en analyse de données mais aussi bien entendu en informatique afin d'implémenter les modèles et De plus, il connaît la fonction d'application des données analysées. Cette base suffit déjà à distinguer la formation de ses voisines proches.

Quand ils existent, les repères de performance apportent un cadrage utile: 0 avis publiés et score Qualiform 3.

Quand la matière éditoriale est plus courte, la singularité vient surtout de Certificat de Data Scientist. C'est ce faisceau qu'il faut retenir pour distinguer cette formation d'un simple intitulé de catalogue.

Pour comparer honnêtement ce parcours, il faut relier les preuves visibles au couple organisme-certification plutôt qu'attendre une promesse marketing absente. La fiche est utile justement parce qu'elle reste calée sur ses champs publiés.

Les points encore à confirmer se limitent à pré requis non publiés, débouchés non publiés, programme détaillé absent et prochaine date absente. Cette sobriété aide à garder une lecture honnête de la page.

• Segment d'intitulé: Certificat de Data Scientist

Ce que la fiche laisse ouvert

• Pré requis : non publiés
• Débouchés : non publiés
• Programme détaillé : absent
• Prochaine date : non publiée
• Taux de réussite : non renseigné
• Taux d'emploi à 6 mois : non renseigné
• Taux de satisfaction : non renseigné
• Nombre d'avis : 0

Les éléments à confirmer restent pré requis non publiés, débouchés non publiés, programme détaillé absent et prochaine date absente. Cette page est utile justement parce qu'elle montre ces manques sans les remplir par des promesses ou des débouchés inventés.