Allan Busi
1 mai 2026
1 100,00 €
distancielIntroduction à la Formation Data Science en 2025-2026
En 2025-2026, la formation data science s'impose comme un pilier stratégique pour les entreprises confrontées à l'explosion des volumes de données. Avec l'essor de l'IA générative, du edge computing et des pipelines de données en temps réel via Apache Kafka ou Spark Streaming, les data scientists sont les architectes des décisions data-driven. Chez Learni, organisme certifié Qualiopi, nous formons des professionnels à exploiter ces technologies pour transformer les données brutes en insights prédictifs, réduisant les coûts opérationnels et anticipant les tendances marché. Que vous soyez en quête d'une formation data science complète ou ciblée sur le machine learning supervisé, nos programmes s'adaptent à vos enjeux business.
La data science n'est plus un buzzword : elle représente 80% des initiatives digitales réussies selon Gartner. En intégrant des frameworks comme TensorFlow pour le deep learning ou Dask pour le scaling parallèle, nos apprenants déploient des modèles scalables sur cloud AWS ou GCP, essentiels pour l'industrie 4.0 et la cybersécurité prédictive.
Qu'est-ce que la Data Science ?
La data science est l'interdiscipline combinant statistiques avancées, informatique et domain knowledge pour extraire de la valeur des datasets massifs. Techniquement, elle repose sur le CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) : business understanding, data preparation avec Pandas et NumPy, modeling via Scikit-learn (régression logistique, random forests, SVM), évaluation (ROC-AUC, F1-score) et déploiement en MLOps avec MLflow ou Kubeflow.
Cas d'usage concrets : prédiction de churn client avec XGBoost sur datasets transactionnels, recommandation personnalisée via collaborative filtering (Netflix-like), ou détection d'anomalies en temps réel avec isolation forests pour la fraude bancaire. L'écosystème inclut SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB), big data (Hadoop, Spark pour ETL distribués), visualisation (Tableau, Power BI, Seaborn) et NLP avec Hugging Face Transformers pour l'analyse de sentiments sur textes non structurés.
