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.
Voir également :
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
Acquérir et développer une culture Data pour des prises de décision éclairées
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
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DSIND
MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
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
Approfondir des concepts avancés de machine learning et enrichir sa boîte à outils de Data Scientist
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
Favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production
NLPSR
Intelligence Artificielle : Natural Language Processing (NLP) & Speech Recognition
Devenir un expert du langage écrit et parlé avec python
Devenir un expert du langage écrit et parlé avec python
CVTAG
IA : Computer Vision, traitements, analyses & génération d’images/vidéos
Devenir un expert de la vision par ordinateur
Devenir un expert de la vision par ordinateur
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
Comprendre les spécificités d'un projet de Data Science pour mieux le piloter de la conception au delivery
DSIN3
MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
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
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L'ingénierie logiciel au profit de vos projets de Data Science
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L'ingénierie de la donnée pour stimuler et favoriser l'innovation
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