𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭 & 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠

Devenez un expert des modèles prédictifs : Python, R, Machine Learning, IA appliquée, modélisation avancée

TOUS LES MARDIS ET MERCREDIS

Heure : 18h-21h

Durée : 𝟓 𝐦𝐨𝐢𝐬

Cout de la Formation : 300 000

Inscription : 30000 FCFA

1ere tranche : 100000 FCFA ( avant rentrée)

2eme tranche : 100000 FCFA (après 01 mois)

3eme tranche : 70000 (2eme mois)

En une seule tranche : 250000 FCFA

Pourquoi cette formation ?

A l’ère du numérique ou le monde est marqué par la transformation digitale accélérée, l’explosion des données et l’intégration massive de l’intelligence artificielle dans les processus métiers, les organisations publiques comme privées ont désormais un besoin stratégique de compétences capables d’exploiter la valeur cachée dans les données. La demande en Data Scientists, spécialistes de la modélisation prédictive et de l’apprentissage automatique, connaît une croissance soutenue, tandis que l’offre de compétences qualifiées reste encore très limitée sur le marché africain et international.

De plus en plus d’entreprises utilisent des modèles statistiques et des algorithmes de Machine Learning pour optimiser leurs opérations, anticiper les risques, améliorer la prise de décision, personnaliser les services, automatiser des tâches complexes ou encore détecter des anomalies. Cette évolution crée un impératif : former des professionnels capables de comprendre, préparer, modéliser, interpréter et déployer des solutions d’IA adaptées aux réalités opérationnelles.

La formation proposée répond ainsi à plusieurs enjeux majeurs :

Renforcer les capacités analytiques des organisations pour transformer les données brutes en informations exploitables.
Former des profils opérationnels, capables de développer et déployer des modèles de Machine Learning en production.
Répondre à la pénurie de talents dans le secteur de l’IA, du Big Data et de la Data Science.
Outiller les décideurs, analystes et ingénieurs avec des compétences avancées en programmation, modélisation statistique et intelligence artificielle.
Accompagner la digitalisation des services publics et privés, notamment dans la finance, les télécoms, l’énergie, la santé, les transports, l’e-commerce ou les ONG.

Par ailleurs, l’intégration croissante des technologies d’IA dans les métiers, la compétitivité des entreprises et l’évolution des métiers du numérique impose une montée en compétences structurée et professionnelle. Cette formation vise donc à préparer une nouvelle génération d’experts capables d’innover, d’anticiper et de créer de la valeur par les données, tout en s’inscrivant dans les standards internationaux du domaine.

En offrant un parcours complet alliant théorie, pratique intensive, projets réels et accompagnement vers l’emploi, cette formation constitue une réponse pertinente aux défis actuels du marché, tout en permettant aux participants de devenir des acteurs clés de la transformation numérique et de l’économie fondée sur les données.

Résultats Attendus

À l’issue de la formation, les participants devront avoir acquis les compétences techniques, analytiques et opérationnelles leur permettant d’évoluer en tant que Data Scientist, Machine Learning Engineer ou Expert en modélisation prédictive. Les résultats attendus se déclinent comme suit :

Maîtrise opérationnelle des outils et langages de programmation

Utilisation avancée de Python, et de ses bibliothèques spécialisées (Pandas, Numpy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras).
Capacité à exploiter R, SQL et des bases de données relationnelles et non relationnelles.
Manipulation fluide d’outils de visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau.

Capacité à manipuler, transformer et analyser les données

Nettoyage, structuration et préparation des données (data cleaning, feature engineering).
Analyse exploratoire complète (EDA) pour comprendre les tendances, patterns et anomalies.
Production de visualisations éclairantes pour appuyer les décisions.

Conception, entraînement et optimisation de modèles de Machine Learning

Construction de modèles supervisés (régression, classification) et non supervisés (clustering, réduction de dimension).
Maîtrise des techniques d’évaluation : métriques, validation croisée, tuning d’hyperparamètres.
Utilisation de modèles avancés : Random Forest, XGBoost, LightGBM, SVM, KNN.

Développement de modèles d’Intelligence Artificielle approfondis

Création de réseaux neuronaux avec TensorFlow et Keras.
Conception de modèles pour images (CNN), texte (NLP, Transformers), séries temporelles (LSTM).
Compréhension des mécanismes d’optimisation, régularisation et prévention du surapprentissage.

Capacité à manipuler et analyser de grands volumes de données

Utilisation de Spark / PySpark pour le traitement distribué.
Compréhension des environnements Big Data et de leurs architectures.

Aptitude au déploiement de modèles et à la mise en production

Création d’API via Flask ou FastAPI pour servir des modèles.
Développement d’applications interactives avec Streamlit ou Dash.
Conteneurisation des modèles via Docker et introduction aux pratiques MLOps.

Production d’un projet professionnel complet

Chaque apprenant devra être capable de :

Définir une problématique data réelle.
Construire un pipeline end-to-end (collecte → traitement → modélisation → déploiement).
Documenter et présenter son travail de manière professionnelle.
Soutenir un projet devant un jury, en démontrant sa capacité d’analyse et de communication.

Renforcement des compétences transversales

Capacité à travailler en équipe dans un contexte technique.
Communication efficace des résultats (data storytelling).
Sens critique, résolution de problèmes et prise de décision basée sur les données.
Compréhension de l’éthique et des enjeux sociétaux liés à l’IA.

Employabilité accrue

Les participants seront préparés à occuper des fonctions telles que :

Data Scientist
Machine Learning Engineer
Data Analyst Senior
Consultant IA / Data
Data Engineer (niveau junior)
Analyste prédictif
Entrepreneur dans l’IA

Contenu de la Formation (Format TDR)

Intitulé : Data Scientist & Machine Learning
Durée : 5 mois
Méthodologie : Cours interactifs, ateliers pratiques, mini-projets, études de cas, projet final.

MODULE 1 – Introduction à la Data Science et à l’Intelligence Artificielle

Concepts fondamentaux : Data Science, IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning.
Cycle de vie d’un projet data (CRISP-DM).
Types de données et leurs caractéristiques.

MODULE 2 – Programmation Python pour la Data Science

Révision et approfondissement de Python.
Manipulation des données : Numpy, Pandas.
Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly.
Data cleaning & feature engineering.

MODULE 3 – Statistiques et Probabilités Appliquées

Statistiques descriptives et inférentielles.
Distributions, tests d’hypothèses, corrélations.
Régression simple et multiple.
Concepts d’erreurs, biais, variance, optimisation.

MODULE 4 – Bases de Données et SQL

SQL fondamental et avancé (requêtes, jointures, sous-requêtes, vues).
Modélisation relationnelle.
Introduction à NoSQL : MongoDB.
Connexion Python ↔ Base de données.

MODULE 5 – Machine Learning Supervisé

Arbres de décision, Random Forest.
Modèles de boosting : XGBoost, LightGBM.
Évaluation des modèles (métriques, cross-validation).
Automatisation avec les pipelines Scikit-Learn.

MODULE 6 – Machine Learning Non Supervisé

Clustering : K-means, DBSCAN, HAC.
Analyse en composantes principales (ACP) et réduction de dimension.
Détection d’anomalies.
Segmentation des données.

MODULE 7 – Deep Learning (TensorFlow & Keras)

Réseaux neuronaux artificiels (ANN).
Construction et entraînement des modèles.
CNN pour image recognition.
Optimisation, régularisation (Dropout, BatchNorm).

MODULE 8 – Traitement Automatique du Langage (NLP)

Prétraitement des textes (tokenisation, stemming, stopwords).
Modèles Transformers : BERT, DistilBERT.
Applications : classification, résumé, sentiment analysis.

MODULE 9 – Big Data & Spark

Architecture Big Data : Hadoop, HDFS.
Introduction à PySpark.
Manipulation de DataFrames Spark.

MODULE 10 – Déploiement des Modèles (MLOps Initiation)

Exportation et sauvegarde des modèles.
Création d’API avec Flask / FastAPI.
Applications de visualisation : Streamlit / Dash.
Conteneurisation avec Docker.

MODULE 11 – Data Storytelling & Visualisation Professionnelle

Communication des résultats.
Création de tableaux de bord dynamiques (Power BI / Tableau).
Bonnes pratiques de data-visualisation.

MODULE 12 – Projet de Fin de Formation (Capstone Project)

L’apprenant devra :

Identifier un problème réel (business, santé, finance, énergie, transport, etc.).
Collecter et nettoyer un dataset.
Construire plusieurs modèles ML.
Choisir, optimiser et expliquer le modèle final.

MODULE 13 – Soft Skills & Insertion Professionnelle

Comprendre le métier de Data Scientist.
Rédaction d’un portfolio data.
Techniques d’entretien pour les métiers data.
Déontologie, éthique et gouvernance de l’IA.

MÉTHODOLOGIE PÉDAGOGIQUE

La méthodologie de la formation repose sur une approche par compétences combinant théorie, pratique intensive et apprentissage par projets. L’accent est mis sur l’acquisition progressive des compétences essentielles du métier de Data Scientist grâce à une alternance structurée de cours magistraux, démonstrations techniques et travaux pratiques guidés. Les participants sont engagés dans des activités interactives incluant études de cas réels, exercices collaboratifs, analyses de jeux de données complexes et résolutions de problèmes concrets issus de divers secteurs (finance, santé, transport, commerce, énergie, e-commerce, etc.). La formation s’appuie sur une pédagogie active favorisant la participation, le questionnement, l’esprit critique et la mise en situation.

Une grande partie de l’apprentissage est orientée vers la pratique à travers des ateliers réguliers et la réalisation de mini-projets tout au long du parcours, culminant par un projet final complet de Data Science intégrant collecte, nettoyage, modélisation et déploiement d’un modèle de Machine Learning. Les apprenants bénéficient d’un encadrement continu, d’un coaching personnalisé et d’un accompagnement méthodologique pour surmonter les difficultés et développer un portfolio professionnel. L’utilisation d’outils modernes tels que Python, R, SQL, TensorFlow, Scikit-learn, Power BI, Docker, Streamlit, FastAPI et Spark permet aux participants de travailler dans des environnements identiques à ceux rencontrés en entreprise. L’évaluation continue par QCM, travaux pratiques et soutenances permet de mesurer la progression et de consolider les acquis. L’ensemble de la démarche vise à rendre chaque apprenant immédiatement opérationnel, autonome et apte à intégrer le marché professionnel de l’IA et de la Data Science.

PRÉREQUIS (Version détaillée avec puces & numérotation)

Prérequis académiques et techniques

Aucune maîtrise avancée n’est obligatoire, la formation reste accessible aux débutants motivés.
Avoir des notions élémentaires en mathématiques, notamment :

Statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance).
Probabilités de base.
Fonctions et algèbre simple.

Disposer d’une capacité de raisonnement logique et d’analyse.

Prérequis informatiques

🔹 Savoir utiliser un ordinateur (création de dossiers, installation de logiciels, gestion de fichiers).
🔹 Avoir une connaissance de base des formats de données (Excel, CSV, texte).
🔹 Comprendre des notions simples sur les données tabulaires.

Matériel requis

🔹 Ordinateur portable avec :

Minimum 8 Go de RAM (16 Go recommandé).
Processeur i5 ou équivalent.
Espace disque disponible ≥ 20 Go pour l’installation des outils.

🔹 Connexion internet stable (pour Google Colab, GitHub, ressources en ligne).
🔹 Possibilité d’installer ou d’utiliser :

Python, R, Anaconda
Jupyter Notebook / JupyterLab
VS Code
PostgreSQL ou MySQL
Power BI ou Tableau (selon module)