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Formation Data Science : Industrialiser un projet de Data Science

Les bonnes pratiques de développement pour la Data Science

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
2 jours
Niveau
Intermédiaire
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation Industrialisation Data Science

L'industrialisation d'un projet de Data Science se heurte souvent à de nombreux obstacles. Qu'ils soient budgétaires, organisationnels ou techniques, ces blocages témoignent de la difficulté à dépasser le stade des POCs (Proof of Concept). Cela est particulièrement vrai dans le domaine technique, où les freins au niveau du code et de la chaîne de traitement des données peuvent être légion. Il est donc nécessaire que le data scientist en fonction puisse mettre en œuvre toutes les méthodes lui permettant de récupérer, nettoyer, explorer, et modéliser ses données, avant le déploiement et la mise en production.

Cette formation Data Science vous fournit les meilleures pratiques pour faire passer votre projet du stade de la recherche à celui de l'exploitation. Grâce à ces bonnes pratiques de développement, vos applications de data science seront ainsi en mesure d'apporter de la valeur en entreprise.

Deux participants échangent autour d’un ordinateur portable

Objectifs pédagogiques

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation Data Science, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • Savoir emmener votre modèle de data science en production
  • Apprendre à gérer les nouvelles contraintes
  • Minimiser le coût de transfert de l’exploration à la production
  • Découvrir les concepts de Software Craftsmanship (clean code) appliqués à la Data Science

Objectifs opérationnels

Objectifs opérationnels :

Savoir industrialiser un projet de Data Science en respectant les bonnes pratiques de développement.

Programme

Contenu du cours, module par module

8 modules

Travaux pratiques

Les cas pratiques représentent 80% du temps de cette formation. Les participants partent d'un code d'exploration préparé par le formateur et vont progressivement l'amener en production, étape par étape, en démontrant que la transition doit se faire de la manière la plus fluide possible.

Programme mis à jour le 19/02/2026

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