Formation Data Science à Casablanca : quelles compétences développer ?
La Data Science associe plusieurs compétences permettant de travailler avec les données : programmation, statistiques, préparation des données, exploration, visualisation et modélisation. Dans le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données proposé par le CAFP avec l’EIESTP France, ces fondamentaux constituent le début d’une progression qui conduit ensuite vers le Machine Learning, le Deep Learning et les nouvelles applications de l’IA.
La Data Science associe plusieurs compétences permettant de travailler avec les données : programmation, statistiques, préparation des données, exploration, visualisation et modélisation. Dans le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données proposé par le CAFP avec l’EIESTP France, ces fondamentaux constituent le début d’une progression qui conduit ensuite vers le Machine Learning, le Deep Learning et les nouvelles applications de l’IA.
Par quoi commence la formation Data Science ?
Le premier bloc représente 30 heures.
Il comprend :
**Python pour la Data Science — 18 heures**
et
**Statistiques appliquées — 12 heures.**
Ces deux composantes constituent les fondamentaux Data du parcours.
Pourquoi Python ?
Le programme utilise Python pour la Data Science dès le premier bloc.
Il constitue ainsi la composante programmation du socle initial avant la progression vers l’analyse des données et le Machine Learning.
Pourquoi apprendre les statistiques ?
Les statistiques appliquées complètent Python dans le premier bloc.
Elles apportent une base nécessaire au travail d’analyse et à la progression vers la modélisation prédictive.
Pourquoi faut-il préparer les données ?
Le deuxième bloc consacre 25 heures à la préparation, l’exploration et la visualisation des données.
Le programme comprend notamment :
Avant de travailler sur des modèles, l’étudiant apprend donc à travailler sur les données elles-mêmes.
- préparation des données ;
- nettoyage des données ;
- analyse exploratoire ;
- visualisation ;
- interprétation.
Qu’est-ce que l’analyse exploratoire ?
L’analyse exploratoire appartient au bloc consacré à la préparation et à l’exploration des données.
Dans le parcours, elle intervient avant les blocs de Machine Learning et permet de développer une capacité d’analyse des données disponibles.
Pourquoi visualiser les données ?
Le programme associe visualisation et interprétation.
La visualisation ne doit donc pas être comprise uniquement comme une présentation graphique : elle participe au travail de compréhension des données.
Quand intervient le Machine Learning ?
Après les fondamentaux et le travail sur les données, 45 heures sont consacrées au Machine Learning et à l’analyse prédictive.
Le bloc couvre :
La progression relie ainsi Data Science et Machine Learning.
- apprentissage supervisé ;
- apprentissage non supervisé ;
- modèles prédictifs ;
- évaluation des modèles ;
- amélioration des modèles.
La formation s’arrête-t-elle à la Data Science classique ?
Non.
Le parcours poursuit ensuite vers :
Le Bachelor associe donc Science des Données et Intelligence Artificielle dans une même progression.
- Deep Learning ;
- NLP ;
- IA générative ;
- LLM ;
- RAG ;
- assistants et agents IA ;
- systèmes de recommandation ;
- déploiement et MLOps.
Y a-t-il un projet Data/IA ?
Oui.
Le programme se termine par un projet professionnel intégrateur de 20 heures comprenant conception d’une solution, réalisation pratique et présentation du projet.
Quel est le format de la formation ?
Le Bachelor comprend :
Il est accessible sur étude du dossier aux titulaires d’un Technicien, Technicien Spécialisé, Bac+2 ou diplôme jugé équivalent.
- 1 année ;
- 300 heures ;
- cours du soir.
Quels métiers sont associés à la Data dans la page du Bachelor ?
Parmi les débouchés indicatifs présentés figurent notamment :
D’autres débouchés sont davantage orientés Intelligence Artificielle.
Il s’agit d’orientations professionnelles indicatives et non de garanties de recrutement.
- Data Analyst ;
- Junior Data Scientist ;
- Assistant Data / Business Intelligence.
Guides complémentaires
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
Python est-il étudié ?
Oui. 18 heures du premier bloc sont consacrées à Python pour la Data Science.
Les statistiques sont-elles au programme ?
Oui, avec 12 heures de statistiques appliquées.
Le nettoyage des données est-il étudié ?
Oui.
La visualisation est-elle abordée ?
Oui, avec l’interprétation des données.
Le Machine Learning fait-il partie du parcours ?
Oui, avec un bloc de 45 heures.
La formation comprend-elle un projet ?
Oui, un projet professionnel intégrateur de 20 heures.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.