Le problème à résoudre
L’entreprise dispose de données historiques riches mais ne les exploite que pour décrire le passé. Anticiper (churn, défaut de paiement, demande) reste une intuition, faute de compétences en modélisation prédictive.
La promesse pour la direction
Votre analyste devient data scientist : il construit des modèles prédictifs robustes et interprétables, transformant l’historique en capacité d’anticipation au service du métier.
Ce que le parcours débloque
Prédictive
Exploitation des données
Modèle robuste
Capacité d’anticipation
Explicable (SHAP)
Interprétabilité
Le cadre
| Élément | Valeur |
|---|---|
| Profil cible | Analyste / statisticien |
| Prérequis | Statistiques, Python ou R de base |
| Durée | 6 mois (accélérateur) |
| Format | Blended · 70 % de pratique |
Pile technique maîtrisée à l’issue
Python · scikit-learn · pandas · XGBoost · Jupyter · SHAP · FastAPI
Les jalons
Une trajectoire pour un collaborateur déjà en poste. Chaque mois est validé par un livrable et un critère d’acceptation écrit à l’avance.
| Mois | Thème | Atelier | Validation |
|---|---|---|---|
| M1 | Data science appliquée Démarche & Python | Cadrer un problème prédictif métier | ✔ Problème métier formalisé |
| M2 | Exploration & features Feature engineering | Préparer et enrichir les données | ✔ Jeu de données prêt pour le modèle |
| M3 | Modélisation ML supervisé | Entraîner et comparer des modèles | ✔ Modèle performant sélectionné |
| M4 | Évaluation Métriques & interprétabilité | Évaluer et expliquer le modèle | ✔ Modèle évalué et interprété |
| M5 | Mise à disposition Du notebook à l’API | Exposer le modèle via une API | ✔ Modèle interrogeable par le SI |
| M6 | Projet prédictif Cas métier réel | Livrer un modèle prédictif utile | ✔ Soutenance + valeur démontrée |
Ce parcours dans une carrière
Il figure dans un cursus documenté. Voici où il se situe.
B5 · De la data à la fraude fintech
Aboutissement : Product Manager FinTech