120h de formation réparties en 4 modules, puis 2 projets d'entreprise. Le parcours est ajusté à votre niveau après l'évaluation initiale : vous ne repassez pas par ce que vous maîtrisez déjà.
120hde formation
Module 0130h
Préparation au Machine Learning
Maîtriser tous les prérequis pour le Machine Learning.
Ce que vous saurez faire
✓Maîtriser le langage Python et son utilisation avancée pour les systèmes en production.
✓Utiliser les commandes Bash et les principaux éléments utilisés dans les environnements UNIX.
✓Les bases du Cloud Computing et les concepts essentiels de virtualisation.
✓Utiliser Visual Studio Code en tant qu'environnement de développement intégré.
Python
Jupyter
Bash
VS Code
Module 0230h
Collecte et exploration de données
Ce que vous saurez faire
✓Utiliser scipy pour les calculs statistiques et seaborn pour une Data Visualization avancée.
✓Approfondir la librairie pandas pour le nettoyage et la transformation des données.
✓Manipuler des séries temporelles et appliquer des traitements spécifiques.
pandas
SciPy
Bokeh
Leaflet
Module 0330h
Création de modèles
Ce que vous saurez faire
✓Utiliser Scikit-Learn et XGBoost pour construire des modèles linéaires, des arbres de décision et de l'Ensemble Learning.
✓Construire des méthodes de recherches pour l'optimisation des hyper-paramètres.
✓Mettre en place une validation croisée de modèles et l'interprétabilité avec les valeurs de Shapley.
scikit-learn
XGBoost
TensorFlow
MLflow
Module 0430h
Déployer son modèle sur le Cloud
Ce que vous saurez faire
✓Utiliser Git pour gérer des projets de code source à plusieurs et maintenir un code source.
✓Déployer une API contenant un modèle avec Flask sur le Cloud.
Hadoop
Apache Spark
AWS
Google Cloud
Projet Hands-On 05Durée indicative : 12hMise en situation réelle
Churn Prediction
Estimation de la rétention des clients d'une banque.
Pas un exercice d'application : un cas d'usage tiré du terrain, sur des données au plus près de celles d'une entreprise. Vous le menez de bout en bout, comme en mission, jusqu'à un livrable concret que vous pourrez présenter en entretien.
Données au plus près du réel
Volumes, formats hétérogènes et imperfections, comme dans le système d'information d'une entreprise.
Conditions de mission
Un besoin métier, des contraintes à tenir, des choix techniques à justifier et un livrable exploitable.
Revu par un praticien
Feedback approfondi d'un mentor en poste sur des projets en production.
Votre feuille de route
01Récupération des données et feature engineering basé sur la temporalité.
02Entraînement sur une fenêtre historique de la base d'apprentissage.
03Évaluation des performances du modèle et interprétabilité.
Projet Hands-On 06Durée indicative : 12hMise en situation réelle
ML périodique
Modélisation des provisionnements en assurance vie.
Pas un exercice d'application : un cas d'usage tiré du terrain, sur des données au plus près de celles d'une entreprise. Vous le menez de bout en bout, comme en mission, jusqu'à un livrable concret que vous pourrez présenter en entretien.
Données au plus près du réel
Volumes, formats hétérogènes et imperfections, comme dans le système d'information d'une entreprise.
Conditions de mission
Un besoin métier, des contraintes à tenir, des choix techniques à justifier et un livrable exploitable.
Revu par un praticien
Feedback approfondi d'un mentor en poste sur des projets en production.
Votre feuille de route
01Construction d'un jeu de données d'historisation par annuité.
02Optimisation et validation du modèle prédictif.
03Interprétation des variables explicatives et tests de modèle.
Ce parcours est conçu pour des profils déjà techniques qui souhaitent se spécialiser, pas pour une découverte du sujet.
01
Data Analysts souhaitant devenir Data Scientist.
02
Data Engineers cherchant à comprendre le fonctionnement des algorithmes ML.
03
Développeurs souhaitant comprendre le fonctionnement des algorithmes ML.
04
Étudiants souhaitant approfondir leurs connaissances en Machine Learning.
Déroulé
Comment se déroule la formation ?
De l'onboarding à la mise en relation avec nos partenaires, à votre rythme.
1
Onboarding
Vous découvrez la plateforme, la communauté et les mentors, des professionnels en poste qui vous accompagnent sur des projets réels.
Mentors en poste
2
Montée en compétences
Accès à la plateforme et mentorat pendant 12 mois : cours, environnements de code, GPU à la demande et projets concrets, avec une communauté Discord active entre apprenants et mentors.
12 mois d'accompagnement
3
Validation des projets par un mentor
Chaque projet est revu par un mentor : un retour d'expert, pas une simple réalisation. Vos projets forment votre portfolio.
Retour d'expert
4
Certification et mise en relation
Soutenance devant un jury, certification, puis mise en relation avec notre réseau de 400+ partenaires.
400+ partenaires
Une semaine avec la formation, pas une semaine de formation
Lun
Poste 9h-18h
Cours 20h-21h
Mar
Poste 9h-18h
Mentorat collectif 19h-20h
Exercices 20h-21h
Mer
Poste 9h-18h
Sport, famille
Jeu
Poste 9h-18h
Projet 19h-21h30
Ven
Poste 9h-12h30
Coaching individuel
Poste 13h30-18h
Soirée libre
Sam
Projet 10h-12h30
Week-end
Dim
Courses, repos
Poste actuel
Formation en autonomie
Avec votre mentor
Vie personnelle
Vous avancez à votre rythme
En poste
Vous organisez vos sessions le soir ou le week-end, sans mettre votre travail entre parenthèses.
Entre deux missions
Vous accélérez quand vous avez du temps, et levez le pied quand une mission reprend.
Un mentor toujours joignable
Sessions collectives, chat avec les mentors 7j/7, séances individuelles en Premium.
Expérience d'apprentissage
Une plateforme conçue pour apprendre en pratiquant
Contenus de formations pour apprendre, projets Hands-On pour se mettre en conditions réelles, environnements techniques à la demande : soyez accompagné avec une plateforme aboutie.
En directLive avec Majdi, Mistral AILBSKAM+4 000apprenants
[ ]
ticket = "Colis perdu, je n'ai rien reçu."
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4-mini",
messages=[{"role": "user", "content": ticket}],
)
print(response.choices[0].message.content)
Projet Hands-OnAgent RAG financier1/3
LabEnquête sur un serveur Linux0/10
1
Quel est le nom d'hôte de la machine ?
admin@acme-web-5kq2:~$
Cloud SandboxGPU NVIDIAEn ligne
24 Gio de mémoire GPU
WorkspaceVS CodeActif
CPU
2
RAM
4 Go
Disque
15 Go
QuizQuestion 1/2
Quel paramètre gère les variations aléatoires d'une réponse d'un modèle ?
Accompagnement & résultats
Des praticiens en poste, et 4 000 apprenants avant vous
Grâce à la formation Data Science, j'ai pu ajouter une composante Data dans mes équipes techniques. Dorénavant, nous utilisons des algorithmes auto-apprenants pour améliorer les performances.
UJUsman J.CTO · FretBay
Ayant participé à cette formation, je peux confirmer que cette formation est excellentissime. N'hésitez pas à profiter du bootcamp gratuit, qui fournit déjà une bonne introduction.
HNHenry Claude N.SaaS Business Developer · EG LABO
J'ai fait tous les parcours de formation que Blent a proposé depuis le commencement et je ne regrette pas du tout. Pour moi ça reste ma plus belle rencontre professionnelle.
Pour une personne qui maitrise déjà les fondamentaux, c'est un régal de voir de vrais cas issus du monde réel avec les derniers outils. J'ai pu voir des choses que je n'avais jamais vu ailleurs.
J'avais beaucoup d'attente et je ne suis pas déçue. Les explications sont très détaillées, on voit de nombreux outils mais cela permet d'aller dans le détail pour maîtriser l'essentiel.
NJNoémie J.Développeuse back-end · Onepoint
apprenants, particuliers et professionnels, formés avec Blent
4 000+
de nos apprenants satisfaits de leur formation
98 %
entreprises représentées parmi nos apprenants
120+
Tarifs
Combien coûte la formation ?
Le même parcours, avec le niveau d'accompagnement qui vous correspond.
Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche. Un modèle ML identifie des patterns dans des données d'entraînement pour ensuite faire des prédictions ou prendre des décisions sur de nouvelles données. C'est la technologie derrière les recommandations Netflix, la détection de fraudes bancaires, ou les modèles de prévision météo.
Le Machine Learning, c'est la discipline qui consiste à construire et entraîner des modèles prédictifs à partir de données. Le MLOps, c'est ce qui vient après : industrialiser ces modèles pour qu'ils fonctionnent en production de manière fiable, scalable et maintenable. En résumé, le ML Engineer crée le modèle alros que le MLOps Engineer fait en sorte qu'il tourne en production sans s'effondrer. Les deux formations sont complémentaires et peuvent se suivre dans cet ordre.
Un Data Scientist junior peut espérer entre 38 000 € et 50 000 € brut/an. Les profils confirmés (3-5 ans d'expérience) atteignent 50 000 € à 70 000 €, et les seniors peuvent dépasser 80 000 € à Paris, notamment dans la finance, la santé ou les grandes entreprises tech. La maîtrise des modèles de Machine Learning et la capacité à les déployer en production sont les compétences les plus valorisées.
Maîtrise de Python et des librairies de data science (pandas, scipy, seaborn), connaissance des algorithmes classiques de ML (régression, arbres de décision, Ensemble Learning avec Scikit-Learn et XGBoost), capacité à optimiser et interpréter les modèles, et notions de déploiement d'API sur le Cloud. Des bases en statistiques et en algèbre linéaire sont un plus.
Vous apprendrez à explorer et nettoyer des données avec pandas, scipy et seaborn, à construire des modèles prédictifs avec Scikit-Learn et XGBoost (régression, arbres de décision, Ensemble Learning), à optimiser et interpréter vos modèles avec les valeurs de Shapley, et à déployer une API Flask sur le Cloud. À l'issue de la formation, vous serez opérationnel pour entraîner, évaluer et mettre en production des modèles ML sur des projets concrets.
Des bases solides en Python sont indispensables (manipulation de données avec pandas, NumPy). Des notions de mathématiques (statistiques de base, algèbre linéaire) sont fortement recommandées. La formation s'adresse aux développeurs souhaitant se reconvertir vers la data, aux analystes qui veulent monter en compétences, ou à toute personne avec une appétence pour les données et la programmation.
Vous bénéficiez d'un suivi régulier avec un Mentor expert : un chat pour les questions quotidiennes et des sessions en visioconférence pour approfondir les sujets complexes ou faire des revues de code.
Nos formations peuvent être prises en charge par différents dispositifs (entreprise, OPCO, CPF, France Travail). L'éligibilité est vérifiée pour votre situation, et notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
Le format est flexible : vous organisez votre temps comme vous le souhaitez. Nous conseillons un minimum de 5 à 10 heures par semaine pour suivre le parcours sereinement sur la durée prévue.
Oui. Le parcours est conçu pour progresser en parallèle d'une activité professionnelle : contenus accessibles à votre rythme, projets et temps d'accompagnement planifiés avec vous.
Non. La plateforme fournit les environnements techniques et du GPU à la demande pour les travaux qui le nécessitent, sans installation ni coût supplémentaire.
Cela dépend de la formation suivie. Nos formations certifiantes préparent un bloc de compétences de la certification RNCP 37805 « Développeur Web », enregistrée au Répertoire national des certifications professionnelles et reconnue par l'État : c'est le cas des parcours associés à nos certifications Développeur Web et DevOps Engineer. Après l'évaluation devant un jury, vous obtenez ce bloc de certification. Les autres formations donnent lieu à une attestation de fin de formation, délivrée après validation de vos projets, qui atteste des compétences acquises pendant le parcours.
Prochaine étape
Construisez votre parcours Data Scientist
Commencez par une évaluation de votre niveau et échangez sur vos objectifs : le parcours est construit à partir de là.