Data Science Professional
Certification européenne validant la maîtrise des techniques de data science : machine learning, analyse statistique, visualisation et déploiement de modèles prédictifs en environnement professionnel.
Compétences clés
- ✓Développer et déployer des modèles de machine learning supervisé et non supervisé
- ✓Analyser et visualiser des données complexes avec Python et SQL
- ✓Appliquer des techniques statistiques avancées et valider des hypothèses
- ✓Mettre en production des pipelines de données et modèles ML
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Data analysts en transition vers la data science
- →Développeurs Python se spécialisant en ML
- →Consultants data cherchant une validation européenne
- →Professionnels BI évoluant vers l'analytics prédictif
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en programmation → orientez-vous vers PROVA Data Analytics Foundations (niveau 401)
- →Data scientists seniors cherchant une certification avancée → consultez PROVA ML Engineering Master 801 ou Fellow Series
Prérequis & conditions d'accès
Connaissances en Python et statistiques de base requises, aucune condition de diplôme.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Modélisation ML
Maîtrise des algorithmes supervisés, non supervisés et des techniques d'optimisation des hyperparamètres.
Analyse statistique
Application rigoureuse des tests statistiques, analyse exploratoire et validation d'hypothèses métier.
Déploiement production
Mise en production de modèles via API REST, conteneurisation Docker et monitoring des performances.
Communication data
Création de visualisations impactantes et communication des insights aux parties prenantes non techniques.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux statistiques et exploration de données
Statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, écart-type), distributions (normale, binomiale, Poisson), intervalles de confiance, tests d'hypothèses (t-test, chi2, ANOVA), p-value et significativité. Analyse exploratoire de données (EDA) : visualisations univariées et bivariées, matrices de corrélation, détection d'outliers (IQR, Z-score), traitement des valeurs manquantes (imputation, suppression). Feature engineering : création de variables, encodage (one-hot, label encoding), normalisation et standardisation, binning.
Machine Learning supervisé et non supervisé
Apprentissage supervisé : régression linéaire simple et multiple, régression logistique, arbres de décision (CART), random forests, gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), Support Vector Machines (SVM), k-nearest neighbors (KNN). Apprentissage non supervisé : clustering (k-means, hierarchical clustering, DBSCAN), réduction de dimensionnalité (PCA, SVD, t-SNE, UMAP), détection d'anomalies. Concepts fondamentaux : biais-variance tradeoff, curse of dimensionality, distance metrics.
Validation et optimisation de modèles
Techniques de validation : train/test split, k-fold cross-validation, stratified sampling, validation temporelle pour séries chronologiques. Métriques de performance : classification (accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC, matrice de confusion), régression (MSE, RMSE, MAE, R²). Diagnostic : overfitting, underfitting, learning curves. Optimisation : régularisation L1 (Lasso) et L2 (Ridge), ElasticNet, grid search, random search, Bayesian optimization. Feature selection : importance des variables, recursive feature elimination, analyse SHAP.
Déploiement et production
Pipelines scikit-learn : transformers, estimators, Pipeline et ColumnTransformer. Sérialisation de modèles : pickle, joblib, ONNX. Création d'API REST : Flask, FastAPI, endpoints de prédiction. Conteneurisation : Docker basics, Dockerfile pour applications ML. MLOps : versioning de modèles (MLflow basics), monitoring de performance en production, drift detection, A/B testing de modèles. Bonnes pratiques : reproductibilité, logging, gestion des dépendances.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Quels langages de programmation sont couverts ?
L'examen se concentre principalement sur Python (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib). SQL est également évalué pour la manipulation de données. Les concepts sont indépendants du langage mais les exemples pratiques utilisent l'écosystème Python standard en data science.
Faut-il coder pendant l'examen ?
Les cas pratiques incluent de l'analyse de code Python et des questions sur l'implémentation correcte d'algorithmes. Vous devrez lire, comprendre et identifier des erreurs dans du code, mais pas écrire de code complet from scratch. L'accent est mis sur la compréhension conceptuelle et méthodologique.
Quelle est la différence avec les certifications américaines type Coursera ou DataCamp ?
PROVA Data Science Professional est une certification indépendante alignée sur le cadre européen EQF, reconnue par les employeurs européens. Contrairement aux badges de cours en ligne, elle évalue de manière standardisée vos compétences opérationnelles via un examen supervisé. Le PROVA DNA offre une cartographie détaillée unique de vos forces.
Le deep learning est-il au programme ?
Cette certification niveau Standard couvre les fondamentaux du machine learning classique. Le deep learning (réseaux de neurones, CNN, RNN) est abordé conceptuellement mais n'est pas l'objectif principal. Pour une spécialisation deep learning, consultez nos certifications Master 801 en AI Engineering.
Puis-je utiliser de la documentation pendant l'examen ?
Non, l'examen est à livre fermé. Vous devez maîtriser les concepts, algorithmes et méthodologies sans aide extérieure. Cela garantit que la certification reflète vos compétences réelles mobilisables en situation professionnelle.
Ils se sont certifiés
« Après 3 ans en analyse BI, cette certification m'a permis de valider mes compétences ML auprès d'employeurs européens. Le rapport PROVA DNA a été un vrai plus en entretien pour démontrer mes forces en feature engineering. »
« Enfin une alternative crédible aux certifications américaines ! L'examen est exigeant techniquement, les cas pratiques reflètent vraiment des situations pro. La reconnaissance EQF 6 est un atout pour travailler en Europe. »
« J'ai apprécié l'équilibre entre théorie statistique et mise en production. Le module sur le déploiement d'API et Docker était particulièrement pertinent. La préparation m'a pris 5 semaines en parallèle de mon job. »
Reconnaissance internationale
Couvre des compétences similaires à IBM Data Science Professional Certificate et Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, avec un focus européen et une évaluation standardisée indépendante.
IBM, Microsoft et Azure sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.