Formation Data Scientist

Data Scientist est le “métier le plus sexy du 21e siècle” d’après le Harvard Business Review. Même si cette déclaration fait l’unanimité aujourd’hui, la définition du Data Scientist, elle, peine à être universelle.

Les quantités colossales de données dont disposent les entreprises sont des mines d’information : l’enjeu est de savoir en extraire le potentiel et d’en tirer des conclusions utiles grâce à la Data Science ou science des données. Le Data Scientist a pour mission de mettre en place des algorithmes basés sur les données afin de répondre à tous types de problématiques allant de l’optimisation de stock à la prédiction météorologique.
Dans une enquête que nous avons menée en juin 2021 auprès de 30 groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…), les quatre compétences du Data Scientist les plus importantes étaient dans l’ordre :

– Maîtrise du machine learning et des statistiques mathématiques
– Programmation et informatique
– Aisance en communication écrite et orale
– Connaissance du corps du métier

Si le Data Scientist qui maîtrise parfaitement ces quatre aspects peut s’avérer difficile à trouver, une formation spécialisée permet d’être au niveau sur ces points clés afin de correspondre aux attentes des recruteurs et réussir son projet professionnel.
Pour plus d’informations, consultez la vidéo.

A partir des données brutes, le Data Scientist développe des algorithmes dans l’optique de répondre aux enjeux tels que :
– la classification (mail spam ou pas, patient malade ou pas…)
– la recommandation (pour les catalogues Netflix ou Amazon par exemple)
– la création de groupes (clustering) (sans groupements connus au préalable)
– la détection d’anomalies (lutte contre la fraude)
– la reconnaissance d’image, de texte, d’audio…
– les procédés automatisés (validation des paiements d’une carte bancaire)
– la segmentation (marketing basé sur des segments démographiques)
– l’optimisation (gestion des risques)
– la prévision (de vente et/ou de revenus)

Liora vous fait vivre une journée dans la peau d’un Data Scientist à travers cette vidéo.
Plutôt que de vous parler d’une journée type du Data Scientist nous allons présenter son “cycle” de travail.

Au cours de celui-ci, la méthode scientifique qu’il applique intègre les éléments suivants :

– acquisition, collection et stockage de données
– identification des besoins (poser les bonnes questions)
– traitement et intégration des données
– vérification de la validité de la data avec sa qualification, suppression s’il le faut
– première analyse des données (statistiques exploratoires) grâce à des outils de data analysis
– choisir un ou plusieurs modèles et algorithmes
– appliquer des méthodes et techniques de Data Science (machine learning, modélisation statistique, IA)
– mesurer et améliorer les résultats 

– Être titulaire d’une certification de niveau 6 ou équivalent, dans les domaines de l’informatique et/ou du numérique. Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire.

– L’accès au dispositif est soumis à l’étude du dossier ainsi qu’à des examens (écrits + entretien) portant avant tout sur les objectifs et la motivation des postulants ; ils peuvent également comporter des éléments d’appréciations relatifs à des aspects plus techniques, aux stages et expériences professionnelles antérieurs.

– Technique : ordinateur, webcam, connexion internet satisfaisante (minimum 4 Mbps en envoi et 2 Mbps en réception de données).

– Public visé : Toute personne justifiant des pré-requis ci-dessus, souhaitant s’orienter vers le métier de Data Scientist.

Le cursus Data Scientist est divisé en 10 sprints thématiques :
– Sprint 1 : Introduction à Python
– Sprint 2 : Data Visualisation
– Sprint 3 : Outils de programmation
– Sprint 4 : Machine Learning
– Sprint 5 : Machine Learning avancé
– Sprint 6 : Machine Learning appliqué
– Sprint 7 : Fondamentaux du Deep Learning
– Sprint 8 : LLMs
– Sprint 9 : Data Engineering
– Sprint 10 : MLOps

En complément de ces sprints, la formation intègre également une préparation à la certification AWS Certified Cloud Practitioner, délivrée par Amazon Web Services, qui vient renforcer la reconnaissance de vos compétences auprès des entreprises.

Selon le temps que vous pouvez consacrer à la formation, celle-ci est disponible en 2 formats : bootcamp (35h/semaine sur 12 semaines) ou temps partiel (10h/semaine sur 9 mois), 100% à distance.

Tous les cours sont conçus par nos Data Scientists en interne, en collaboration avec des entreprises françaises et européennes. Cette collaboration nous permet de rester au plus près des besoins réels du terrain : outils utilisés, process métier, compétences recherchées. Le programme est ainsi régulièrement mis à jour pour refléter les évolutions du secteur, afin de proposer à nos apprenants une formation à la fois exigeante et directement opérationnelle sur le marché du travail.

La formation vise l’obtention du bloc de compétences 2 de la certification RNCP de niveau 7 “Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle” délivrée par ANAPIJ et enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles  sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus, consulter la fiche

Le candidat reconnait avoir pris connaissance que le titre « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » RNCP38587 est composé de 4 blocs de compétences : 

– Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
– Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
– Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
– Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys certifiant les candidats au RNCP se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Scientist.

Vous réaliserez un projet en groupe avec d’autres membres de votre promotion. Nos sujets sont actualisés mensuellement et sont inspirés des travaux que nous menons en entreprise. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique le valide.
Évidemment cela rajoute de la difficulté et aussi du réalisme afin de vous rendre pleinement opérationnel : des données non cleanées, des modèles non pré-entrainés, mais nos professeurs sont là pour vous aider à chaque étape de ce projet.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises car il assure la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de la formation Data Scientist. Des compétences qui ne sont pas uniquement techniques puisque les soft-skills sont également mises en valeur:

– Transmettre des informations.
– Présenter et vulgariser son travail.
– Mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

En somme c’est un projet qui va nécessiter un véritable investissement : le tiers de votre temps passé sur la formation sera sur le projet.
Chaque grande étape met en avant un nouvel aspect abordé en cours. Le projet est encadré d’un mentor projet afin de vous orienter et vous coacher. 

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :

– Les soutenances écrites et orales du projet, qui permettent de développer ces compétences.
– Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
– Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.

Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de Liora. 

Grâce à notre partenariat, la validation de cette formation vous permet d’obtenir un certificat délivré par Mines Paris – PSL Executive Education
 
Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’une école de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualité garantissant un contenu de formation complet à chacun de nos apprenants.
 
La formation vise également la validation  du bloc de compétences 2 de la certification RNCP de niveau 7 “Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle” délivrée par ANAPIJ et enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles  sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus, consulter la fiche.
 
A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys certifiant les candidats au RNCP se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.
 
L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP.
 
La certification est composée de 4 blocs de compétences : 
 
– Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
– Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
– Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
– Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
 
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
 
La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

Le cursus vous prépare à intervenir sur des projets d’entreprise concrets :
– mise en place d’un moteur de recommandation
– détection de fraude
– prévision de la demande pour optimiser les stocks
– automatisation de l’analyse documentaire via des LLMs
– ou industrialisation de modèles de machine learning en production

Ces compétences correspondent à des intitulés de poste comme Data Scientist, Consultant Data Science ou Data Scientist spécialisé (NLP, séries temporelles, marketing, finance).

Vous pouvez ensuite compléter votre parcours avec la formation MLOps ou la formation Data Product Manager.

La capacité à maîtriser la data s’avère être très précieuse dans certains métiers comme chercheur ou actuaire.

Ils bénéficient énormément de la valeur ajoutée qu’apportent les sciences des données, tout comme la plupart des professions quantitatives qui impliquent des statistiques.
La data leur offre des nouvelles portes et opportunités. 

En France, le salaire d’un Data Scientist se situe généralement entre 43 000 et 55 000 € brut par an, et peut atteindre 80 000 € pour les profils experts, selon les données récentes publiées par France Travail.

En début de carrière, la fourchette la plus courante est de 40 à 50 000 € brut annuels, avec des rémunérations plus élevées en Île-de-France qu’en région. Après 4 à 5 ans d’expérience, elle progresse sensiblement pour osciller entre 50 et 65 000 € brut par an, et dépasse 80 000 € pour les profils seniors spécialisés (deep learning, finance, santé), notamment à Paris où les salaires sont supérieurs de 15 à 20 % au reste de la France. Pour aller plus loin, consultez la fiche métier Data Scientist de France Travail (code ROME M1405), ainsi que notre article dédié au salaire du Data Scientist.

Après analyse des certifications comparables, des équivalences partielles de la certification Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle sont recensées au RNCP de France Compétences. Pour plus d’information, se référer à la fiche RNCP38587.

En terme de passerelle métier, le Data Scientist peut s’orienter vers le métier de Data Engineer. Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant à lui s’orienter vers le métier de Data Architect ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique.

Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé

Une fois la formation Data Scientist validée, plusieurs parcours complémentaires permettent d’élargir votre spectre de compétences et de renforcer votre profil sur le marché.

La suite la plus naturelle est le cursus Machine Learning Engineer. Ce parcours certifiant couvre l’ensemble du spectre du Machine Learning, et notamment la partie engineering et mise en production des modèles, la compétence la plus recherchée par les recruteurs aujourd’hui. Vous y acquerrez également les compétences du Data Engineer (pipelines de données, architectures, automatisation).

Pour un format plus court et ciblé, la formation MLOps vous forme au déploiement, au monitoring et à l’industrialisation des modèles (Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow), tandis que la formation IA Générative vous spécialise sur les LLMs, le RAG et les agents, des compétences devenues incontournables depuis l’explosion de l’IA générative. Les spécialisations en Deep Learning (computer vision, NLP) restent également très valorisées dans des secteurs comme la santé, la finance ou l’industrie.

Enfin, les compétences cloud constituent un différenciateur majeur : Liora prépare aux certifications éditeurs comme AWS ou Microsoft Azure, très demandées dans les offres d’emploi data. Toutes ces formations sont disponibles à distance, en bootcamp ou à temps partiel, et sont éligibles au CPF, ce qui permet de construire votre montée en compétences à votre rythme, en parallèle d’un emploi.

À la suite de votre formation, vous pouvez compléter votre parcours en suivant les formations MLOPS et Data Product Management et ainsi viser les autres blocs de compétences du titre RNCP. 

Le métier de Data Scientist connaît une transformation profonde, portée par l’essor de l’IA générative. La demande, d’abord : selon le Future of Jobs Report 2025 du World Economic Forum, le nombre de postes de Data Scientists et Data Analysts devrait augmenter de 41% entre 2025 et 2030 à l’échelle mondiale. La France est particulièrement bien positionnée : d’après le AI Jobs Barometer de PwC, elle est le premier pays européen pour les offres d’emploi liées à l’IA, avec une croissance de 273% de ces offres depuis 2018. Les offres pour le poste de Data Scientist ont, à elles seules, progressé de 35% en deux ans (LinkedIn Talent Insights), et les rémunérations du métier ont augmenté de 14% sur la dernière année, soit l’une des plus fortes progressions des métiers de la data.

Le contenu du métier évolue tout aussi vite. Le Data Scientist ne se limite plus à la construction de modèles statistiques : il intègre désormais des outils d’IA générative dans ses analyses, travaille avec les grands modèles de langage (LLM) et les architectures RAG, et doit garantir la fiabilité et la réduction des biais de ses travaux, un enjeu renforcé par l’entrée en application de l’AI Act européen. À la maîtrise incontournable de Python, SQL et des bibliothèques de machine learning s’ajoutent donc les frameworks d’IA générative comme LangChain ou Hugging Face.
Autre évolution majeure : les entreprises ne recherchent plus seulement des profils capables de construire des prototypes, mais des Data Scientists capables de passer du POC à la production. C’est ce qui explique la forte valorisation des compétences MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation des modèles) et cloud. Une certification AWS ou Microsoft Azure constitue à ce titre un vrai différenciateur sur le marché. Enfin, les spécialisations en deep learning, computer vision ou NLP restent très recherchées, en particulier dans la santé, la finance et l’industrie. Pour rester compétitif, le maître-mot est la veille continue : les outils et les usages évoluent désormais à un rythme annuel, et la capacité à monter rapidement en compétence sur les nouvelles technologies d’IA est devenue une compétence en soi.

Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par Liora et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.

En parallèle, la communauté Liora ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, Liora a mis en place un groupe d’alumni sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est Liora, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations.

Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.

Il s’agit essentiellement de questions mathématiques abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en fonctions, suites et séries, calcul matriciel et résolution d’équations.

Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation à la Data Science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Le cursus Data Scientist est accessible par la voie de la formation continue.

Délais d’accès :
– Financement CPF : jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.
– Autres financements : jusqu’à la veille de la date de démarrage dans la limite des places disponibles.

Liora est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, et 15% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation.

Nous avons d’ailleurs détaillé les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet.

Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo.

Évidemment !

Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.

En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack. 

De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !

Mise en place d’un dispositif d’évaluation complet : recueil des attentes et besoins à l’inscription, test de positionnement, évaluation des acquis, recueil des appréciations.
Des évaluations continues sous la forme de cas pratiques en ligne jalonnent le parcours de formation, leurs modalités seront explicitées par le formateur en début de module.

Les modalités d’évaluations certificatives sont détaillées ci-dessous :
Ce parcours bénéficie d’une triple reconnaissance, portée conjointement par Liora, Les Mines PSL | Executive Education et le Bloc 2 du RNCP38587, intitulé « Élaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée ».
Pour obtenir cette reconnaissance, le candidat doit valider au moins 15 certifications sur 18 du parcours principal, en respectant les échéances fixées pour chaque badge. Il doit également mener à bien son projet et faire preuve d’assiduité tout au long des séances.
La validation du Bloc RNCP s’appuie sur deux épreuves. La première est une mise en situation professionnelle centrée sur l’implémentation et l’utilisation de modèles et algorithmes de Machine Learning appliqués à un cas pratique réel. La seconde consiste en une mise en situation professionnelle reconstituée, au cours de laquelle le candidat développe une application — qu’il s’agisse d’un client lourd, d’un site web ou d’une application mobile — capable d’interagir avec une API hébergeant différents modèles pré-entraînés, à partir de datasets appropriés et préalablement constitués.

Liora analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : [email protected].

Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe Liora sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech

Selon votre profil, voici les différents dispositifs de financement disponibles pour votre formation :

– Mon Compte Formation (CPF) : un crédit de 500 € est versé chaque année sur le CPF des salariés et indépendants en activité, dans la limite d’un plafond de 5 000 €. Pour les travailleurs reconnus handicapés, ce crédit annuel est majoré (généralement 800 €, avec un plafond porté à 8 000 €).

– Transitions Pro : ce dispositif (ex-CIF) permet aux salariés de financer une formation certifiante pour une reconversion ou une montée en compétences, avec une possible prise en charge des frais pédagogiques et de la rémunération pendant la formation.

– France Travail (AIF) : en complément du CPF, l’Aide Individuelle à la Formation permet de financer jusqu’à 100% des frais de formation pour les demandeurs d’emploi inscrits à France Travail.

– Financement entreprise : l’employeur peut financer la formation dans le cadre de la GPEC, suivie sur le temps de travail (avec accord de l’employeur) ou en parallèle de l’activité, pour les salariés et travailleurs handicapés.

– Financement personnel : paiement comptant en une fois ou échelonné jusqu’à 36 mensualités selon l’étude du dossier, ouvert aux salariés, demandeurs d’emploi, indépendants, travailleurs handicapés et étudiants.

Pour en savoir plus sur les frais de formation les financements adaptés à votre profil, prenez rendez-vous avec un de nos conseillers.

Oui, en général les différents modes peuvent être cumulés. Pour obtenir une confirmation, prenez rendez-vous avec un de nos conseillers.

Depuis le 26 février 2026, le CPF est plafonné à 1 500 € par dossier de formation, mais uniquement pour les formations enregistrées au Répertoire Spécifique (RS). Les formations enregistrées au RNCP, comme cette formation-ci, ne sont pas concernées par ce plafond : le titulaire peut mobiliser l’intégralité de son solde CPF disponible.

Pour en savoir plus, prenez rendez-vous avec un conseiller.

Nos équipes s’organisent selon votre rythme pour vous accompagner dans la finalisation de votre dossier. Le traitement est assuré sous une semaine. Si votre projet est déjà bien défini, l’inscription est peut-être finalisée en une journée. À noter : en cas de financement via le CPF, comptez 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.

Pour finaliser votre inscription, rendez-vous sur la page ci-dessous :

Dès le début de votre formation, notre Équipe Carrière vous accompagne de manière individuelle et personnalisée :
– définition de votre projet professionnel
– coaching pour optimiser votre CV et votre profil LinkedIn
– préparation aux entretiens techniques et RH
– et stratégie de recherche d’emploi.

Vous bénéficiez également d’ateliers carrière collectifs (plus de 70 par an), de ressources exclusives sur notre plateforme, d’un canal Slack dédié et d’une mise en relation directe avec les recruteurs via nos job datings et salons de recrutement.

Dès votre premier jour de formation, pendant la formation, et même à l’issue de celle-ci, vous accédez à une plateforme Career Service regroupant tous les workshops utiles à votre recherche d’emploi, accessible même après la formation. L’équipe Career Management vous accompagne individuellement sur rendez-vous tout au long de votre parcours.

Chaque mois : une journée dédiée à la recherche d’emploi (CV, négociation de salaire, tests techniques), un atelier animé par une consultante senior et un Alumni Talk. S’y ajoutent le salon du recrutement Liora, des webinars experts et un canal Slack dédié centralisant ateliers et offres d’emploi.

Pour en savoir plus, découvrez notre accompagnement carrière.