Au catalogue Mon Compte Formation
Data pour l'IA: Collecter, Analyser, Exposer
- Siège
- SAINT-MAURICE
- Tarif TTC au catalogue
- 3 500 €
- Format
- À distance annoncé
Tarif, durée et format relevés au catalogue le 21/10/2026. Conditions à vérifier pour votre session. Voir la source
Les formations proposées
DATAGONG figure dans le catalogue Mon Compte Formation pour 1 programme en lien avec l’intelligence artificielle. Les objectifs et les informations pratiques ci-dessous proviennent des programmes déposés par cet organisme.
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Les programmes en détail
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Programme 1 · Catalogue officielData pour l'IA: Collecter, Analyser, ExposerDurée à confirmer · À distance disponible
Durée renseignéeÀ confirmer
Tarif TTC au catalogue3 500 €
Données du 21/10/2026. Les fourchettes regroupent les variantes du programme ; demandez le tarif de votre session et ce qu’il comprend.
Objectifs annoncés
Les entreprises produisent des données en continu, mais peu savent les exploiter. Avant toute analyse et tout projet d'intelligence artificielle (IA), il faut aller chercher ces données, les fiabiliser, les stocker et les rendre accessibles.…
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Les entreprises produisent des données en continu, mais peu savent les exploiter. Avant toute analyse et tout projet d'intelligence artificielle (IA), il faut aller chercher ces données, les fiabiliser, les stocker et les rendre accessibles. Cette formation certifiante 100 % à distance vous apprend à le faire, en pratiquant sur des cas réels avec les outils utilisés en entreprise : Python, SQL, Power BI, API et cloud.
La formation prépare au bloc de compétences RNCP37827BC01 « Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d'un projet en intelligence artificielle », bloc 1 du titre « Développeur en intelligence artificielle » (RNCP37827, niveau 6, Bac+3/4), certificateur Simplon.co.
Objectifs pédagogiques : à l'issue de la formation, vous serez capable de :
- Automatiser l'extraction de données depuis des fichiers (CSV, Excel, JSON), des API et des sites web (web scraping) avec Python
- Développer des requêtes SQL d'extraction depuis une base de données relationnelle et depuis un système big data dans le cloud (Google BigQuery)
- Développer des règles de nettoyage et d'agrégation pour fusionner des données issues de plusieurs sources, et contrôler leur qualité
- Développer, sécuriser, tester et déployer une API (FastAPI) qui met le jeu de données à disposition des équipes et des projets d'IA
- Analyser et visualiser les données avec Pandas, puis les restituer dans des tableaux de bord Power BI
- Automatiser, planifier et superviser vos traitements de données pour construire une chaîne de données (pipeline) fiable
Vous développez aussi les réflexes professionnels attendus en entreprise : versionner son code avec Git, documenter, sécuriser les accès, protéger les données personnelles et utiliser de façon raisonnée les assistants IA de programmation.
À qui s'adresse cette formation ?
- Aux personnes en reconversion, titulaires d'un Bac+3, qui veulent rejoindre les métiers de la data et de l'IA avec une certification reconnue par l'État
- Aux professionnels qui manipulent déjà des données (finance, contrôle de gestion, marketing, études, RH, logistique) et veulent gagner en autonomie avec Python et SQL
- Aux jeunes diplômés qui veulent des compétences data opérationnelles et un projet concret à présenter en entretien
Le rythme à temps partiel (13 à 14 h encadrées par semaine) compatible avec un emploi en parallèle, avec un formateur pour vous accompagner du premier au dernier jour.
La formation prépare au bloc de compétences RNCP37827BC01 « Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d'un projet en intelligence artificielle », bloc 1 du titre « Développeur en intelligence artificielle » (RNCP37827, niveau 6, Bac+3/4), certificateur Simplon.co.
Objectifs pédagogiques : à l'issue de la formation, vous serez capable de :
- Automatiser l'extraction de données depuis des fichiers (CSV, Excel, JSON), des API et des sites web (web scraping) avec Python
- Développer des requêtes SQL d'extraction depuis une base de données relationnelle et depuis un système big data dans le cloud (Google BigQuery)
- Développer des règles de nettoyage et d'agrégation pour fusionner des données issues de plusieurs sources, et contrôler leur qualité
- Développer, sécuriser, tester et déployer une API (FastAPI) qui met le jeu de données à disposition des équipes et des projets d'IA
- Analyser et visualiser les données avec Pandas, puis les restituer dans des tableaux de bord Power BI
- Automatiser, planifier et superviser vos traitements de données pour construire une chaîne de données (pipeline) fiable
Vous développez aussi les réflexes professionnels attendus en entreprise : versionner son code avec Git, documenter, sécuriser les accès, protéger les données personnelles et utiliser de façon raisonnée les assistants IA de programmation.
À qui s'adresse cette formation ?
- Aux personnes en reconversion, titulaires d'un Bac+3, qui veulent rejoindre les métiers de la data et de l'IA avec une certification reconnue par l'État
- Aux professionnels qui manipulent déjà des données (finance, contrôle de gestion, marketing, études, RH, logistique) et veulent gagner en autonomie avec Python et SQL
- Aux jeunes diplômés qui veulent des compétences data opérationnelles et un projet concret à présenter en entretien
Le rythme à temps partiel (13 à 14 h encadrées par semaine) compatible avec un emploi en parallèle, avec un formateur pour vous accompagner du premier au dernier jour.
Lire le contenu pédagogique déclaré
Formation 100 % à distance et à temps partiel : 432 heures encadrées sur 32 semaines (24 semaines de cours et 8 semaines de projet), soit 13 à 14 h par semaine, compatibles avec un emploi.
PARTIE 1 : MANIPULER ET COLLECTER LES DONNÉES
- Manipuler des données avec Python et Pandas : charger, filtrer, nettoyer, croiser, agréger, exporter
- Explorer et visualiser les données : Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Récupérer des données d'API et de fichiers (CSV, Excel, JSON) avec requests, protéger ses accès, versionner son code avec Git et GitHub
- Extraire des données de sites web (web scraping) avec BeautifulSoup et Playwright, de façon responsable et légale
- Interroger des bases de données en SQL : filtres, jointures, agrégations, entrepôt de données cloud (DuckDB, Google BigQuery)
- Connecter Python aux bases de données (PostgreSQL, SQLAlchemy, BigQuery) et extraire de gros volumes en maîtrisant les coûts
- Nettoyer et fusionner des données de plusieurs sources : mesure de la qualité, harmonisation des dates, unités et identifiants, contrôles automatiques (pandera)
- Automatiser vos traitements de données : planification, relance, supervision et alertes (Prefect, Cloud Run)
PARTIE 2 : ANALYSER ET STOCKER LES DONNÉES
- Créer des tableaux de bord avec Power BI : Power Query, modèle de données, indicateurs en DAX, publication et partage
- Concevoir une base de données : modélisation Merise, PostgreSQL, base hébergée dans le cloud (Cloud SQL), documentation
- Alimenter une base dans le respect du RGPD : import fiable, protection des données personnelles, registre des traitements
PARTIE 3 : PARTAGER LES DONNÉES
- Développer une API REST avec FastAPI et la documenter (OpenAPI)
- Sécuriser l'API par authentification, tester chaque point d'accès (pytest) et la déployer dans le cloud (Cloud Run)
- Rendre un modèle d'IA accessible : servir par votre API les prédictions d'un modèle de machine learning (scikit-learn)
PARTIE 4 : PROJET CERTIFICATIF
Un projet mené en 4 lots avec un point de contrôle à chaque étape : collecter, stocker, exposer, puis intégrer la chaîne complète et rédiger le rapport professionnel. Relecture du rapport par le formateur et préparation de la soutenance devant le jury.
MÉTHODE PÉDAGOGIQUE
- Modules en ligne : vidéos, supports, notebooks, exercices auto-corrigés et quiz
- Une masterclass de 2 h en direct chaque semaine, enregistrée et disponible en replay
- Des cas pratiques tirés de situations d'entreprise réelles
- Un support sur Slack et en visio, avec réponse sous 24 h pendant tout le parcours
- Git, RGPD, sécurité, documentation et usage raisonné des assistants IA de programmation travaillés dans chaque module
Une remise à niveau Python et NumPy de 35 h est suivie avant le démarrage.
PARTIE 1 : MANIPULER ET COLLECTER LES DONNÉES
- Manipuler des données avec Python et Pandas : charger, filtrer, nettoyer, croiser, agréger, exporter
- Explorer et visualiser les données : Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Récupérer des données d'API et de fichiers (CSV, Excel, JSON) avec requests, protéger ses accès, versionner son code avec Git et GitHub
- Extraire des données de sites web (web scraping) avec BeautifulSoup et Playwright, de façon responsable et légale
- Interroger des bases de données en SQL : filtres, jointures, agrégations, entrepôt de données cloud (DuckDB, Google BigQuery)
- Connecter Python aux bases de données (PostgreSQL, SQLAlchemy, BigQuery) et extraire de gros volumes en maîtrisant les coûts
- Nettoyer et fusionner des données de plusieurs sources : mesure de la qualité, harmonisation des dates, unités et identifiants, contrôles automatiques (pandera)
- Automatiser vos traitements de données : planification, relance, supervision et alertes (Prefect, Cloud Run)
PARTIE 2 : ANALYSER ET STOCKER LES DONNÉES
- Créer des tableaux de bord avec Power BI : Power Query, modèle de données, indicateurs en DAX, publication et partage
- Concevoir une base de données : modélisation Merise, PostgreSQL, base hébergée dans le cloud (Cloud SQL), documentation
- Alimenter une base dans le respect du RGPD : import fiable, protection des données personnelles, registre des traitements
PARTIE 3 : PARTAGER LES DONNÉES
- Développer une API REST avec FastAPI et la documenter (OpenAPI)
- Sécuriser l'API par authentification, tester chaque point d'accès (pytest) et la déployer dans le cloud (Cloud Run)
- Rendre un modèle d'IA accessible : servir par votre API les prédictions d'un modèle de machine learning (scikit-learn)
PARTIE 4 : PROJET CERTIFICATIF
Un projet mené en 4 lots avec un point de contrôle à chaque étape : collecter, stocker, exposer, puis intégrer la chaîne complète et rédiger le rapport professionnel. Relecture du rapport par le formateur et préparation de la soutenance devant le jury.
MÉTHODE PÉDAGOGIQUE
- Modules en ligne : vidéos, supports, notebooks, exercices auto-corrigés et quiz
- Une masterclass de 2 h en direct chaque semaine, enregistrée et disponible en replay
- Des cas pratiques tirés de situations d'entreprise réelles
- Un support sur Slack et en visio, avec réponse sous 24 h pendant tout le parcours
- Git, RGPD, sécurité, documentation et usage raisonné des assistants IA de programmation travaillés dans chaque module
Une remise à niveau Python et NumPy de 35 h est suivie avant le démarrage.
Source : Catalogue Mon Compte Formation · CDC / DGEFP · Licence Ouverte 2.0. Référencement au catalogue sans garantie de place disponible ou de financement.
Les sujets mentionnés dans les programmes
Un sujet peut être abordé dans un parcours plus large. Consultez le contenu de l’offre pour connaître son périmètre.
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À savoir avant de choisir
- Pour qui
- Personnes souhaitant suivre le programme à titre individuel ; conditions d’accès propres à chaque formation.
- Format
- Des sessions à distance sont référencées ; calendrier et éventuel présentiel à confirmer.
- Zone annoncée
- Lieu de formation à confirmer. Des sessions à distance sont également proposées.
Identité du prestataire
- Raison sociale
- DATAGONG
- SIREN
- 913142055
- Siège administratif
- SAINT-MAURICE
Le siège administratif n’est pas nécessairement le lieu de formation.
Vérifier les informations
Sources utilisées pour documenter cette fiche ; vérifiez les conditions à jour dans le cadre de votre demande de devis.
- Programme déposé par l’organisme : catalogue officiel CDC/DGEFP
- SIRET de l’organisme dans le catalogue officiel
- Registre : SIREN et état administratif
Fiche informative issue de sources publiques. Le référencement ne vaut pas partenariat. Données du catalogue Mon Compte Formation : CDC et DGEFP, extraction du 21 octobre 2026, Licence Ouverte 2.0.