Fondamentaux Data Science et Machine Learning pour les non-data scientists
Comprendre et piloter la donnée sans être statisticien
Formation créée le 03/05/2026.Version du programme : 1
Type de formation
DistancielDurée de formation
14 heures (2 jours)Accessibilité
OuiFondamentaux Data Science et Machine Learning pour les non-data scientists
Comprendre et piloter la donnée sans être statisticien
Cette formation s'adresse aux tech non-data (développeurs, PMs, leads), métiers ambitieux et managers d'équipes data qui doivent prendre des décisions autour de la donnée et du ML sans avoir une formation stats. Comment lire un rapport ML ? Comment savoir si un modèle vaut vraiment le coup ? Comment repérer un biais caché dans vos données ? Ce qui change : vous passez de "je crois ce que le data scientist me dit" à "je comprends les concepts clés, je pose les bonnes questions, je détecte l'arnaque statistique". Vous mesurez aussi : pas de ML ne s'impose à coup de "c'est l'avenir" ; il faut un cas d'usage où le ML aide plus qu'une règle simple. Vous repartez avec les vocabulaire et les intuitions pour piloter une équipe data, des checklists pratiques pour valider un modèle, et la confiance pour dire non quand le ML n'est pas la solution.
Objectifs de la formation
- Maîtriser les statistiques pratiques pour comprendre une équipe data
- Reconnaître les modèles classiques (régression, classification, clustering) et leurs usages
- Lire un rapport ML : validation, erreurs, biais, limites
- Identifier quand le ML aide vraiment vs quand une règle suffit
- Gouverner la qualité des données et la dette ML
Profil des bénéficiaires
- Développeurs et architectes techniques sans background stats
- Product Managers pilotant un produit data-driven
- Managers d'équipes data cherchant à communiquer efficacement avec leur équipe
- Responsables métier explorant des opportunités ML
- Avoir un projet ou une équipe en lien avec la donnée
- Aisance avec les mathématiques de base (moyenne, proportion)
- Aucune compétence statistique avancée requise
Contenu de la formation
Module 0 - Statistiques pratiques et vocabulaire (2h)
- Populations, échantillons, distribution, corrélation vs causalité
- Tests d'hypothèse et p-value : ce que c'est vraiment (pas du dogme)
- Biais, variance, overfitting : les trois ennemis du ML
- Pièges courants : data leakage, selection bias, simpson paradox
- Livrable : mental model de chaque concept + checklist d'audit données
Module 1 - Modèles classiques et quand les utiliser (2h30)
- Régression : prédire un nombre (prix, durée, score)
- Classification : prédire une catégorie (spam / non spam, churn / retain)
- Clustering : grouper sans étiquette (segmentation client, anomalies)
- Cas d'usage réels : quand chaque modèle aide, quand il n'aide pas
- Livrable : matrice use-case / modèle adaptée à votre domaine
Module 2 - Lire et valider un rapport ML (2h30)
- Structure d'un rapport ML : données, modèle, résultats, limites
- Métriques clés : accuracy, precision, recall, ROC-AUC, RMSE
- Qu'est-ce qu'un "bon" modèle ? Étalons réalistes par secteur
- Questions à poser au data scientist pour valider sans l'infantiliser
- Livrable : template de questions de validation + checklist revue
Module 3 - Qualité de données et dette ML (2h30)
- Données manquantes, incohérentes, obsolètes : impact sur le modèle
- Documentation des données : pourquoi c'est critique
- Dérive du modèle : pourquoi un modèle bon hier casse aujourd'hui
- Maintenance ML : coût réel, invisibilité, pourquoi c'est neglige
- Livrable : audit données et plan de gouvernance
Module 4 - ML vs règles : choisir le bon outil (2h)
- Quand une simple règle est plus robuste qu'un modèle ML
- Cas où ML est inévitable : recommandation, détection anomalies, ranking
- Coût d'entrée : données, infrastructure, expertise, maintenance
- ROI ML : comment l'estimer sans être data scientist
- Livrable : grille décision ML / règle pour votre contexte
Module 5 - Piloter une équipe data (1h)
- Cadrer les demandes : brief, contraintes, calendrier
- Agile pour le ML : itération, validation rapide, risques de surengineering
- Communication : expliquer les résultats à la direction
- Freins courants (données manquantes, délai, expectations) et solutions
- Livrable : guide de collaboration tech / data
Équipe pédagogique
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Évaluation initiale par questionnaire de positionnement
- Évaluation continue via les productions réalisées pendant la formation
- Évaluation finale par un cas pratique adapté au contenu du programme
- À chaud : questionnaire d'évaluation en fin de session (contenu, pédagogie, animation, atteinte des objectifs)
- À froid : questionnaire à J+30 (mise en application, cas d'usage réellement utilisés, gains observés, freins rencontrés)
Ressources techniques et pédagogiques
- Supports de formation numériques
- Études de cas réels (rapports ML, audit données, décisions pass/fail)
- Données d'exemple pour l'analyse pratique
- Bibliothèque de templates (questions validation, audit données, briefs ML)
- Comparatif outils data : sélection par cas d'usage
- Checklists pratiques : lire un rapport, tester la qualité données, estimer le ROI ML
- Glossaire stats / ML annoté (intuition + formule)
- Outils collaboratifs pour les ateliers collectifs
Qualité et satisfaction
Modalités de certification
- Être capable de comprendre et valider un rapport ML, de lire des données et d'identifier les biais courants, de choisir entre ML et règles pour un cas d'usage, de communiquer efficacement avec une équipe data et de gouverner la qualité des données.
- Formation non certifiante. Validation des acquis par une évaluation finale sous forme de cas pratique.
- Aucune certification associée à ce programme à ce jour.
Délai d'accès
Accessibilité
L'organisme de formation Knowledge Ladder Academy s'engage à garantir l'accessibilité de ses formations à toutes et tous, y compris aux personnes en situation de handicap. Afin d'anticiper et d'adapter les modalités pédagogiques aux besoins spécifiques des apprenants concernés, nous vous invitons à nous informer au moins une semaine avant le début de la formation de toute situation nécessitant un aménagement particulier. Un référent handicap est disponible pour analyser les besoins et mettre en place les mesures nécessaires : adaptation des supports pédagogiques, assistance technique, aménagement des modalités d'évaluation ou tout autre dispositif facilitant l'apprentissage. Contactez-nous pour toute demande d'aménagement ou d'information complémentaire à accessibilite@knowledgeladder.academy. Nous vous recommandons d'effectuer cette démarche avant votre inscription afin de garantir une expérience optimale et adaptée à vos besoins.