Le sous-domaine Science des données regroupe nos formations dédiées à l’ingénierie des données et au deep learning, destinées aux développeurs, data engineers, ingénieurs IA et architectes data. Notre catalogue couvre la mise en oeuvre de solutions Azure SQL évolutives (certification DP-300) et le deep learning avec TensorFlow 2.0. Que vous prépariez la certification Microsoft DP-300 ou que vous souhaitiez maîtriser les bases du deep learning, vous trouverez la formation adaptée à votre niveau, dispensée à Genève, Lausanne ou en classe virtuelle interactive par des formateurs en activité dans des projets data et IA.
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Formation Azure SQL administration DP-300 en 4 jours. Certification Azure Database Administrator. Cours officiel à Genève et Lausanne.
Certifiant
Ce cours se concentre sur l’utilisation d’une API TensorFlow particulière pour développer et entraîner des modèles de machine learning.
Formation DP-750 : data engineering Azure Databricks avec Delta Lake, Unity Catalog, Spark. Genève et Lausanne.
La science des données est devenue un levier de différenciation majeur pour les entreprises suisses. Banques privées, assurances, organisations internationales, retailers et acteurs publics structurent désormais leurs équipes data autour de profils capables d’administrer des plateformes data critiques, de construire des modèles de machine learning et de mettre en production des solutions de deep learning. À Genève, Lausanne et plus largement en Suisse romande, la demande de profils data engineer, data scientist et MLOps reste soutenue, particulièrement dans la finance, l’assurance et la santé.
Suivre une formation data ou deep learning reconnue ouvre l’accès à des fonctions très valorisées et à des certifications Microsoft de référence. La certification DP-300 (Azure Database Administrator Associate) valide les compétences d’administration de bases relationnelles cloud, particulièrement appréciée dans les organisations qui passent à l’échelle sur Azure. La maîtrise de TensorFlow 2.0 ouvre la voie aux postes orientés deep learning, vision par ordinateur et traitement du langage.
ITTA propose plusieurs formations dédiées à la science des données et à l’ingénierie data, complétées par les sous-domaines voisins (cloud computing, IA et LLM, conception de bases de données). Chaque session repose sur des labs pratiques sur des environnements réels, avec des effectifs limités pour permettre un suivi personnalisé.
Que vous soyez data engineer, data scientist, ingénieur IA, architecte data ou DBA cloud, nos formations à Genève et Lausanne vous donnent les compétences pratiques attendues sur le marché suisse pour piloter des plateformes data Azure et démarrer en deep learning avec TensorFlow.
La formation Implémenter des solutions de base de données évolutives à l’aide d’Azure SQL (DP-300) couvre l’ensemble du périmètre de la certification Microsoft Database Administrator Associate. Le programme aborde la planification et l’implémentation des environnements Azure SQL, la configuration de la sécurité, la surveillance et l’optimisation des performances, la haute disponibilité, le plan de reprise d’activité, et l’automatisation des tâches d’administration. Cette formation conviendra aux DBA SQL Server qui passent au cloud Azure, aux ingénieurs data qui gèrent des bases relationnelles managées, et aux architectes data qui conçoivent des plateformes Azure modernes.
La formation Deep Learning avec TensorFlow 2.0 couvre les fondamentaux du deep learning et la mise en pratique sur le framework TensorFlow. Le programme aborde les réseaux de neurones (perceptron, MLP, CNN, RNN, transformers), les techniques d’optimisation (descente de gradient, régularisation, dropout), les principales tâches (classification, régression, vision par ordinateur, traitement du langage), et le déploiement de modèles. Cette formation s’adresse aux développeurs Python qui souhaitent démarrer en deep learning, aux ingénieurs IA en montée en compétence, et aux profils data qui rejoignent un projet d’apprentissage profond.
La compétence transversale de modélisation des données reste centrale dans la science des données. Nos formations couvrent la conception de schémas relationnels et NoSQL, la modélisation analytique pour le reporting, l’optimisation des requêtes complexes et la planification de la capacité. Cette compétence est particulièrement attendue dans les organisations qui traitent des volumes importants ou qui passent à l’échelle sur des plateformes cloud-native.
La mise en production de modèles de machine learning impose une discipline d’ingénierie comparable à celle du DevOps appliqué au logiciel. Cette dimension MLOps couvre l’orchestration des pipelines (préparation des données, entraînement, évaluation, déploiement), la gestion des versions de modèles, la surveillance des dérives en production et le retour utilisateur. Nos formations data engineer et data scientist intègrent progressivement ces bonnes pratiques pour préparer les profils aux exigences réelles des projets en production.
Un DBA SQL Server qui passe au cloud Azure suit DP-300 pour valider sa montée en compétence et obtenir la certification Microsoft Database Administrator Associate. Un développeur Python qui souhaite démarrer en deep learning suit Deep Learning avec TensorFlow 2.0 pour acquérir les bases pratiques du domaine. Un data engineer ou architecte data combine DP-300 avec les certifications Azure Data Engineer (DP-203) ou Azure AI Engineer (AI-102) disponibles dans le sous-domaine cloud. Un data scientist confirmé enrichit son parcours avec les sous-domaines IA, conception de bases de données et programmation orientée objet pour structurer des projets de production complets.
Voici une sélection des formations de référence dans cette catégorie, accessibles directement :
La science des données s’inscrit dans un écosystème data plus large. Le sous-domaine conception et développement de bases de données couvre SQL, NoSQL et Apache Kafka, briques fondamentales pour structurer une plateforme data. Les formations cloud computing apportent les certifications Azure (DP-203 Data Engineer, AI-102 AI Engineer, DP-100 Data Scientist) et AWS (Data Analytics Specialty, Machine Learning Specialty). Le sous-domaine analyse et bases de données couvre SQL Server et Azure SQL côté infrastructure. Les formations analyse de données BI apportent Power BI pour la visualisation des résultats. Le domaine langages de programmation approfondit Python, Scala et R, indispensables pour l’ingénierie data et la modélisation. Les formations intelligence artificielle élargissent vers les LLM, l’IA générative et les agents IA.
Plusieurs évolutions structurent la science des données en 2026. Les data lakehouse (Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery) intègrent batch et streaming dans une architecture unifiée, ce qui simplifie la mise en production des projets data. Le MLOps s’impose comme discipline dédiée, avec des outils spécialisés (MLflow, Weights and Biases, Vertex AI). Les modèles de fondation (foundation models) et les LLM transforment l’usage du machine learning, particulièrement pour le traitement du langage et l’analyse de documents. La gouvernance des données et la conformité RGPD imposent des contrôles fins (lineage, classification, masquage, audit), particulièrement importants pour les annonceurs et organisations suisses qui traitent des données européennes. Notre contenu pédagogique intègre régulièrement ces évolutions pour rester aligné sur les pratiques actuelles en entreprise.
Toutes nos formations science des données sont disponibles en présentiel dans nos centres de Genève (Route des Jeunes 35) et Lausanne (Avenue de Mon-Repos 24), ainsi qu’en classe virtuelle interactive avec un formateur en direct. Nos sessions sont organisées en cycles de 5 semaines, ce qui rend l’inscription rapide et la planification fluide pour les développeurs et ingénieurs en activité. Chaque session inclut des labs pratiques sur des environnements Azure et des notebooks Python avec TensorFlow. Les formations entreprise sur mesure sont également possibles dans vos locaux, à Genève, Lausanne, Vaud et plus largement en Suisse romande, avec un cahier des charges adapté à votre stack data interne. Plusieurs voies de financement professionnel peuvent être étudiées selon votre profil et votre employeur.
ITTA est un centre de formation certifié basé en Suisse romande, partenaire officiel Microsoft et Google. Nos formateurs data et IA sont des ingénieurs en activité dans des projets data pour des entreprises suisses et internationales, ce qui leur permet de partager des cas concrets actuels plutôt que des supports théoriques. Le catalogue couvre les certifications Azure data et le deep learning avec TensorFlow, complétés par les sous-domaines voisins (cloud, IA, conception BDD). Notre équipe pédagogique vous accompagne dans le choix du parcours, la préparation des examens Microsoft et l’identification des solutions de financement adaptées à votre situation professionnelle.
Faut-il une expérience SQL avant la formation DP-300 ?
Oui. La certification DP-300 cible les administrateurs de bases relationnelles. Une expérience préalable en administration SQL Server ou Azure SQL est très recommandée. Les profils débutants peuvent commencer par les formations SQL Fondamentaux du sous-domaine conception de bases de données avant d’aborder DP-300.
Faut-il connaître Python avant Deep Learning avec TensorFlow ?
Oui. Une maîtrise de base de Python (variables, fonctions, classes, librairies courantes comme NumPy et Pandas) est nécessaire pour suivre la formation Deep Learning avec TensorFlow 2.0. Les profils complètement débutants en Python peuvent suivre une formation Python du sous-domaine langages de programmation avant d’aborder le deep learning.
Quelle différence entre data engineering et data science ?
Le data engineering construit et maintient les pipelines, les bases et les plateformes qui rendent les données disponibles, performantes et fiables. La data science exploite ces données pour produire des modèles statistiques, des prédictions ou des recommandations. Les deux profils sont complémentaires et travaillent fréquemment en équipe sur les projets de machine learning en production.
Vos formations science des données sont-elles disponibles pour les entreprises ?
Oui, nos formations data et deep learning sont disponibles en intra-entreprise, à Genève, Lausanne et en classe virtuelle, avec un programme adapté à votre stack interne (Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake). Notre équipe construit avec vous le cahier des charges et organise les sessions selon votre calendrier.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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