Certification Data Science

Train in Data and obtain your diploma of "Designer-Developer in Data Science" recognized by the State

Jedha Campus Lyon
La Science des Données (ou Data Science en anglais) est devenue au cours de ces dernières années un élément indispensable pour permettre aux entreprises d’innover et de se différencier et l’Intelligence Artificielle un outil de performance indispensable. Les directions de tous secteurs confondus utilisent déjà ces dernières innovations. Cette tendance est amenée à augmenter exponentiellement au cours des prochaines années. L’objectif visé en créant le titre "Concepteur Développeur en Science des Données " est de former des spécialistes en science des données ayant la capacité d’avoir une vision globale des projets de Science de Données, capables de les concevoir et de les diriger dans leur ensemble, ainsi que d'intervenir à un point précis de ces derniers.

En effet, la certification confère au candidat les compétences pour exercer le métier de “Concepteur - Développeur en Science des Données”, à la fois technique et transverse. L'ensemble de ces compétences, décrites dans le référentiel, lui permet de créer des infrastructures de gestion de données robustes et adaptées, de les alimenter, de développer des algorithmes d’intelligence artificielle, de les mettre en production mais aussi de collaborer avec les différentes équipes-métiers d'une organisation pour évaluer et adapter les besoins Data. Il lui est donc possible de diriger des projets de gestion de données de bout en bout, d'en rendre compte, d'être force de proposition et de les adapter aux besoins de son environnement professionnel.

Le candidat certifié aura acquis l’ensemble des compétences requises pour exercer et être opérationnel rapidement.
The "Data Science Designer-Developer" is both:
  • Un technicien : il peut créer des infrastructures de gestion de données robustes, développe des algorithmes d’intelligence artificielle et les met en production.
  • Un manager : il collabore avec des équipes-métiers, évalue et adapte les besoins Data en fonction de l’organisation et de son coeur de métier. Il mène ainsi des projets de gestion de données de bout en bout.
It is everywhere:
  • Des cadres d'exercices divers : salarié en entreprises spécialisées, pour des organisations utilisatrices d’IA, en indépendant, membre d'une équipe Data, référent Data d'une structure, manager, chef d'entreprise, formateur
  • Son travail d'analyse se retrouve à la base de l’élaboration de stratégies générales : il est indispensable dans la majorité des secteurs professionnels, la santé, la finance, la recherche & développement, l’administration, la logistique, la sécurité, etc.
  • Different technical and managerial functions in the field of data.

Details of items

Data Scientist

An expert in the management and analysis of massive data ("Big Data"). He/she determines indicators that allow the implementation of a strategy to respond to a problem from multiple and dispersed data sources. He is therefore specialised in statistics and IT and knows the sector or the application function of the analysed data.

Data Analyst

En charge de l’analyse d’un source de données via un modèle défini. Il sera chargé d’une mission précise, comme par exemple accroître la connaissance de la clientèle d'une entreprise : pour cela il devra conduire des études sur les bases de données et suivre les outils data mining pour analyser l'impact des actions marketing.

Data Engineer

En charge de la conception des infrastructures permettant de stocker et traiter des quantités potentiellement massives de données. Son travail intervient en amont : il veille à ce que les outils de stockage et de gestion des données soient suffisamment robustes, sécurisés et clairs pour être analysés par les Data Analysts et transformés par les Data Scientists.

Développeur Fullstack (Ou Software-Engineer)

An expert in the design of web applications coded in Python. This person is able to design and maintain programs accessible from the Internet, to cooperate with other developers on the same project and to draw up specifications for the technical needs of an organization.

Machine Learning Engineer

A la croisée entre le Data Scientist et le Data Engineer, il construit des algorithmes d’intelligence artificielle et les met en production dans l’infrastructure de l’organisation. Il interagit avec cette dernière pour industrialiser des algorithmes d’IA et élargir leur application sur un plus grand périmètre (comme l’ensemble des clients d’une entreprise ou encore une application web ou mobile).

Product Manager Data

Il joue le rôle d’accompagnateur et d’intermédiaire entre les équipes purement techniques Data et les équipes de direction. Le Product Manager Data est spécialisé dans la coordination des équipes conceptrices de produits Data, puis rapporte les résultats des avancées aux directions métiers qui prendront des décisions sur la stratégie à suivre.

Business Analyst

His functions are similar to those of the Data Analyst. The latter will have applications directly linked to the business teams. He will therefore manage smaller volumes of data and, above all, will be very specialized in the business he covers.

Data Project Manager

Son rôle est de suivre et piloter un ou des projets Data. Il doit rassembler tous les éléments nécessaires à ses équipes techniques de faire avancer un projet Data. Il doit de ce fait avoir des connaissances techniques approfondies pour déterminer les rétro plannings décrivant le suivi du projet.

Artificial Intelligence Consultant

Son but est d’accompagner une organisation dans sa transition Data. Cette transition peut être la conception ou la mise à jour d’une infrastructure de gestion de données, la mise en production d’algorithme ou l'élaboration de tableau d’indicateurs de performance. Le consultant IA vulgarise des concepts complexes et sensibilise puis forme ses clients.

Le cycle de vie d'un projet Data

Le certificat de "Concepteur - Développeur en Sciences des données" se décompose dans les 6 blocs suivants. Chacune des formations de Jedha valide différents bloc :
  • La formation Data Essentials valide le bloc 6 valable 5 ans : Direction de projets de gestion de données
  • La formation Data Fullstack valide quant à lui l'entièreté de la certification (les 6 blocs) "Concepteur - Développeur en Science des données" valable pour lui à vie
  • La formation Data Lead valide le bloc 6 valable 5 ans : Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données
  • La formation Cybersécurité Essentials valide le bloc 6 valable 5 ans : Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données
  • Modalités générales d'acquisition de la certification : la certification est valable à vie. En cas de validation partielle des blocs, la durée de validité de chaque bloc de compétences est de 5 ans. La validation de la totalité des 6 blocs de compétences est obligatoire pour l'obtention de la certification. La validation partielle d’un bloc n’est pas possible. Les candidats n’ayant validé que certains des 6 blocs de compétences du référentiel « Concepteur Développeur en Science des Données » se voient remettre un certificat de compétences attestant de la validation partielle de la certification professionnelle, et nommant les blocs concernés.
La certification s'acquiert par capitalisation des blocs de compétences et par équivalence. Des équivalences d'obtention de cette certification sont également possibles, la liste complète des organismes délivrant une formation équivalente se trouve sur cette page, sous la rubrique "Liens avec d'autres certifications professionnelles, certifications, ou habilitations".

Block 1 - Building and powering a data management infrastructure

Block 2 - Exploratory, descriptive and inferential data analysis

Block 3 - Predictive analysis of structured data using artificial intelligence

Block 4 - Predictive analysis of unstructured data using artificial intelligence

Block n°5 - Industrialization of a machine learning algorithm and automation of decision processes

Block #6 - Data Management Project Management

Professional integration

The overall insertion rate (classes of 2019 and 2020) of "Data Science Designer Developer" graduates on the job market:
  • 80%, of which 65% in the target occupation 6 months after graduation
  • 89%, of which 84% in the target trade 1 year after graduation
La rémunération d'entrée dans le métier visé est en moyenne de 43 200€ bruts / an ou équivalent.


The impact of Jedha on the careers of our learners

Impact of Fullstack training on the career of certified employees

58%
Expected impact
19%
Greater than expected impact
23%
No impact

Did they completely reorient themselves after the training?

43%
Yes
30%
No
26%
Don't know
La majorité des titulaires "Concepteur Développeur en science des données" de Jedha (77%) ont déclaré que la formation avait déjà eu un impact direct sur leur carrière professionnelle ; 19% d’entre eux déclarant que cet impact fut plus important que ce qu’ils avaient escompté.

43 % de ces titulaires ont déclaré que la formation et la certification "Concepteur Développeur en Science des Données" leur avait permis une réorientation complète de carrière.

La majorité des apprenants (63 %) commence la formation avec pour objectif de trouver un emploi dans la data.

D'autres objectifs sont également cités : se lancer en Freelance (14 %), créer une entreprise (8 %), monter en interne dans l'organisation où l'apprenant exerce actuellement (8 %)

Objectives of learners at the beginning of the course

63%
Find a job in Data
14%
Going freelance
8%
Internal career development within the company
8%
Setting up a Tech business
6%
Other

Our learners: who are they?

Our learners come from a wide range of sectors, levels of study and situations at the beginning of their training

Level of education of learners at the beginning of the course

Professional sectors of learners at the beginning of the training

Status of learners at the beginning of the course

La grande majorité des apprenants sont déjà titulaires d’un diplôme de niveau Master (Bac + 4 à 6 : 75 %). Parmi les autres, 12 % sont docteurs (Bac + 8) et 12 % viennent d'une formation Bac + 3 ou inférieure.

En début de formation, la majorité des apprenants sont en recherche d’emploi (39 %) ou déjà salariés (39 %). Les 20 % restants sont étudiants, auto-entrepreneurs et entrepreneurs.

La majorité des apprenants ont déclaré avoir déjà travaillé dans l’IT ou dans le domaine des nouvelles technologies au début de leur formation (respectivement 30 % et 13 %). Le marketing et la vente est également un secteur prépondérant duquel viennent les futurs certifiés "Concepteur Développeur en Science des Données" (18 %). Les 40 % d'apprenants restants viennent cependant de domaines de plus en plus divers, déjà très ouverts à la pratique de la Science des Données, mais dont les besoins sont toujours en croissance : la finance, l’administration, la recherche, la santé et la logistique notamment.).