Formation Data Scientist
Fullstack

420 heures de formation pour devenir Data Analyst ou Data Scientist. Soyez autonome sur tous les pans d'un projet Data et lancez votre carrière.

Certificat "Concepteur développeur en Science des données"

Formation enregistrée au RNCP : possibilité de financement via CPF.

Data engineering‍Bootcamp

Pourquoi faire cette formation Data Scientist ?

Adapter le programme à votre rythme

Notre formation est délivrée en part-time et en full-time pour que vous puissiez la suivre quelque soit votre agenda.

Démarrer votre carrière dans la Data

Que vous souhaitiez monter votre startup Data ou que vous souhaitiez devenir Data Analyst ou Data Scientist, le programme Fullstack vous enseignera les compétences dont vous aurez besoin pour réussir votre projet.

Maîtriser l'entièreté du pipeline Data

Depuis l'extraction et la collecte de la donnée jusqu'à la mise en production de vos modèles et le déploiement de vos applications Web, vous aurez réalisé pas moins de 11 projets durant votre programme.

Le curriculum de la formation Fullstack

On démarre par Python et la Data Analysis pour que vous puissiez avancer sereinement dans votre apprentissage par la suite. Vous apprendrez à utiliser les librairies de Data Science comme Pandas et Numpy pour la Data Analysis ou encore Matplotlib et Plotly pour la Data Visualisation. Nous verrons également les concepts fondamentaux de statistiques et de probabilités derrière pour que vous puissiez mener des analyses poussées. Vous apprendrez enfin à collaborer et gérer des projets Data grâce à Git et GitHub.
La gestion de la donnée est un élément crucial dans un projet Data. C'est pourquoi on enchainera directement par le module de Data Collection et Management. Vous apprendrez à collecter la donnée notamment web avec les techniques de Web Scraping et le framework Scrapy. Vous verrez ensuite comment stocker la donnée dans différents types de bases (SQL ou NoSQL) et à construire vos premiers processus ETL. Nous finirons le module en apprenant à gérer du Big Data avec Spark, le framework le plus réputé pour gérer des gros volumes de données. Pour couronner le tout, vous apprendrez à faire tout cela sur AWS, la plateforme cloud la plus utilisée en entreprise.
Rentrons dans la phase d'exploitation de la donnée. Vous entamez par le Machine Learning supervisé où vous apprendrez à construire et évaluer des modèles statistiques complexes. Nous passerons ensuite à l'Apprentissage non-supervisé, pour des analyses de segmentations, puis vous terminerez par l'état de l'art en Intelligence Artificielle : le Deep Learning avec le framework Tensorflow 2.0. A la fin de ce module, vous saurez gérer tous types de données structurées ou non structurées.
Dans ce module, vous serez en capacité de construire des modèles extrêmement robustes, de les déployer et de les utiliser pour ainsi créer des applications fully AI-based. Nous utiliserons Flask pour construire une API, Dash pour designer vos dashboards, MLflow couplé avec AWS SageMaker pour déployer votre modèle de Machine Learning et Docker pour standardiser votre environnement. Ce module vous enseignera une partie plus Data Engineer nécessaire à la gestion d'un projet Data.
Votre programme touche à sa fin, rejoignez la CVthèque de Jedha et sa communauté d'Alumni ! Le moment de travailler sur votre Personnal Branding. Accompagnés par notre Talent Manager, vous apprendrez les bonnes pratiques de la visibilité Linkedin, pour mettre en avant votre CV, votre portfolio. Puis pendant 2 semaines, vous préparerez votre projet final à thème libre ou proposé par nos partenaires. Vous le présenterez lors de votre Demo Day à la communauté, également à nos partenaires-recruteurs ! Le projet le plus important de votre programme !
Python & Data Analysis
Modules 1 & 2
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Data Collection & Management
Modules 3 & 4
plus sign
Machine Learning & Deep Learning
Modules 5 - 7
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Déployez votre application
Module 8
plus sign
Coaching carrière & projets
Modules 9 & 10
plus sign
Voir le syllabus complet

Les prochaines sessions

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Gardez la meilleure expérience de formation : dans la cadre de la crise sanitaire, toutes nos formations sont délivrées à distance.

Part-time
10
Jan
4
Jul
Les Lundis - 18h30 - 21h et Samedis 10h - 16h
Les Lundis - 18h30 - 21h et Samedis 10h - 16h
3
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Full Time
17
Jan
8
Apr
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
3
places disponibles
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Intensive
21
Mar
16
Jun
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
6
places disponibles
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Full Time
31
Jan
25
Apr
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
3
places disponibles
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Part-time
11
Apr
17
Oct
Tous les Lundis 18h30 - 21h | Samedis 10h - 16h
Tous les Lundis 18h30 - 21h | Samedis 10h - 16h
5
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Part-time
10
Jan
4
Jul
Les Lundis - 18h30 - 21h et Samedis 10h - 16h
Les Lundis - 18h30 - 21h et Samedis 10h - 16h
3
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Full Time
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Jan
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Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
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Intensive
21
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Jun
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
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Une formation Data,
de nombreux débouchés

En reconversion professionnelle, entrepreneurs, managers, salariés, freelances, l'objectif est de vous construire des opportunités professionnelles.

Prendre rendez-vous
carrière de data scientiste
Data Scientist

C'est un métier très transverse, le Data Scientist prend part à toutes les étapes du projet Data Science, de la collecte des données, à l'analyse, en passant par le stockage de ces données.

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Machine Learning Engineer

Vous serez à même de créer des modèles de Machine Learning complexes, puis de les mettre en production, afin qu'ils soient rendus accessibles à toute votre entreprise.

carrière d'entrepreneur en data science jedha bootcamp
Développez votre projet IA

Vous aurez toutes les compétences pour développer votre produit tech. Avis à ceux qui souhaitent ajouter de l'IA dans leur tech-stack pour leur projet

Où travaillent nos alumni après la formation

Après notre formation Essentials, nos alumni travaillent en tant que chefs de projet, Data Analyst, Business Analyst ou encore consultant dans des entreprises de renom. 

élève jedha
portrait marine gubler
élève jedha
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Les réussites de nos élèves

Très fiers de nos alumni, nous les accompagnons dans la réalisation de leur projet Data Science
et les aidons à atteindre leurs objectifs professionnels.

Accéder au blog
Projet data
Open Data : définition, utilité
Projet data
Pipeline Data : étapes, outils, fonctionnement
Projet data
Créer un bot de partage musical sur Discord

Une journée type de formation

10:00
Course Review
On démarre la journée en revoyant les concepts de la veille pour s'assurer que tout soit bien rentré avant d'attaquer de nouveaux contenus.
10:15
Course Content
Attaquons le concept de la journée avec l'équipe pédagogique qui vous fera avancer pas à pas. Vous pourrez poser toutes vos questions et avancer à votre rythme. 
12:00
Practice
Appliquez sur des exercices simples les concepts que vous venez de voir. Cela vous permettra de voir les cas d'application directs et d'appréhender les mécanismes techniques.
13:30
Projets
Une fois que vous avez pu pratiquer les concepts théoriques sur des exercices simples, place aux challenges Data ! Vous allez travailler sur des sujets plus complexes Data qui vont vous permettre de mieux vous rendre compte de ce qu'est un projet Data. 
16:00
Office Hours
Deux heures supplémentaires sont allouées chaque jour avec les teaching assistant pour reprendre les concepts ou avancer sur votre projet. C'est une bonne occasion de poser vos questions et remettre à plat certains concepts théoriques. 
18:00
Events
Nous vous proposons des formations Data immersives et quoi de mieux que de finir sa journée avec un talk Data. Beaucoup de sujets sont couverts par des entreprises qui ont des cas hyper intéressants comme Doctolib, Payfit ou encore Spendesk.
10:00
4:30
6:30
9:00
Dimanche
D
Mardi
M
Lundi
L
Mercredi
M
Jeudi
J
Vendredi
V
Samedi
S
Présentiel
Révision des cours théoriques vu la semaine précédente et introduction des nouveaux concepts
Chez soi
Révision conseillée des cours vus durant la semaine et approfondissement des exercices
Présentiel
On attaque les nouveaux concepts théoriques en Data avec pratique sur des cas d'application
Présentiel
Révision des cours théoriques vu la semaine précédente et introduction des nouveaux concepts
😴
🏫 Présentiel - Travail en classe avec votre professeur pour voir les concepts théoriques et travailler ensemble les exercices.
🏠 Chez soi - Il est conseillé de travailler chez soi pour approfondir les cours et reprendre les exercices pour préparer au mieux la semaine.

Une formation enseignée par des experts

Aurélie Mutschler
Aurélie Mutschler
Lead Instructor
@ Jedha
Aurélie est aussi Lead Instructor au sein de Jedha. Aurélie impressionne par ses qualités de pédagogue ! Docteure en physique, elle réussit sa reconversion avec brio, de précieux conseils à vous transmettre !
[...]
Lire plus
Aurélie Mutschler
Physicienne de formation, Aurélie effectue une thèse en Physique Nucléaire, pour laquelle elle analyse des données collectées auprès d’accélérateurs de particules. Suite à son doctorat, elle se spécialise en Data Science et travaille au sein du Datalab de l’agence web Kernix, du Centre d’Epidémiologie Clinique de l’hôpital Hôtel-Dieu, et du pôle R&D de la start-up Deepki. Elle y développe une application d’efficacité énergétique.
Charles Tanguy
Charles Tanguy
Lead Instructor
@ Jedha
Notre supra Maître Jedha ! Charles est notre Lead Instructor, ayant enseigné chez Jedha depuis les premières sessions. Double diplômé de l'ENSAE & HEC, Charles est aussi la garant de l'excellence des contenus de cours de Jedha !
[...]
Lire plus
Charles Tanguy
Charles est notre Lead Instructor, ayant enseigné chez Jedha depuis les débuts. Il a également participé à l’élaboration du curriculum Fullstack sur toutes les parties statistiques et Machine Learning, ses spécialités ! Charles assoit ses connaissances en statistiques à l’ENSAE avant de passer par HEC. Il travaille ensuite chez PayWithMyBank à San Fransisco puis MWM dans le secteur musical en tant que Data Scientist. Ses missions ? Analyse des profils utilisateurs, prédictions de tendances, modélisations de préférences.
Mathis Linger
Mathis Linger
Data Scientist
@ BNP Paribas
Le Deep Learning ? La spécialité de Mathis ! Travaillant depuis 2018 chez BNP Paribas, il y intègre rapidement le Data Lab pour développer tous les pans liés aux projets d'Intelligence Artificielle.
[...]
Lire plus
Mathis Linger
D'une forte appétence pour les statistiques, Mathis rejoint les bancs de la Toulouse School of Economics avant de réaliser un master spécialisé à l'ENSAE pour y asseoir ses compétences Data Science. Il travaille en qualité de Data Scientist chez Tinyclues, proposant des solutions marketing. Il rejoins dès 2018 le secteur bancaire chez la BNP, pour y apporter son expertise en Machine Learning au sein du Data Lab.

Frais de formation

Paiement en plusieurs fois sans frais
Possibilité de financement via le CPF
Possibilité de rattraper les cours
Accès à notre plateforme en ligne JULIE
Accès à nos contenus à vie
Coaching Carrière & Mentoring Sessions
Accès à nos événements à vie
Voir les possibilités de financement
formation data analyse
Essentials  
1 295 €
formation data scientist
Fullstack
5 595 €
Formation Data Engineering Jedha
Lead  
1 995 €
formation data analyse
Essentials  
1 295 €
formation data scientist
Fullstack
5 595 €
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Une formation Data d'excellence

Avec une note moyenne de 4.97/5, Jedha se place en première place au classement des formations Data en France. Au-delà de la note, ceci est le reflet de notre volonté d'apporter un savoir en phase avec les besoins des étudiants et des entreprises.

C'est une vraie fierté de pouvoir accompagner nos étudiants dans la réalisation de leurs projets professionnels, de les rendre autonomes en Data et les voir apporter de la valeur aux entreprises dans lesquelles ils travaillent.

Leur formation a pu les ouvrir à de nouveaux horizons, que ce soit pour monter leur startup dans l'IA ou pour lancer leur carrière dans la Data.

jedha campus lyon
4.97/5
#1 France
Overall
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Curriculum
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Job Support
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Nous répondons à toutes vos questions

1. Quels sont les pré-requis pour intégrer cette formation ?

2. Quel est le profil type de vos élèves ?

3. Quels sont les débouchés professionnels que je pourrai remplir à la fin de cette formation ?

4. A quel niveau expertise est-on amené pendant la formation Fullstack ?

5. Quel accompagnement carrière fournissez-vous aux élèves ?

6. La formation est-elle dispensée en présentiel ou à distance ?

7. Combien de temps avant le début de la session peut-on s'inscrire ?

8. [VAE] J'ai déjà les compétences acquises en Essentials et souhaite obtenir un certificat reconnaissant ces compétences

9. Quels sont les objectifs de cette formation ?

Ce bootcamp Data est-il fait pour moi ?

J’ai des compétences en Data Science
ou je sors de la formation Essentials

Je souhaite devenir expert
du secteur et obtenir un job
dans la Data

Je prends rendez-vous avec l'équipe d'admissions pour tout savoir !

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