FORTBILDUNG

Deep learning

Intensivkurs (10 Wochen)
NÄCHSTER STARTTERMIN
05.07.22
PREIS DER FORTBILDUNG
1.500 €

(Grundpreis*)

*Diese Fortbildung kannst Du mit den Kursen
computer vision und Natural Language processing ergänzen.

Lerninhalte unserer Deep Learning Fortbildung

1. Grundlagen des Deep Learning

keras, Convolutional Neural Network

2. Tensorflow und Anwendungen

Tensorflow für Spracherkennung

3. Deep Learning für Zeitreihenanalyse

Vorverarbeitung und Feature Engineering

2. Tensorflow und Anwendungen

Tensorflow für Spracherkennung

Die Ziele der Fortbildung

Lernen

Erwerbe solide Grundlage über die Keras- und Tensorflow-Bibliotheken.

Verstehen

Verstehe die Stärke und die Herausforderungen von Deep Learning.

Erwerben

Erwirb alle notwendigen Grundlagen für eine Fortbildung im Bereich Deep Learning.

Entdecken

Entdecke die Problematik der Klassifizierung von Zeitreihen.

Vertiefung dieser Fortbildung:

Ergänzung der Fortbildung

Computer Vision

Möchtest Du wissen, was hinter Gesichtserkennung und selbstfahrenden Autos steckt?
NÄCHSTER STARTTERMIN
03.05.2022
PREIS DER FORTBILDUNG
4.000€ (inkl. Deep Learning)

Ergänzung der Fortbildung

Natural Language processing

Möchtest Du verstehen, wie Alexa oder Siri funktionieren und Deinen eigenen Algorithmus zu Sentiment Detection implementieren?
NÄCHSTER STARTTERMIN
05.04.2022
PREIS DER FORTBILDUNG
6.000€ (inkl. Deep Learning)

Wir haben die Antworten auf Deine Fragen !

Le deep learning (« apprentissage profond ») appartient au domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning. Néanmoins, ce n’est qu’avec le début du big data que la recherche en deep learning rencontra une véritable croissance et ce, avec l’aide des entreprises.

Le Deep Learning ou apprentissage profond fait partie d’une famille de méthodes d’apprentissage automatique fondées sur l’apprentissage de modèles de données.

Le deep learning fonctionne par étape ou step. A chaque step, les réponses incorrectes sont supprimées et le système retourne vers les étapes précédentes pour paramétrer correctement son modèle. Petit à petit, le programme réorganise les informations en groupe plus complexes.

Lorsque ce modèle de deep learning est utilisé sur d’autres cas, il est ainsi capable de reconnaître si ça correspond à ce qu’il a appris précédemment. Par exemple, si le programme a appris à reconnaître une maison, il sera capable de dire par la suite si une maison est présente ou non sur une image.

De plus, pour pouvoir identifier une maison, l’algorithme doit être capable de distinguer les différents types d’habitations, ce qui est une maison de ce qui n’en est pas une, et de la reconnaître quel que soit l’angle dans lequel elle est montrée à l’algorithme.

En effet, le deep learning se perfectionne avec les expériences vécues et devient donc de plus en plus performant au fur et à mesure qu’il étudie de nouveaux systèmes. Pour ce faire, il est important de lui faire réaliser le plus d’entraînements possibles.

Pour revenir à l’exemple de la maison, il faudra lui présenter un maximum d’images de maisons et y intégrer des images qui n’en sont pas afin qu’il soit capable de différencier le correct de l’incorrect. Ces images sont dès lors transformées en données et mises sur le réseau. L’algorithme va ensuite comparer cette réponse aux bonnes réponses données par les humains. Si les réponses sont similaires alors le système sauvegarde cette réussite en mémoire et pourra l’utiliser plus tard pour reconnaître les maisons sans erreur. Si ce n’est pas le cas, le système mémorise l’erreur et ajuste l’algorithme pour éviter qu’elle ne se reproduise. Le processus est réitéré de très nombreuses fois jusqu’à ce qu’il soit en capacité de toujours reconnaître la maison sur une photo. 

L’un des avantages principaux du Deep Learning est la qualité des résultats obtenus. Grâce à des données de haute qualité, le Deep Learning permet à ses utilisateurs de faire des tâches de tous les jours beaucoup plus facilement.

Il existe d’autres types d’apprentissage, mais ces derniers nécessitent très souvent l’intervention d’humains pour analyser les données brutes et pour ajouter des informations supplémentaires pour que la puissance prédictive de l’algorithme soit supérieure.

Au contraire, dans l’apprentissage profond, c’est l’algorithme lui-même qui est capable d’identifier les données et de les intégrer dans son modèle d’apprentissage : c’est notamment cette qualité qui en fait son pouvoir. Ainsi, il n’est pas nécessaire de faire intervenir un humain qualifié pour garantir le développement de ses fonctionnalités, ce qui constitue un véritable gain économique.

De plus, il était auparavant demandé d’insérer soi-même de larges quantités de données pour permettre l’apprentissage de la machine. Avec le deep learning, cette phase est beaucoup plus courte et ceci constitue un véritable avantage : en effet, les entreprises obtiennent tous les jours de très larges quantités de données mais ces données sont très rarement structurées. En ce sens, l’apprentissage profond est le seul apte à analyser différentes sources de données non structurées selon le type de tâche à effectuer.

Enfin, dire que le Deep Learning est trop coûteux pour une production de masse est incorrect.

En effet, de plus en plus de services donnent la possibilité aux entreprises de s’appuyer sur des algorithmes existants plutôt que de devoir les développer à partir de zéro. Ce sont ces points forts qui permettent au deep learning de s’imposer dans le monde de l’entreprise.

Ainsi, le deep learning est utilisé dans beaucoup de domaines comme la reconnaissance d’image (ce qui permet par exemple à votre téléphone de reconnaître les visages et de trier vos photos en fonctions des personnes qui sont dessus), la traduction automatique, les recommandations personnalisées, les live chats

L’expert en Deep Learning est à la fois chercheur et informaticien. Il développe des programmes informatiques capables de penser et d’effectuer des tâches réalisées par des humains.

L’expert en Deep Learning analyse d’abord le fonctionnement du cerveau humain en réaction à un problème donné. Il conçoit ensuite des programmes informatiques complexes et innovants capables de décoder et d’analyser des données non structurées en se reposant sur des modélisations mathématiques innovantes.

Les applications du Deep Learning, et l’intelligence artificielle, sont multiples et quasi infinies : traitement d’images et de vidéos, applications liées au langage, analyse prédictive, jeux, automatisation, robots, santé et bioinformatique…

Son développement se poursuit et s’intensifie grâce au big data et aux performances toujours croissantes de nos ordinateurs et algorithmes. Selon Statista (un site Web d’études de marché), les principaux investissements dans l’IA seront dans les applications de reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel ainsi que l’utilisation d’algorithmes pour améliorer les performances financières et le traitement des données médicales d’ici 2025. Cela signifie que l’expert en Deep Learning a un bel avenir devant lui.

La Computer Vision et Natural Language Processing sont à l’avant-garde de ce que fait un ingénieur en Deep Learning et en IA. En ce sens, cette formation offre la meilleure façon de se spécialiser dans un domaine qui manque des experts qu’il mérite d’avoir.

Aujourd’hui, si vous voulez développer l’intelligence artificielle, vous devez comprendre et maîtriser le Deep Learning. Ainsi, se former au Deep Learning est devenu un atout majeur sur le marché du travail.

Selon un récent sondage de Deloitte, 96% des employés pensent que l’IA changera radicalement leur organisation en moins de 5 ans [source]. Par ailleurs, les investissements en IA avoisinent les 17 milliards de dollars en 2020, et devraient doubler dans les 2 prochaines années. [source]

Au regard de ces chiffres, les entreprises ont besoin de personnes hautement qualifiées sur les sujets de Deep Learning en plus des data scientists classiques. C’est pourquoi nous avons lancé le cours d’expert en Deep Learning, en gardant à l’esprit que ce secteur est enclin à changer et à progresser en permanence.

Dans le métier de Data Scientist, il semble aujourd’hui primordial de connaître parfaitement le Deep Learning, son utilisation et ses avantages. En effet, il est souvent demandé au Data Scientist d’être capable de maîtriser des outils de Deep Learning tels que le Tensorflow et Keras. Il est possible de se former grâce à des formations à distance spécialisées. C’est la raison pour laquelle DataScientest a mis en place un module de 40h dédié au Deep Learning dans sa formation de data scientist

Le cursus fonctionne avec des blocs séparés en différents modules qui vous aideront à maîtriser les compétences nécessaires au travail d’expert en Deep Learning.
Après plusieurs études différentes que nous avons menées auprès de nos différentes communautés, nos experts ont construit un parcours qui répond exactement aux objectifs des recruteurs.

Pendant la formation, nos deux cursus (NLP et Computer Vision) ont un total de 100 heures séparées en deux parties. 85% du travail se fera via une plateforme en ligne de coaching personnalisé (en asynchrone). Les 15% restants seront des masterclasses avec des conférences animées par notre équipe pédagogique .
De plus, pendant le cursus, vous aurez un projet sur lequel vous travaillerez pour valider les compétences que vous avez acquises qui vous permettront d’être totalement opérationnel à la fin de la formation.

Le cursus est disponible sous forme de cours continu nécessitant 10 heures de travail par semaine. Prenez rendez-vous pour en savoir plus. 

Évidemment ! Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique.
Ils suivent également l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni délaissé ni démotivé.

Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser en difficulté !

Enfin, nos enseignants qualifiés se chargent de corriger à la main les examens et soutenances, de façon à ce que chacun de nos apprenants progresse de manière efficace.
DataScientest est persuadé qu’un apprentissage de qualité nécessite un suivi personnalisé !

Pour découvrir le parcours en Bootcamp vu par une apprenante découvrez cet article.

Au cours de la formation, vous utiliserez les outils que vous avez appris à mettre en pratique durant la réalisation d’un projet. Les blocs Computer Vision et Natural Language Processing ont tous deux leurs projets dédiés. 

Votre chef de cohorte vous présentera une liste de sujets, et vous pourrez vous positionner sur celui qui répond à vos envies et intérêts.

Vous partirez de zéro sans bases de données propres et sans modèles pré-entraînés. Avec nos professeurs, vous avancerez pas à pas sur ce projet durant la totalité du cursus.

C’est l’une des parties les plus importantes du cursus, et vous serez accompagné par un chef de projet pour s’assurer que les progrès se déroulent sans heurts.

Cela vous donnera une expérience opérationnelle qui est l’une des parties les plus recherchées d’un expert en Deep Learning. 

Dans la data, chaque métier va avoir ses spécificités. Une chose est commune à tous, c’est la nécessité d’échanger et de communiquer sur l’utilisation de la donnée. Votre travail s’inscrit dans un processus ordonné qui repose sur une culture data commune et un transfert d’information efficace.

C’est pourquoi nous proposons des ateliers vous permettant de développer vos soft-skills. Parmi ceux-ci, vous trouverez notamment:

  • Des data class autour de la gestion de projet ou encore d’outils de management qui font désormais partie du syllabus 
  • Pour ceux qui le souhaitent, vous aurez la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière avec les careers managers. 

Leader français dans la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance a forgé la reconnaissance de ses diplômes.

Les emplois en intelligence artificielle, et plus particulièrement les experts en Deep Learning, sont des emplois recherchés par les recruteurs.

Il y a actuellement un fort besoin d’experts qualifiés. Les grandes entreprises prennent de plus en plus conscience de l’importance de ces experts pour s’assurer que les données sont correctement traitées.

Aujourd’hui, chaque secteur se bat pour avoir les meilleurs talents en Deep Learning. Les applications d’intelligence artificielle sont utilisées dans tous les domaines, de l’éducation à la santé, en passant même par l’industrie ou l’informatique. Les usages sont variés, la reconnaissance d’image et de parole, la gestion des risques, la prévention des fraudes, la connaissance client, etc.

Le programme d’expert en Deep Learning étant récent, nous ne disposons pas de chiffres exacts concernant l’insertion professionnelle. En revanche, la formation devrait suivre la même tendance que nos autres formations (si vous voulez en savoir plus, cliquez ici) et donc avoir un retour à l’emploi d’en moyenne 85%. 

Le Deep Learning n’est pas un outil facile à maîtriser. Pour postuler à cette formation, deux possibilités existent. Soit vous avez suivi notre formation Data Scientist (ça vous intéresse ? cliquez ici), soit vous avez acquis des compétences en programmation sur Python et en Machine Learning grâce à d’autres expériences académiques et professionnelles.

Cela signifie que vous devez être Data Scientist et surtout que vous maîtrisez Python. Par ailleurs, c’est un plus si vous connaissez et comprenez la plupart des bibliothèques de Machine Learning et avez un minimum de connaissances de base en Deep Learning.
Si vous pensez avoir besoin d’une remise à niveau ou que vous ne maîtrisez pas tous les pré-requis nécessaires, pas de panique notre tronc commun a été pensé pour cela ! En effet, en amont de la formation vous aurez l’opportunité de suivre le tronc commun qui vous offrira toutes les bases nécessaires pour suivre notre formation en Deep Learning.

Vous pensez avoir les prérequis nécessaires et vous souhaitez en savoir plus sur la formation ?
Discutez avec l’un de nos conseillers 

La première étape serait de prendre rendez-vous avec nos conseillers. Attentifs et très à l’écoute, ils répondront à toutes vos demandes et interrogations.

Vous pouvez programmer un appel avec l’un des membres de l’équipe

L’équipe discutera avec vous de votre projet de formation ainsi que de votre motivation et trouvera une opération financière viable.
Vous passerez ensuite un test d’admission qui nous permettra de vérifier que vous avez les prérequis pour suivre le parcours d’expert en Deep Learning. Le test sera un test technique chronométré comprenant des connaissances techniques et théoriques.

Pendant tout le processus, vous n’êtes en aucun cas engagé financièrement envers DataScientest et vous pouvez à tout moment mettre fin aux démarches.
Une fois ces étapes validées par DataScientest, vous pourrez intégrer la prochaine cohorte. 

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation à distance qui soit également hybride, c’est-à-dire à la fois en avec des temps synchrones et asynchrones. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance en visioconférence, dans le but d’allier flexibilité et rigueur.
C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation. Nous avons d’ailleurs détaillé les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet .
Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo ici 

En fonction des modules que vous choisissez, vous augmenterez vos compétences en Natural Language Processing et/ou en Computer Vision. Ces compétences sont essentielles pour la R&D en intelligence artificielle, et sont les plus recherchées sur le marché. Cela signifie que vous pouvez travailler dans les domaines de la R&D en IA, du Deep Learning et plus généralement en tant que Data Scientist expérimenté.
N’hésitez pas à nous contacter ici pour plus d’informations et plus de détails sur les carrières que vous pourriez entreprendre après cette formation. 

Des Bêta-tests sont mis à disposition pour nos alumni afin de gagner en connaissances en Data Science même après la fin de la formation. 

En parallèle, des newsletters élaborées par nos data scientists sont régulièrement envoyées  et sont une source fiable d’informations spécialisées en data science. 

Enfin, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni. 

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. 

En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumni, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.

Initialement, DataScientest a accompagné la transition data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts entre les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.

Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents. Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons mené auprès de 30 des 40 groupes du CAC 40. Même avec des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs en data scientist : par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %…

Fort de notre passé avec les grandes entreprises, nous avons alors signé des partenariats liés à l’embauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires s’engagent à insérer dans leurs process de recrutement tous nos élèves en fin de formation : ceci, couplé aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pôle position pour décrocher le job de vos rêves !

Non seulement nous pouvons vous aider mais nous sommes aussi dans une position idéale pour le faire et réussir votre insertion professionnelle.

Le deep learning (« apprentissage profond ») appartient au domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning. Néanmoins, ce n’est qu’avec le début du big data que la recherche en deep learning rencontra une véritable croissance et ce, avec l’aide des entreprises.

Le Deep Learning ou apprentissage profond fait partie d’une famille de méthodes d’apprentissage automatique fondées sur l’apprentissage de modèles de données.

Le deep learning fonctionne par étape ou step. A chaque step, les réponses incorrectes sont supprimées et le système retourne vers les étapes précédentes pour paramétrer correctement son modèle. Petit à petit, le programme réorganise les informations en groupe plus complexes.

Lorsque ce modèle de deep learning est utilisé sur d’autres cas, il est ainsi capable de reconnaître si ça correspond à ce qu’il a appris précédemment. Par exemple, si le programme a appris à reconnaître une maison, il sera capable de dire par la suite si une maison est présente ou non sur une image.

De plus, pour pouvoir identifier une maison, l’algorithme doit être capable de distinguer les différents types d’habitations, ce qui est une maison de ce qui n’en est pas une, et de la reconnaître quel que soit l’angle dans lequel elle est montrée à l’algorithme.

En effet, le deep learning se perfectionne avec les expériences vécues et devient donc de plus en plus performant au fur et à mesure qu’il étudie de nouveaux systèmes. Pour ce faire, il est important de lui faire réaliser le plus d’entraînements possibles.

Pour revenir à l’exemple de la maison, il faudra lui présenter un maximum d’images de maisons et y intégrer des images qui n’en sont pas afin qu’il soit capable de différencier le correct de l’incorrect. Ces images sont dès lors transformées en données et mises sur le réseau. L’algorithme va ensuite comparer cette réponse aux bonnes réponses données par les humains. Si les réponses sont similaires alors le système sauvegarde cette réussite en mémoire et pourra l’utiliser plus tard pour reconnaître les maisons sans erreur. Si ce n’est pas le cas, le système mémorise l’erreur et ajuste l’algorithme pour éviter qu’elle ne se reproduise. Le processus est réitéré de très nombreuses fois jusqu’à ce qu’il soit en capacité de toujours reconnaître la maison sur une photo. 

L’un des avantages principaux du Deep Learning est la qualité des résultats obtenus. Grâce à des données de haute qualité, le Deep Learning permet à ses utilisateurs de faire des tâches de tous les jours beaucoup plus facilement.

Il existe d’autres types d’apprentissage, mais ces derniers nécessitent très souvent l’intervention d’humains pour analyser les données brutes et pour ajouter des informations supplémentaires pour que la puissance prédictive de l’algorithme soit supérieure.

Au contraire, dans l’apprentissage profond, c’est l’algorithme lui-même qui est capable d’identifier les données et de les intégrer dans son modèle d’apprentissage : c’est notamment cette qualité qui en fait son pouvoir. Ainsi, il n’est pas nécessaire de faire intervenir un humain qualifié pour garantir le développement de ses fonctionnalités, ce qui constitue un véritable gain économique.

De plus, il était auparavant demandé d’insérer soi-même de larges quantités de données pour permettre l’apprentissage de la machine. Avec le deep learning, cette phase est beaucoup plus courte et ceci constitue un véritable avantage : en effet, les entreprises obtiennent tous les jours de très larges quantités de données mais ces données sont très rarement structurées. En ce sens, l’apprentissage profond est le seul apte à analyser différentes sources de données non structurées selon le type de tâche à effectuer.

Enfin, dire que le Deep Learning est trop coûteux pour une production de masse est incorrect.

En effet, de plus en plus de services donnent la possibilité aux entreprises de s’appuyer sur des algorithmes existants plutôt que de devoir les développer à partir de zéro. Ce sont ces points forts qui permettent au deep learning de s’imposer dans le monde de l’entreprise.

Ainsi, le deep learning est utilisé dans beaucoup de domaines comme la reconnaissance d’image (ce qui permet par exemple à votre téléphone de reconnaître les visages et de trier vos photos en fonctions des personnes qui sont dessus), la traduction automatique, les recommandations personnalisées, les live chats

L’expert en Deep Learning est à la fois chercheur et informaticien. Il développe des programmes informatiques capables de penser et d’effectuer des tâches réalisées par des humains.

L’expert en Deep Learning analyse d’abord le fonctionnement du cerveau humain en réaction à un problème donné. Il conçoit ensuite des programmes informatiques complexes et innovants capables de décoder et d’analyser des données non structurées en se reposant sur des modélisations mathématiques innovantes.

Les applications du Deep Learning, et l’intelligence artificielle, sont multiples et quasi infinies : traitement d’images et de vidéos, applications liées au langage, analyse prédictive, jeux, automatisation, robots, santé et bioinformatique…

Son développement se poursuit et s’intensifie grâce au big data et aux performances toujours croissantes de nos ordinateurs et algorithmes. Selon Statista (un site Web d’études de marché), les principaux investissements dans l’IA seront dans les applications de reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel ainsi que l’utilisation d’algorithmes pour améliorer les performances financières et le traitement des données médicales d’ici 2025. Cela signifie que l’expert en Deep Learning a un bel avenir devant lui.

La Computer Vision et Natural Language Processing sont à l’avant-garde de ce que fait un ingénieur en Deep Learning et en IA. En ce sens, cette formation offre la meilleure façon de se spécialiser dans un domaine qui manque des experts qu’il mérite d’avoir.

Aujourd’hui, si vous voulez développer l’intelligence artificielle, vous devez comprendre et maîtriser le Deep Learning. Ainsi, se former au Deep Learning est devenu un atout majeur sur le marché du travail.

Selon un récent sondage de Deloitte, 96% des employés pensent que l’IA changera radicalement leur organisation en moins de 5 ans [source]. Par ailleurs, les investissements en IA avoisinent les 17 milliards de dollars en 2020, et devraient doubler dans les 2 prochaines années. [source]

Au regard de ces chiffres, les entreprises ont besoin de personnes hautement qualifiées sur les sujets de Deep Learning en plus des data scientists classiques. C’est pourquoi nous avons lancé le cours d’expert en Deep Learning, en gardant à l’esprit que ce secteur est enclin à changer et à progresser en permanence.

Dans le métier de Data Scientist, il semble aujourd’hui primordial de connaître parfaitement le Deep Learning, son utilisation et ses avantages. En effet, il est souvent demandé au Data Scientist d’être capable de maîtriser des outils de Deep Learning tels que le Tensorflow et Keras. Il est possible de se former grâce à des formations à distance spécialisées. C’est la raison pour laquelle DataScientest a mis en place un module de 40h dédié au Deep Learning dans sa formation de data scientist

Le cursus fonctionne avec des blocs séparés en différents modules qui vous aideront à maîtriser les compétences nécessaires au travail d’expert en Deep Learning.
Après plusieurs études différentes que nous avons menées auprès de nos différentes communautés, nos experts ont construit un parcours qui répond exactement aux objectifs des recruteurs.

Pendant la formation, nos deux cursus (NLP et Computer Vision) ont un total de 100 heures séparées en deux parties. 85% du travail se fera via une plateforme en ligne de coaching personnalisé (en asynchrone). Les 15% restants seront des masterclasses avec des conférences animées par notre équipe pédagogique .
De plus, pendant le cursus, vous aurez un projet sur lequel vous travaillerez pour valider les compétences que vous avez acquises qui vous permettront d’être totalement opérationnel à la fin de la formation.

Le cursus est disponible sous forme de cours continu nécessitant 10 heures de travail par semaine. Prenez rendez-vous pour en savoir plus. 

Évidemment ! Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique.
Ils suivent également l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni délaissé ni démotivé.

Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser en difficulté !

Enfin, nos enseignants qualifiés se chargent de corriger à la main les examens et soutenances, de façon à ce que chacun de nos apprenants progresse de manière efficace.
DataScientest est persuadé qu’un apprentissage de qualité nécessite un suivi personnalisé !

Pour découvrir le parcours en Bootcamp vu par une apprenante découvrez cet article.

Au cours de la formation, vous utiliserez les outils que vous avez appris à mettre en pratique durant la réalisation d’un projet. Les blocs Computer Vision et Natural Language Processing ont tous deux leurs projets dédiés. 

Votre chef de cohorte vous présentera une liste de sujets, et vous pourrez vous positionner sur celui qui répond à vos envies et intérêts.

Vous partirez de zéro sans bases de données propres et sans modèles pré-entraînés. Avec nos professeurs, vous avancerez pas à pas sur ce projet durant la totalité du cursus.

C’est l’une des parties les plus importantes du cursus, et vous serez accompagné par un chef de projet pour s’assurer que les progrès se déroulent sans heurts.

Cela vous donnera une expérience opérationnelle qui est l’une des parties les plus recherchées d’un expert en Deep Learning. 

Dans la data, chaque métier va avoir ses spécificités. Une chose est commune à tous, c’est la nécessité d’échanger et de communiquer sur l’utilisation de la donnée. Votre travail s’inscrit dans un processus ordonné qui repose sur une culture data commune et un transfert d’information efficace.

C’est pourquoi nous proposons des ateliers vous permettant de développer vos soft-skills. Parmi ceux-ci, vous trouverez notamment:

  • Des data class autour de la gestion de projet ou encore d’outils de management qui font désormais partie du syllabus 
  • Pour ceux qui le souhaitent, vous aurez la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière avec les careers managers. 

Leader français dans la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance a forgé la reconnaissance de ses diplômes.

Les emplois en intelligence artificielle, et plus particulièrement les experts en Deep Learning, sont des emplois recherchés par les recruteurs.

Il y a actuellement un fort besoin d’experts qualifiés. Les grandes entreprises prennent de plus en plus conscience de l’importance de ces experts pour s’assurer que les données sont correctement traitées.

Aujourd’hui, chaque secteur se bat pour avoir les meilleurs talents en Deep Learning. Les applications d’intelligence artificielle sont utilisées dans tous les domaines, de l’éducation à la santé, en passant même par l’industrie ou l’informatique. Les usages sont variés, la reconnaissance d’image et de parole, la gestion des risques, la prévention des fraudes, la connaissance client, etc.

Le programme d’expert en Deep Learning étant récent, nous ne disposons pas de chiffres exacts concernant l’insertion professionnelle. En revanche, la formation devrait suivre la même tendance que nos autres formations (si vous voulez en savoir plus, cliquez ici) et donc avoir un retour à l’emploi d’en moyenne 85%. 

Le Deep Learning n’est pas un outil facile à maîtriser. Pour postuler à cette formation, deux possibilités existent. Soit vous avez suivi notre formation Data Scientist (ça vous intéresse ? cliquez ici), soit vous avez acquis des compétences en programmation sur Python et en Machine Learning grâce à d’autres expériences académiques et professionnelles.

Cela signifie que vous devez être Data Scientist et surtout que vous maîtrisez Python. Par ailleurs, c’est un plus si vous connaissez et comprenez la plupart des bibliothèques de Machine Learning et avez un minimum de connaissances de base en Deep Learning.
Si vous pensez avoir besoin d’une remise à niveau ou que vous ne maîtrisez pas tous les pré-requis nécessaires, pas de panique notre tronc commun a été pensé pour cela ! En effet, en amont de la formation vous aurez l’opportunité de suivre le tronc commun qui vous offrira toutes les bases nécessaires pour suivre notre formation en Deep Learning.

Vous pensez avoir les prérequis nécessaires et vous souhaitez en savoir plus sur la formation ?
Discutez avec l’un de nos conseillers 

La première étape serait de prendre rendez-vous avec nos conseillers. Attentifs et très à l’écoute, ils répondront à toutes vos demandes et interrogations.

Vous pouvez programmer un appel avec l’un des membres de l’équipe

L’équipe discutera avec vous de votre projet de formation ainsi que de votre motivation et trouvera une opération financière viable.
Vous passerez ensuite un test d’admission qui nous permettra de vérifier que vous avez les prérequis pour suivre le parcours d’expert en Deep Learning. Le test sera un test technique chronométré comprenant des connaissances techniques et théoriques.

Pendant tout le processus, vous n’êtes en aucun cas engagé financièrement envers DataScientest et vous pouvez à tout moment mettre fin aux démarches.
Une fois ces étapes validées par DataScientest, vous pourrez intégrer la prochaine cohorte. 

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation à distance qui soit également hybride, c’est-à-dire à la fois en avec des temps synchrones et asynchrones. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance en visioconférence, dans le but d’allier flexibilité et rigueur.
C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation. Nous avons d’ailleurs détaillé les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet .
Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo ici 

En fonction des modules que vous choisissez, vous augmenterez vos compétences en Natural Language Processing et/ou en Computer Vision. Ces compétences sont essentielles pour la R&D en intelligence artificielle, et sont les plus recherchées sur le marché. Cela signifie que vous pouvez travailler dans les domaines de la R&D en IA, du Deep Learning et plus généralement en tant que Data Scientist expérimenté.
N’hésitez pas à nous contacter ici pour plus d’informations et plus de détails sur les carrières que vous pourriez entreprendre après cette formation. 

Des Bêta-tests sont mis à disposition pour nos alumni afin de gagner en connaissances en Data Science même après la fin de la formation. 

En parallèle, des newsletters élaborées par nos data scientists sont régulièrement envoyées  et sont une source fiable d’informations spécialisées en data science. 

Enfin, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni. 

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. 

En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumni, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.

Initialement, DataScientest a accompagné la transition data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts entre les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.

Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents. Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons mené auprès de 30 des 40 groupes du CAC 40. Même avec des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs en data scientist : par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %…

Fort de notre passé avec les grandes entreprises, nous avons alors signé des partenariats liés à l’embauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires s’engagent à insérer dans leurs process de recrutement tous nos élèves en fin de formation : ceci, couplé aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pôle position pour décrocher le job de vos rêves !

Non seulement nous pouvons vous aider mais nous sommes aussi dans une position idéale pour le faire et réussir votre insertion professionnelle.

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