À la suite de ce parcours, vous avez le choix entre les deux spécialisations suivantes :
Taux de satisfaction
Taux de réussite RNCP
Taux d’insertion*
Taux de complétion
*Taux de retour à l’emploi à 6 mois des diplômés en 2022
Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par un Data Scientist, c’est le mélange qui a séduit plus de 10000 alumni, et qui confère à nos formations un taux de complétion de +98% !
Reconnue par l’Etat, la formation Deep Learning peut être en partie prise en charge grâce à vos droits CPF !
Si vous êtes en recherche d’emploi, la formation peut être prise en charge à 100% par France Travail ou bénéficier d’un abondement sur votre compte CPF.
Si vous êtes salarié, vous pouvez demander à votre entreprise de vous financer la formation. Le reste à charge peut être échelonné jusqu’à 12 fois.
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.
Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations.
Vous pouvez bien évidemment aussi prendre directement rendez-vous en cliquant ici !
Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.
Il s’agit essentiellement de questions mathématiques et statistiques, de questions de programmation et de quelques notions de Machine Learning.
Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.
DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride.
Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre.
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.
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 et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.
En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack.
De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !
Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !
A noter que pour :
Afin d’intégrer la formation Deep Learning, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Des connaissances en Python et Machine Learning sont nécessaires.
Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit.
Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.
Les thématiques pour la formation Deep Learning sont les suivantes :
Les Fondamentaux du Deep Learning : Keras et TensorFlow, Deep Learning pour les séries temporelles
Computer Vision : AutoEncoder et représentation vectorielle,Transfer Learning, Image Generation, Segmentation et détection d’objet
Natural Language Processing : Text Mining, Word Embedding, Réseaux de neurones récurrents, Transformers
Cliquez ici pour demander le syllabus complet de la formation !
Tous les cours ont été créés par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage à ne jamais faire appel à des prestataires externes ou à racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux mené en étroite collaboration avec les grands groupes européens que nous accompagnons au quotidien.
La durée totale d’un cursus est de 380h comprenant 280h de formation et 100h pour les projets. En effet, la formation Deep Learning est divisé en plusieurs Tracks :
Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :
L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences en Deep Learning.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assuré un apprentissage de qualité !
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.
Qu’est ce que le projet fil rouge ?
Au cours de la formation, vous utiliserez les outils que vous avez appris à mettre en pratique durant la réalisation d’un projet.
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.
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.
La certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” est composée de 4 blocs de compétences :
Chacun peut être acquis individuellement.
Le parcours “les fondamentaux du Deep Learning” suivi d’une des spécialisations de votre choix vise l’obtention du bloc de compétences 3 de la certification RNCP de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, délivré par Ascencia et enregistré au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129.
Attention, le parcours “Les Fondamentaux du Deep Learning”, seul, ne vise pas l’obtention du bloc.
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%.
La formation Deep Learning for Computer Vision et Deep Learning for Natural Language Processing visent à l’obtention du bloc 3 de la certification RNCP36129.
Après avoir obtenu la certification RNCP36129 dans son entièreté vous pourrez exercer les métiers de :
Comment compléter son parcours Deep Learning ?
Après un cursus complet Deep Learning, vous pouvez vous diriger vers un cursus expert en MLOps pour développer des compétences supplémentaires en data science.
Après analyse des certifications comparables, aucune équivalence du titre professionnel Chef de projet en intelligence artificielle enregistrée au RNCP ou au RS de France Compétences n’est recensée.
En termes de passerelles, le métier d’expert en Deep Learning peut s’orienter vers le métier de Data Product Manager. Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant à lui s’orienter vers le métier de Data Engineer ou Data Architect ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.
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.
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:
Pour répondre à cette question, nous avons mené notre propre enquête auprès d’une quarantaine d’entreprises partenaires.
En fonction du secteur et de l’entreprise, le salaire d’un ingénieur en deep learning se situe entre 50 000 et 70 000 € par an.
Après 4 ans d’expérience, ce salaire augmente considérablement et se situe entre 65 000 et 80 000 €.
Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.
En parallèle, 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. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Également au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).
Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.
En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni.
Initialement, DataScientest a accompagné la transition Data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts avec les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.
Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..
Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct.
DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.
Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech
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.
Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations.
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Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.
Il s’agit essentiellement de questions mathématiques et statistiques, de questions de programmation et de quelques notions de Machine Learning.
Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.
DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride.
Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre.
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.
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 et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.
En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack.
De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !
Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !
A noter que pour :
Afin d’intégrer la formation Deep Learning, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Des connaissances en Python et Machine Learning sont nécessaires.
Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit.
Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.
Les thématiques pour la formation Deep Learning sont les suivantes :
Les Fondamentaux du Deep Learning : Keras et TensorFlow, Deep Learning pour les séries temporelles
Computer Vision : AutoEncoder et représentation vectorielle,Transfer Learning, Image Generation, Segmentation et détection d’objet
Natural Language Processing : Text Mining, Word Embedding, Réseaux de neurones récurrents, Transformers
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Tous les cours ont été créés par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage à ne jamais faire appel à des prestataires externes ou à racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux mené en étroite collaboration avec les grands groupes européens que nous accompagnons au quotidien.
La durée totale d’un cursus est de 380h comprenant 280h de formation et 100h pour les projets. En effet, la formation Deep Learning est divisé en plusieurs Tracks :
Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :
L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences en Deep Learning.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assuré un apprentissage de qualité !
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.
Qu’est ce que le projet fil rouge ?
Au cours de la formation, vous utiliserez les outils que vous avez appris à mettre en pratique durant la réalisation d’un projet.
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.
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.
La certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” est composée de 4 blocs de compétences :
Chacun peut être acquis individuellement.
Le parcours “les fondamentaux du Deep Learning” suivi d’une des spécialisations de votre choix vise l’obtention du bloc de compétences 3 de la certification RNCP de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, délivré par Ascencia et enregistré au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129.
Attention, le parcours “Les Fondamentaux du Deep Learning”, seul, ne vise pas l’obtention du bloc.
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%.
La formation Deep Learning for Computer Vision et Deep Learning for Natural Language Processing visent à l’obtention du bloc 3 de la certification RNCP36129.
Après avoir obtenu la certification RNCP36129 dans son entièreté vous pourrez exercer les métiers de :
Comment compléter son parcours Deep Learning ?
Après un cursus complet Deep Learning, vous pouvez vous diriger vers un cursus expert en MLOps pour développer des compétences supplémentaires en data science.
Après analyse des certifications comparables, aucune équivalence du titre professionnel Chef de projet en intelligence artificielle enregistrée au RNCP ou au RS de France Compétences n’est recensée.
En termes de passerelles, le métier d’expert en Deep Learning peut s’orienter vers le métier de Data Product Manager. Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant à lui s’orienter vers le métier de Data Engineer ou Data Architect ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.
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.
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:
Pour répondre à cette question, nous avons mené notre propre enquête auprès d’une quarantaine d’entreprises partenaires.
En fonction du secteur et de l’entreprise, le salaire d’un ingénieur en deep learning se situe entre 50 000 et 70 000 € par an.
Après 4 ans d’expérience, ce salaire augmente considérablement et se situe entre 65 000 et 80 000 €.
Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.
En parallèle, 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. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Également au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).
Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.
En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni.
Initialement, DataScientest a accompagné la transition Data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts avec les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.
Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..
Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct.
DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.
Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech
Vous êtes intéressé(e) ?
La certification qualité a été délivrée au titre des catégories d’actions suivantes :
- Actions de formation
- Actions de formation par apprentissage
