We have the answers to your questions! - Don't miss our next open house about the data universe!
DĂ©velopper des APIs pour isoler des processus de Machine Learning.
Suivre le dĂ©veloppement et les tests mis en place pour suivre l’Ă©volution d’un projet de Machine Learning.
Accompagner les Data Scientists dans leur dĂ©marche d’automatisation.
Passer des pipelines de Machine Learning d’un environnement d’exploration et de dĂ©veloppement vers un environnement d’exploitation et de production.
Vous maĂźtrisez et utilisez Python, Numpy, Pandas, Scikit-Learn et vous savez faire appel Ă des algorithmes de Machine Learning ?
Alors cet approfondissement est fait pour vous.
L’approfondissement en engineering est apparu avec le dĂ©veloppement des Ă©quipes data. Les diffĂ©rents profils techniques ont rĂ©cemment fait face Ă des problĂ©matiques d’automatisation et de dĂ©ploiement, notamment Ă l’intersection entre les compĂ©tences d’un Data Scientist et Data Engineer.
L’approfondissement en engineering permet d’Ă©voluer au sein des Ă©quipes data, parmi les Data Scientist, Data IngĂ©nieurs, partenaires ou encore product managers. Ce nâest pas un nouveau mĂ©tier mais plutĂŽt une spĂ©cialitĂ© qui nĂ©cessite une expertise afin de rĂ©pondre aux besoins des Ă©quipes. Lâapparition de l’approfondissement est la consĂ©quence de la maturitĂ© croissante des mĂ©tiers de la data, et de la demande d’expertise et d’automatisation des Data Scientists.
Afin de sâoccuper des infrastructures, de surveiller les pipelines de donnĂ©es ou encore de vĂ©rifier que les ressources de calcul sont suffisantes, les entreprises cherchent des profils dâingĂ©nieurs spĂ©cialisĂ©s dans le Machine Learning.
Notre cursus expert apporte de meilleures connaissances en gĂ©nie logiciel. Il vous permet de travailler plus efficacement sur la maintenance des systĂšmes de production. Vous acquerrez, en outre, une comprĂ©hension accrue des difficultĂ©s de mise en production, d’obsolescence des pipelines de donnĂ©es, de sĂ©curitĂ© ou dâintĂ©gritĂ© de la donnĂ©e.Â
L’approfondissement en engineering permet de devenir expert polyvalent qui occupe une place majeure dans les Ă©quipes data. Alors nâhĂ©sitez plus et rejoignez notre cursus expert
L’approfondissement en engineering permet de partager des missions communes avec le Data Scientist. Comme lui, il dĂ©veloppe des algorithmes de Machine Learning.
Cet expert Ă©volue dans de nombreux secteurs. Il travaillera notamment sur le classement des recherches, la dĂ©tection d’anomalies, et bien d’autres volets du Machine Learning.
Techniquement, il optimise et amĂ©liore l’efficacitĂ© de calcul des algorithmes et de la conception des logiciels. En coopĂ©ration avec les Data Engineers et les Data Scientists, il se charge de la mise en production de ces mĂȘmes logiciels. Sa collaboration sâĂ©tend Ă©galement aux Ă©quipes IT pour s’assurer de la faisabilitĂ© des projets ou de leur Ă©volution. Voici quelques missions de l’expert :Â
Notre approfondissement en engineering est destiné à un public déjà spécialisé. Notre but est de former des Data Scientists à la mise en production de leurs projets. DÚs lors, la maßtrise des algorithmes et librairies de Machine Learning est obligatoire pour suivre la formation.
Le cursus est ouvert aux personnes étant déjà Data Scientists.
Par ailleurs, la programmation est essentielle Ă la mise en production de tout projet de Machine Learning. Pour cela, une appĂ©tence pour le code et un goĂ»t pour lâinformatique sont Ă©galement apprĂ©ciĂ©s.
Vous nâĂȘtes pas sĂ»r de remplir ces prĂ©requis? Prenez rendez-vous ici pour en discuter avec nos conseillers pĂ©dagogiques !
Toute inscription nĂ©cessite de contacter nos conseillers pĂ©dagogiques. Attentifs et Ă lâĂ©coute, ils sauront rĂ©pondre Ă vos questions, vous aiguiller sur votre parcours et vĂ©rifier dĂšs le dĂ©but que vos attentes et nos parcours de formations sont alignĂ©s.
Vous pouvez prendre rdv avec eux ici !
AprĂšs cette rapide discussion, ils vous enverront un lien vers lâinscription sur notre site.Â
Ensuite, notre Ă©quipe d’admission vous contactera par tĂ©lĂ©phone afin de parler de votre motivation, de votre projet ainsi que dâaborder les thĂ©matiques du financement de la formation.Â
Enfin, un test de positionnement nous permettra de connaitre et valider les bases avec lesquels vous commencez. Il sâagira dâun test technique chronomĂ©trĂ© qui jugera vos connaissances tant techniques que thĂ©oriques.Â
Au cours de votre rĂ©flexion et jusquâĂ cette Ă©tape, vous nâĂȘtes nullement engagĂ© avec DataScientest et pouvez Ă tout moment, si vous le souhaitez mettre un terme Ă vos dĂ©marches.Â
Une fois votre projet confirmĂ©, vous passez en phase dâinscription avec nos Ă©quipes qui sâoccuperont dâinitier votre formation Ă la data science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.
DataScientest est le seul organisme Ă offrir une formation hybride, c’est-Ă -dire Ă la fois en prĂ©sentiel et en distanciel. (environ 10% et 90% respectivement). Cela permet dâallier flexibilitĂ© et rigueur sans compromis sur lâun ou lâautre. Câest un choix mĂ»rement rĂ©flĂ©chi qui motive notre pĂ©dagogie pour permettre de mener lâapprentissage Ă son aboutissement avec motivation. Nous avons dâailleurs dĂ©taillĂ© les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet .
De plus, il est tout Ă fait possible de suivre la formation Data scientist Ă distance: les cours en prĂ©sentiel sont alors remplacĂ©s par des cours en visioconfĂ©rence. Le suivi reste cependant le mĂȘme : les professeurs restent Ă lâĂ©coute et vous suivent tout au long de votre parcours.Â
Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min dĂ©couvrez cette vidĂ©o,
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Ă la fin de votre formation vous aurez :
Le cursus est fondĂ© sur des blocs eux-mĂȘmes divisĂ©s en modules qui vous permettent de maĂźtriser les compĂ©tences jugĂ©es nĂ©cessaires pour l’expertise en engineering.Â
GrĂące Ă nos Ă©tudes auprĂšs de nos communautĂ©s : DataBoss, Alumni etc, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui rĂ©pond avec prĂ©cision aux compĂ©tences recherchĂ©es par les recruteurs.Â
Pour un volume horaire total de 100 heures de formation, votre formation se dĂ©roule Ă 85% sur une plateforme de coaching personnalisĂ© tandis que les 15% restants sont sous forme de masterclass oĂč un professeur expĂ©rimentĂ© donne son cours et rĂ©pond Ă toutes vos questions.
Au-delĂ de la plateforme et des masterclass, vous travaillerez sur un projet fil rouge qui viendra confirmer les compĂ©tences acquises et ainsi vous permettre dâĂȘtre directement opĂ©rationnel.
L’approfondissement est disponible sous le format âformation continueâ qui demande une implication de 10 h par semaine pendant 3 mois. Prenez rendez-vous pour en savoir plus
Tout-Ă -fait ! Tout au long de la formation, nos professeurs sont disponibles et Ă votre disposition pour rĂ©pondre Ă toutes vos questions et vous accompagner dans votre formation professionnelle. Notre pĂ©dagogie repose sur un accompagnement personnalisĂ© de bout en bout. Dâailleurs, les experts en data science ayant conçu le cursus sont Ă©galement vos professeurs.Â
Ils entretiennent avec vous des relations humaines et quotidiennes pour vous relancer et vous suivre de prĂšs et ainsi sâassurer de votre implication dans la formation et la qualitĂ© de cette derniĂšre. Nous ne vous laisserons pas coulerÂ
Tous nos examens sont corrigĂ©s Ă la main par nos experts pour vous assurer un accompagnement de qualitĂ©. En effet, vous avancez Ă votre rythme et on vous accompagne pour ĂȘtre directement opĂ©rationnel Ă lâissue de votre formation.
Tout au long de votre formation professionnelle, vous mettez en pratique les outils maitrisés à travers un projet fil rouge.
Le sujet du projet fil rouge dĂ©pend de votre intĂ©rĂȘt. En effet, le choix du sujet vous revient et câest Ă vous de le pitcher Ă nos Ă©quipes pour validation. Ainsi, vous partez de rien puisque vous ne disposez pas de bases de donnĂ©es nettoyĂ©es, les modĂšles ne sont pas prĂ©-entrainĂ©s, ⊠Avec lâaccompagnement de nos professeurs, vous avancez step-by-step pour bien concrĂ©tiser votre projet.Â
Il constitue une dimension importante de votre action de formation : ponctuĂ© par des colles et des soutenances avec votre directeur pĂ©dagogique pour sâassurer de lâavancement et le bon dĂ©roulement du projet.Â
Il vous permet dâacquĂ©rir une expĂ©rience opĂ©rationnelle trĂšs apprĂ©ciĂ©e par les entreprises qui recrutent. Il permet Ă©galement dâassurer la qualitĂ© de la formation et des connaissances acquises Ă lâissue de l’approfondissement.
Dans la data, chaque mĂ©tier va avoir ses spĂ©cificitĂ©s. Une chose est commune Ă tous, câest la nĂ©cessitĂ© dâĂ©changer et de communiquer sur lâutilisation de la donnĂ©e. Votre travail sâinscrit dans un processus ordonnĂ© qui repose sur une culture data commune et un transfert dâinformation efficace.
Câest pourquoi nous proposons des ateliers vous permettant de dĂ©velopper vos soft-skills. Parmi ceux-ci, vous trouverez notamment:
En tant que leader B2B de la formation en data science, DataScientest jouit dâune grande notoriĂ©tĂ© auprĂšs des entreprises qui lui confient la formation Ă la data science de leurs Ă©quipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplĂŽmes.
L’approfondissement en engineering est Ă mi-chemin entre le Data Scientist et le Data Engineer. Ses opportunitĂ©s de trouver un emploi sur le marchĂ© du travail sont donc dâautant plus dĂ©cuplĂ©es quâil doit maĂźtriser Ă la fois la data science et le software engineering. Les qualifications acquises Ă lâissue de la formation sont telles que l’expert nâaura aucun mal Ă se reconvertir en Data Scientist, NLP Scientist, Software Engineer,… Â
Aujourdâhui, il nâexiste pratiquement plus de domaines dans lesquels le Machine Learning ne s’applique pas. Il est dâailleurs de plus en plus utilisĂ© dans les secteurs de l’Ă©ducation, de la santĂ© et de lâinformatique.
Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prĂ©tendre d’un expert en engineering varie en fonction de son expĂ©rience, de lâentreprise qui lâembauche et de la ville dâexercice de son activitĂ© professionnelle.
Le salaire dâun expert peut monter jusquâĂ 60 000⏠/ an. Le salaire moyen en France est de 40 000⏠par an tandis quâil peut dĂ©passer la centaine de milliers dâeuros aux Etats-Unis!
Bien sĂ»r! L’approfondissement en engineering constitue le pont qui relie le Data Scientist et le Data IngĂ©nieur. De ce fait, il jongle entre les mathĂ©matiques, statistiques et probabilitĂ©s qui sont les outils principaux du Data Qcientist et la programmation et la mise en production qui sont propres au Data Engineer.
La demande de travail et donc lâoffre dâemploi en IA et notamment en engineering est en pleine explosion. Le marchĂ© du travail est mĂȘme actuellement en pĂ©nurie. Les entreprises prennent de plus en plus conscience de la valeur ajoutĂ©e du Machine Learning pour tirer pleinement et plus efficacement parti de leurs donnĂ©es et peinent Ă trouver les bons profils. Ce qui ouvre dâautant plus les portes aux candidats et exerce une pression Ă la hausse sur les salaires!Â
Aujourdâhui il nâexiste quasiment plus de secteurs qui ne se disputent pas les talents. Les applications du Machine Learning touchent tant les domaines de lâĂ©ducation que de la santĂ©, de lâindustrie, de lâinformatique, etc.
En tant que leader B2B de la formation en data science, DataScientest jouit dâune grande notoriĂ©tĂ© auprĂšs des entreprises qui lui confient la formation Ă la data science de leurs Ă©quipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplĂŽmes.
Nous mettons en place des bĂȘtas tests pour toute notre communautĂ© alumni. En effet, ces tests vous permettent de continuer votre formation et gagner en compĂ©tences data mĂȘme aprĂšs la fin de la formation.Â
Nous mettons en place des newsletters rĂ©guliĂšres, Ă©laborĂ©es par nos experts en data science, pour faire part des nouveautĂ©s. Ces derniĂšres sont Ă©laborĂ©es par nos experts en data science.Â
Finalement, la communautĂ© DataAlumni vous permettra de dĂ©velopper votre rĂ©seau, et d’Ă©changer avec les anciens apprenants sur divers thĂšmes autour de la Data Science.
La communautĂ© DataAlumni est une LinkedIn qui regroupe les anciens Ă©lĂšves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagĂ©s dans lâintĂ©rĂȘt de tous.Â
En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines Ă venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumnis, celui-ci inclura lâentreprise et le poste de chacun.
Initialement, DataScientest a accompagnĂ© la transition data des entreprises. Â
Ceci a permis de crĂ©er des liens forts avec les grands groupes qui ont assurĂ© la croissance de notre structure.Â
Par la suite, ce sont eux qui ont motivĂ© le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compĂ©tents.Â
Cette nĂ©cessitĂ© de bons profils se traduit dans lâenquĂȘte que nous avons menĂ© auprĂšs de 30 des 40 groupes du CAC 40Â
Fort de notre passĂ© avec les grandes entreprises, nous avons alors signĂ© des partenariats liĂ©s Ă lâembauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires sâengagent Ă insĂ©rer dans leurs process de recrutement tous nos Ă©lĂšves en fin de formation : ceci, couplĂ© aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pĂŽle position pour dĂ©crocher le job de vos rĂȘves !
Non seulement nous pouvons vous aider mais nous sommes surtout dans une position idéale pour le faire et réussir votre insertion professionnelle.
Pendant la formation, vous bénéficiez des ateliers carriÚres et CV organisés par notre équipe Career Management. Ils vous permettent de préparer votre candidature et vous entraßner pour les tests de recrutement en data science.
Notre Ă©quipe carriĂšre est disponible pour vous conseiller, vous accompagner et assurer votre insertion professionnelle aprĂšs votre diplomation.
Pour dĂ©couvrir la liste de nos entreprises partenaires, cliquez iciÂ
Pour connaĂźtre toutes les actions de DataScientest en accompagnement carriĂšres, cliquez sur ce lien