1. Introduction au Data Product Management
Comprendre le rôle et les missions d'un Data Product Manager
La Data Science en entreprise
2. Data Manipulation
Option 1
- fondamentaux python
- Manipulation des données avec Pandas
- Introduction aux APIs
- Data quality
Option 2
- Introduction aux APIs
- Data Quality
- Mise en situation professionnelle de data gouvernance
3. Acculturation et Data Gouvernance
Acculturation Data
Les différents types et sources de données
RGPD et Éthique
4. Chefferie de projet
Gestion de projet et conduite du changement
La méthode Agile
Projet de fin de formation
5. Modules optionnels
Introduction à la Business Intelligence
Power
Make
SQL
2. Data Manipulation
Option 1
- fondamentaux python
- Manipulation des données avec Pandas
- Introduction aux APIs
- Data quality
Option 2
- Introduction aux APIs
- Data Quality
- Mise en situation professionnelle de data gouvernance
4. Chefferie de projet
Gestion de projet et conduite du changement
La méthode Agile
Projet de fin de formation
Tout au long du cursus Data Product Manager, une pédagogie par projets vous permettra d’aborder tous les aspects du métier de Data Product Manager, de la planification à la définition des objectifs, jusqu’au reporting tout en passant par sa conception, son suivi et le management des équipes.
Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par un Data Scientist, c’est le mélange qui a séduit plus de 8000 alumni, et qui confère à nos formations un taux de complétion de +98% !
La formation Data Product Manager a pour objectif de vous permettre de répondre à un besoin client en apportant une solution grâce à vos compétences techniques et managériales.
Elle vous permettra également de savoir maîtriser la business intelligence avec le logiciel de Microsoft Power BI mais aussi d’avoir une première approche du langage Python, indispensable dans la data.
Le cursus Data Product Manager permet de valider les bloc 1 et 2 du titre du collège de Paris : « Chef de projet en intelligence artificielle » (RNCP36129). Pour en savoir plus, consulter la fiche.
Reconnue par l’Etat, la formation Data Product Manager peut être 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 Pôle Emploi via le dispositif AIF ou l’abondement de 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 Data Product Manager (DPM) est un acteur prépondérant dans l’analyse et l’interprétation d’importantes quantités de données. Son rôle est l’un des plus importants dans un projet Data Science.
Le Data Project Manager est la personne qui, en entreprise, va chercher à apporter une solution technique à un besoin client. Il entre donc en contact direct avec les équipes concernées, afin de cerner leurs attentes et problématiques. Il doit ensuite se renseigner sur les ressources à sa disposition afin de constituer un équipe qui développera la solution. Ces ressources peuvent être financières, techniques, matérielles, etc. Il coordonne et suit les membres de l’équipe pour assurer une atteinte efficace des objectifs qu’il a fixés. Finalement, le Data Product Manager éduque ses clients sur l’utilisation de la solution, et vérifie que son utilisation optimale se fasse sans lui. En effet, le DPM n’est pas lié à une équipe fixe : il travaille par missions.
Il n’a pas nécessairement besoin d’avoir de compétences techniques en entraînement d’algorithmes, par exemple, mais doit pouvoir comprendre les conditions à réunir pour le permettre et saisir les intérêts des professionnels habilités à le faire. En tant que coordinateur, il doit également maîtriser le jargon business, les clients étant souvent dans des secteurs autres que la data science. Ainsi, c’est un métier transversal qui nécessite une flexibilité certaine, ainsi qu’une culture des corps de métiers en entreprise diverse et variée. En effet, un bon manager sait ce sur quoi ses équipes travaillent, et est en mesure d’apporter un regard critique sur la qualité des rendus.
Le Data Product Manager va tout d’abord identifier les besoins des clients, comme, par exemple, une demande d’automatisation d’une tâche. Une fois le problème cerné, il va effectuer une veille sur les options existantes permettant de constituer une solution, et va servir de coordinateur aux différentes équipes. Son objectif est de concevoir une solution claire, rapide, et adaptée au client en particulier. Il doit s’inscrire dans la stratégie de l’équipe et respecter son fonctionnement.
L’une de ses tâches principales est d’analyser les données de marché pour découvrir de nouvelles opportunités de produits. Il applique les techniques de science et d’ingénierie des données pour concevoir et développer des produits correspondant aux attentes des consommateurs.
Ce professionnel s’appuie aussi sur le Data Warehousing et la visualisation de données pour améliorer la stratégie de produit. Afin de préparer les données collectées pour l’analyse, il développe des Data Pipelines.
Son rôle est aussi d’évaluer les données des produits déjà commercialisés, à l’aide de techniques comme les tests A/B et tests multivariés afin de préparer la prochaine itération d’un produit.
Finalement, une fois qu’il aura mis en place les différentes ressources, il va devoir assurer un suivi et faire évoluer le produit. La solution a pour vocation d’être implémentée au sein de l’équipe, en réponse à un besoin qui peut être ponctuel, mais être intégré aux pratiques quotidiennes des collaborateurs.
Le Data Product Manager apporte de nombreux avantages aux entreprises. Il offre la capacité d’exploiter les sources de données en temps réel pour créer de nouveaux produits, perfectionner les produits existants ou améliorer l’expérience utilisateur.
Les équipes produit n’ont plus besoin de se fier à leur intuition ou de deviner comment les clients interagissent avec un produit, puisque les informations dégagées grâce à l’analyse de données permettent le prototypage et le test en amont.
Par ailleurs, un Data Product Manager élimine le risque d’utilisation de données obsolètes ou corrompues pour la prise de décision. Pour toutes ces raisons, le Data Product Manager est de plus en plus convoité par les entreprises de tous les secteurs.
En conséquence, les salaires proposés sont attractifs. En moyenne, selon Glassdoor, un Data Product Manager gagne plus de 110 000 dollars par an aux Etats-Unis. En France, selon Talent.com, le salaire annuel moyen pour cette profession dépasse les 60 000 euros.
Et la forte demande n’est pas près de s’estomper. Selon Zippia, le nombre d’offres d’emploi devrait augmenter de 8% par an jusqu’en 2028 pour dépasser les 20 000 postes à pourvoir rien qu’aux Etats-Unis !
Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de DataScientest, et un échange sur votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès cet instant vos attentes avec nos parcours de formation.
Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation à la Data Science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.
Délais d’accès :
DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 80% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, et 20% 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.
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 pour proposer un accompagnement pédagogique personnalisé et peuvent également apporter une assistance technique aux apprenants.
Ils suivent régulièrement 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 !
Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.
DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.
Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.
Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici.
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
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 !
Afin d’intégrer la formation Data Product Manager, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Une expérience dans le monde de la data ou un poste de manager ou chef de projet voulant s’orienter vers la data est nécessaire.
Pour suivre la formation, l’apprenant doit détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.
Plusieurs thématiques sont abordées en formation. Chaque thématique est divisée en plusieurs modules.
Pour la formation Data Product Manager les blocs sont :
La durée totale d’un cursus est de 115 heures comprenant 85 heures de formation et 30 heures pour le projet.
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 nécessaires au rôle de Data Product Manager.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
L’équipe pédagogique évalue les apprenants via la réalisation de mises en situations professionnelles. Ces projets correspondent aux étapes des missions d’un Data Project Manager. Les apprenants apprendront, puis constitueront, des livrables stratégiques. Ils seront évalués sur la qualité et la pertinence des rendus. Il y a pour l’heure 9 livrables à réaliser.
Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre équipe de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité !
La formation conduit à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking” et “Piloter un projet d’intelligence artificielle” de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.
Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
Tout au long du cursus, vous aurez différents projets à réaliser.
L’objectif est de vous permettre de rédiger des livrables à présenter aux différents clients, et de présenter un travail de qualité. Ainsi, le projet se découpe en 3 étapes, correspondant chacune à un temps de la vie d’un projet.
Chaque étape s’accompagne de la conception de 3 livrables:
En tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation de leurs équipes aux métiers de la data.
La formation conduit à la validation des deux premiers blocs de compétences de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” du Collège de Paris (RNCP36129).
Cette certification de niveau 7 (bac +5) est composée de 4 blocs de compétences :
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite.
Grâce à notre cursus Data Product Manager, vous aurez acquis les compétences nécessaires, telles que le langage Python ou encore la Business Intelligence avec Power BI, pour poursuivre votre apprentissage de la Data avec notre parcours Data Analyst.
Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre page dédiée
Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.
Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.
Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiées tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.
Chaque mois :
D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).
Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.
Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, rendez vous sur la page dédiée.
Après un cursus Data Product Manager, vous pouvez poursuivre votre formation avec le parcours Data Analyst afin de décrocher le bloc 3 du titre RNCP.
Vous pouvez également passer la certification officielle Power BI PL-300 de Microsoft et ainsi décrocher le statut de “Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate”.
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. Egalement 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.
Le Data Product Manager (DPM) est un acteur prépondérant dans l’analyse et l’interprétation d’importantes quantités de données. Son rôle est l’un des plus importants dans un projet Data Science.
Le Data Project Manager est la personne qui, en entreprise, va chercher à apporter une solution technique à un besoin client. Il entre donc en contact direct avec les équipes concernées, afin de cerner leurs attentes et problématiques. Il doit ensuite se renseigner sur les ressources à sa disposition afin de constituer un équipe qui développera la solution. Ces ressources peuvent être financières, techniques, matérielles, etc. Il coordonne et suit les membres de l’équipe pour assurer une atteinte efficace des objectifs qu’il a fixés. Finalement, le Data Product Manager éduque ses clients sur l’utilisation de la solution, et vérifie que son utilisation optimale se fasse sans lui. En effet, le DPM n’est pas lié à une équipe fixe : il travaille par missions.
Il n’a pas nécessairement besoin d’avoir de compétences techniques en entraînement d’algorithmes, par exemple, mais doit pouvoir comprendre les conditions à réunir pour le permettre et saisir les intérêts des professionnels habilités à le faire. En tant que coordinateur, il doit également maîtriser le jargon business, les clients étant souvent dans des secteurs autres que la data science. Ainsi, c’est un métier transversal qui nécessite une flexibilité certaine, ainsi qu’une culture des corps de métiers en entreprise diverse et variée. En effet, un bon manager sait ce sur quoi ses équipes travaillent, et est en mesure d’apporter un regard critique sur la qualité des rendus.
Le Data Product Manager va tout d’abord identifier les besoins des clients, comme, par exemple, une demande d’automatisation d’une tâche. Une fois le problème cerné, il va effectuer une veille sur les options existantes permettant de constituer une solution, et va servir de coordinateur aux différentes équipes. Son objectif est de concevoir une solution claire, rapide, et adaptée au client en particulier. Il doit s’inscrire dans la stratégie de l’équipe et respecter son fonctionnement.
L’une de ses tâches principales est d’analyser les données de marché pour découvrir de nouvelles opportunités de produits. Il applique les techniques de science et d’ingénierie des données pour concevoir et développer des produits correspondant aux attentes des consommateurs.
Ce professionnel s’appuie aussi sur le Data Warehousing et la visualisation de données pour améliorer la stratégie de produit. Afin de préparer les données collectées pour l’analyse, il développe des Data Pipelines.
Son rôle est aussi d’évaluer les données des produits déjà commercialisés, à l’aide de techniques comme les tests A/B et tests multivariés afin de préparer la prochaine itération d’un produit.
Finalement, une fois qu’il aura mis en place les différentes ressources, il va devoir assurer un suivi et faire évoluer le produit. La solution a pour vocation d’être implémentée au sein de l’équipe, en réponse à un besoin qui peut être ponctuel, mais être intégré aux pratiques quotidiennes des collaborateurs.
Le Data Product Manager apporte de nombreux avantages aux entreprises. Il offre la capacité d’exploiter les sources de données en temps réel pour créer de nouveaux produits, perfectionner les produits existants ou améliorer l’expérience utilisateur.
Les équipes produit n’ont plus besoin de se fier à leur intuition ou de deviner comment les clients interagissent avec un produit, puisque les informations dégagées grâce à l’analyse de données permettent le prototypage et le test en amont.
Par ailleurs, un Data Product Manager élimine le risque d’utilisation de données obsolètes ou corrompues pour la prise de décision. Pour toutes ces raisons, le Data Product Manager est de plus en plus convoité par les entreprises de tous les secteurs.
En conséquence, les salaires proposés sont attractifs. En moyenne, selon Glassdoor, un Data Product Manager gagne plus de 110 000 dollars par an aux Etats-Unis. En France, selon Talent.com, le salaire annuel moyen pour cette profession dépasse les 60 000 euros.
Et la forte demande n’est pas près de s’estomper. Selon Zippia, le nombre d’offres d’emploi devrait augmenter de 8% par an jusqu’en 2028 pour dépasser les 20 000 postes à pourvoir rien qu’aux Etats-Unis !
Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de DataScientest, et un échange sur votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès cet instant vos attentes avec nos parcours de formation.
Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation à la Data Science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.
Délais d’accès :
DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 80% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, et 20% 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.
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 pour proposer un accompagnement pédagogique personnalisé et peuvent également apporter une assistance technique aux apprenants.
Ils suivent régulièrement 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 !
Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.
DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.
Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.
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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
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 !
Afin d’intégrer la formation Data Product Manager, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Une expérience dans le monde de la data ou un poste de manager ou chef de projet voulant s’orienter vers la data est nécessaire.
Pour suivre la formation, l’apprenant doit détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.
Plusieurs thématiques sont abordées en formation. Chaque thématique est divisée en plusieurs modules.
Pour la formation Data Product Manager les blocs sont :
La durée totale d’un cursus est de 115 heures comprenant 85 heures de formation et 30 heures pour le projet.
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 nécessaires au rôle de Data Product Manager.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
L’équipe pédagogique évalue les apprenants via la réalisation de mises en situations professionnelles. Ces projets correspondent aux étapes des missions d’un Data Project Manager. Les apprenants apprendront, puis constitueront, des livrables stratégiques. Ils seront évalués sur la qualité et la pertinence des rendus. Il y a pour l’heure 9 livrables à réaliser.
Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre équipe de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité !
La formation conduit à la validation des blocs de compétences de niveau 7 “Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking” et “Piloter un projet d’intelligence artificielle” de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris. L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.
Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
Tout au long du cursus, vous aurez différents projets à réaliser.
L’objectif est de vous permettre de rédiger des livrables à présenter aux différents clients, et de présenter un travail de qualité. Ainsi, le projet se découpe en 3 étapes, correspondant chacune à un temps de la vie d’un projet.
Chaque étape s’accompagne de la conception de 3 livrables:
En tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation de leurs équipes aux métiers de la data.
La formation conduit à la validation des deux premiers blocs de compétences de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” du Collège de Paris (RNCP36129).
Cette certification de niveau 7 (bac +5) est composée de 4 blocs de compétences :
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite.
Grâce à notre cursus Data Product Manager, vous aurez acquis les compétences nécessaires, telles que le langage Python ou encore la Business Intelligence avec Power BI, pour poursuivre votre apprentissage de la Data avec notre parcours Data Analyst.
Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre page dédiée
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Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.
Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiées tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.
Chaque mois :
D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).
Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.
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Vous pouvez également passer la certification officielle Power BI PL-300 de Microsoft et ainsi décrocher le statut de “Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate”.
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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. Egalement 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..
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