CURSUS DATA

Formation Data Scientist

Bootcamp (3 mois)
ou
Temps partiel​ (9 mois)
Décrochez un diplôme reconnu par l’Etat, un accompagnement jusqu’à l’embauche et un métier des plus recherchés sur le marché du travail.
Certification AWS Cloud Practitioner incluse
PROCHAINES RENTRÉES
02 avril 2024
06 mai 2024
04 juin 2024
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Certificat délivré par MINES Paris Executive Education.

Contenu de la formation

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Programmation (40h)

  • Fondamentaux de Python
  • Numpy
  • Pandas
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Data Visualisation (20h)

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Bokeh
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Outils de programmation (20h)

  • Linux & Bash
  • Git & Github
  • Tests Unitaires
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Machine Learning (30h)

  • Classification
  • Régression
  • Clustering
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Machine Learning Avancé (30h)

  • Détection d’anomalies
  • Séries temporelles
  • Réduction de dimension
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Machine Learning Appliqué (20h)

  • Ethique et interprétabilité
  • Text Mining
  • Webscraping
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Modèles complexes (20h)

  • Systèmes de recommandation
  • Reinforcement Learning
  • Théorie des graphes
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Fondamentaux du Deep Learning (40h)

  • Réseaux denses
  • Réseau de convolution
  • Keras - Tensorflow
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Data Engineering (30h)

  • SQL
  • API
  • PySpark
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MLOps (30h)

  • MLflow
  • Docker
  • Airflow
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Tout au long du cursus, un projet fil rouge vous permettra d’aborder toutes les étapes de conception, de développement et de monitoring d’une solution d’intelligence artificielle.
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Le cursus Data Scientist vous apportera les compétences nécessaires à la validation de la certification éditeur AWS Cloud Practitioner RS5611.

Un format d’apprentissage hybride

Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par un Data Scientist, c’est le mélange qui a séduit plus de 15000 alumni, et qui confère à nos formations un taux de complétion de +98% !

Notre méthode pédagogique est basée sur le learning by doing :
  • Application pratique : Tous nos modules de formation intègrent des exercices en ligne pour que vous puissiez mettre en œuvre les concepts développés dans le cours.
  • Masterclass : Pour chaque module, 1 à 2 Masterclass sont organisées  en direct avec un formateur permettant d’aborder les problématiques actuelles des technologies, méthodes et outils du domaine du machine learning et de la data science

Les objectifs du Data Scientist

Le Data Scientist développe des modèles d’analyse complexes visant à extraire des informations à partir de bases de données.
Celles-ci peuvent être utilisées pour prédire le comportement des consommateurs ou pour identifier des risques commerciaux ou opérationnels.

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Nettoyer

Nettoyer les données.

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Analyser

Analyser les données à l’aide d’outils et méthodes de visualisation et de statistiques.

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Concevoir

Concevoir des modèles prédictifs d’intelligence artificielle.

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Monitorer

Monitorer des modèles d’IA utilisés en production.

Découvrez Learn, la plateforme d’apprentissage

Une interface complète et intuitive, pour une expérience d’apprentissage sur-mesure. Une plateforme enrichie et un accompagnement premium.

Vous avez des questions sur le métier de Data Scientist ?

Les métiers de la data ne cessent de se développer. Il est essentiel de bien définir chacun d’entre eux afin de mieux comprendre les attentes actuelles des entreprises et ainsi aligner formation et opportunités d’embauche. 

Parmi eux nous retrouvons le Data Scientist, un métier en pleine expansion. Retrouvez toutes les informations utiles en téléchargeant cette fiche : compétences attendues, technologies à utiliser, perspectives d’évolution et salaires.

Les chiffres clés de la formation

95,6%

Taux de réussite

93,05%

Taux de complétion

99%

Taux de satisfaction

76,3%

Taux d'insertion

Une triple reconnaissance

Obtenez une triple reconnaissance : 

  • Un certificat des Mines ParisTech PSL Executive Education 
  • Le bloc 3 de la certification “Chef de projet en intelligence artificielle” du Collège de Paris, enregistrée au RNCP et ainsi reconnue par l’Etat. Pour en savoir plus, consulter la fiche 
  • Vous aurez également l’opportunité de vous préparer au passage de la certification AWS Cloud Practitioner .
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Comment financer la formation ?

Frais de formation : 6490€

Reconnue par l’Etat, la formation Data Scientist 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 France Travail 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.

La formation Data Scientist vue par nos alumni @DataScientest

Data Scientist consultant chez @Veltys et alumni chez DataScientest, aujourd’hui, Victor Lieutaud vous raconte en vidéo comment la Data intervient dans son quotidien !

Ayant suivi le cursus en format continu, il vous raconte notamment son expérience au sein de DataScientest et ce qu’il a apprécié durant la formation.

🎉 Notre formation vous intéresse ? Des lancements sont prévus tous les mois et bonne nouvelle : nous venons de lancer la formation MLOps pour compléter la formation de Data Scientist, et valider un titre RNCP complet !

4.9/5
4,92/5
sur 242 avis

Vous avez des questions ? Nous avons les réponses.

Contenu d’accordéon

Data Scientist est le “métier le plus sexy du 21e siècle” d’après le Harvard Business Review. Même si cette déclaration fait l’unanimité aujourd’hui, la définition du Data Scientist, elle, peine à être universelle.

Les quantités colossales de données dont disposent les entreprises sont des mines d’information : l’enjeu est de savoir en extraire le potentiel et d’en tirer des conclusions utiles grâce à la Data Science ou science des données. Le Data Scientist a pour mission de mettre en place des algorithmes basés sur les données afin de répondre à tous types de problématiques allant de l’optimisation de stock à la prédiction météorologique.

Dans une enquête que nous avons menée en juin 2021 auprès de 30 groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…), les quatre compétences du Data Scientist les plus importantes étaient dans l’ordre :

  • Maîtrise du machine learning et des statistiques mathématiques
  • Programmation et informatique
  • Aisance en communication écrite et orale
  • Connaissance du corps du métier

Si le Data Scientist qui maîtrise parfaitement ces quatre aspects peut s’avérer difficile à trouver, une formation spécialisée permet d’être au niveau sur ces points clés afin de correspondre aux attentes des recruteurs et réussir son projet professionnel. 

Pour plus d’informations, consultez la vidéo.

A partir des données brutes, le Data Scientist développe des algorithmes dans l’optique de répondre aux enjeux tels que :

  • la classification (mail spam ou pas, patient malade ou pas…)
  • la recommandation (pour les catalogues Netflix ou Amazon par exemple)
  • la création de groupes (clustering) (sans groupements connus au préalable)
  • la détection d’anomalies (lutte contre la fraude)
  • la reconnaissance d’image, de texte, d’audio
  • les procédés automatisés (validation des paiements d’une carte bancaire)
  • la segmentation (marketing basé sur des segments démographiques)
  • l’optimisation (gestion des risques)
  • la prévision (de vente et/ou de revenus)

DataScientest vous fait vivre une journée dans la peau d’un Data Scientist à travers cette vidéo.

Plutôt que de vous parler d’une journée type du Data Scientist nous allons présenter son “cycle” de travail.

Au cours de celui-ci, la méthode scientifique qu’il applique intègre les éléments suivants :

  • acquisition, collection et stockage de données
  • identification des besoins (poser les bonnes questions)
  • traitement et intégration des données
  • vérification de la validité de la data avec sa qualification, suppression s’il le faut
  • première analyse des données (statistiques exploratoires) grâce à des outils de data analysis
  • choisir un ou plusieurs modèles et algorithmes
  • appliquer des méthodes et techniques de Data Science (machine learning, modélisation statistique, IA)
  • mesurer et améliorer les résultats 
Contenu d’accordéon

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.

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 abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en fonctions, suites et séries, calcul matriciel et résolution d’équations.

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.
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.

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. 

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, 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 !

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.

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 qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

Afin d’intégrer la formation Data Scientist, il convient d’avoir obtenu un diplôme de niveau Bac+3 en mathématiques, statistiques ou en sciences (niveau 6 européen). Il faut aussi disposer de bonnes capacités en communication. Pour comprendre et connaître les prérequis nécessaires, découvrez cet article !

Ces prérequis existent car bien que la formation est centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées, comme par exemple les algorithmes de Machine Learning.

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.

Le cursus est constitué de plusieurs modules :

Les thématiques pour la formation Data Scientist sont les suivantes : Programmation en Python, Data Visualisation, Outils de programmation, Machine Learning, Machine Learning Avancé, Machine Learning appliqué, Modèles complexes, Deep Learning, Data Engineering et MLOps.

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 400h comprenant 280h de formation et 120h pour le projet.

Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :

  • Premièrement, la plateforme d’apprentissage qui vous permet de vous exercer et de valider les modules qui vous permettront d’obtenir vos certifications à la fin du programme.
  • Ensuite, le projet vient confirmer les compétences acquise, il faut le compléter, faire des points d’avancement avec votre mentor et remettre des livrables à nos équipes pédagogiques.
  • En plus des cours asynchrones, chaque sprint intègre une Masterclass visioconférence qui vous permet de faire le point sur les compétences développées, de déterminer les objectifs pour le prochain sprint et d’assimiler les notions directement avec vos professeurs.

En fonction du type de formation choisie (bootcamp ou formation continue), la période de formation sur la plateforme se déroule sur une ou plusieurs semaines.

Si le contenu reste le même, le nombre d’heures de cours diffère en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 10h pour les formations continues.

La formation conduit à la validation du bloc de compétences de niveau 7 “Développer une solution d’intelligence artificielle”. L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP36129  “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris. 

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

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 de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Scientist.

Vous réaliserez un projet en groupe avec d’autres membres de votre promotion. Nos sujets sont actualisés mensuellement et sont inspirés des travaux que nous menons en entreprise. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique le valide.
Évidemment cela rajoute de la difficulté et aussi du réalisme afin de vous rendre pleinement opérationnel : des données non cleanées, des modèles non pré-entrainés, mais nos professeurs sont là pour vous aider à chaque étape de ce projet.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises car il assure la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de la formation Data Scientist. Des compétences qui ne sont pas uniquement techniques puisque les soft-skills sont également mises en valeur:

  • Transmettre des informations.
  • Présenter et vulgariser son travail.
  • Mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

En somme c’est un projet qui va nécessiter un véritable investissement : le tiers de votre temps passé sur la formation sera sur le projet.

Chaque grande étape met en avant un nouvel aspect abordé en cours. Le projet est encadré d’un mentor projet afin de vous orienter et vous coacher. 

Notre formation Data Scientist vous permettra d’obtenir un certificat de formation délivré par l’Ecole des Mines de Paris.

Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’une école de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualité garantissant un contenu de formation complet à chacun de nos apprenants.

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 certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” est composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle

Chacun peut être acquis individuellement.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Data Scientist vous permettra également d’obtenir le bloc de compétences « développer une solution d’intelligence artificielle » de la certification RNCP36129 du Collège de Paris. Cette certification RNCP de niveau bac +5 (niveau 7 européen) est reconnue par l’Etat.

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 Scientist. Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
  • Des mises en situation professionnelles intégrant le développement d’un projet d’une durée estimée de 120 heures
  • Des cas pratiques en ligne pour appliquer régulièrement votre apprentissage théorique.
Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre panel 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 !
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La capacité à maîtriser la data s’avère être très précieuse dans certains métiers comme chercheur ou actuaire.

Ils bénéficient énormément de la valeur ajoutée qu’apportent les sciences des données, tout comme la plupart des professions quantitatives qui impliquent des statistiques.

La data leur offre des nouvelles portes et opportunités. 

Pour répondre à cette question, nous avons mené notre propre enquête auprès d’une quarantaine d’entreprises partenaires

Pour découvrir le détail de l’enquête, ainsi que la rémunération des métiers de la data science découvrez cet article ! 

En fonction du secteur et de l’entreprise le salaire d’un Data Scientist junior est compris entre 35 et 50 000 € par an

Après 4 ans d’expérience, ce salaire augmente considérablement et oscille entre 50 et 65 000 euros.

D’après l’étude* menée auprès des apprenants des promotions sur tous cursus confondus, 85% d’entre eux ont trouvé un emploi dans les 6 mois après la fin de la formation.
*Etude menée sur les promotions 2019,2020 , actualisée chaque année et réalisée en année calendaire n-1.

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :

  • Les soutenances écrites et orales du projet, qui permettent de développer ces compétences.
  • Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
  • Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.
Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest. 

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.

Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié 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 :

  • Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
  • Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte. Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
  • Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

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, cliquez sur ce lien

Après avoir obtenu la certification RNCP dans son entièreté vous pourrez exercer les métiers de :

  • Chef de projet en intelligence artificielle
  • Ingénieur Intelligence Artificielle
  • Directeur projet Intelligence Artificielle
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle
  • Expert Intelligence Artificielle
  • Consultant Intelligence Artificielle
  • Chef de projet Machine Learning 

En termes de passerelles, les métiers de Data Scientist et de chef de projet en intelligence
artificiels peuvent s’orienter vers les métiers de Data Engineer ou Data Architect.
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.
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 devenant Data Scientist vous exercerez l’un des métiers principaux du Machine Learning.

Afin de maîtriser l’ensemble du spectre du Machine Learning et notamment la partie engineering et mise en production de modèles, le Data Scientist peut suivre notre nouveau cursus Machine Learning Engineer et acquérir les compétences du Data Engineer.

Combiné à la certification Amazon Certified Cloud Practitioner, ce cursus vous permettra en quelques mois de séduire les plus grandes entreprises européennes.

Après un cursus data scientist, vous pouvez poursuivre votre formation avec le parcours MLOPS afin de décrocher le titre de Machine Learning Engineer ou vous diriger vers un cursus expert en Deep Learning : NLP ou Computer vision. 

Le taux de retour à l’emploi pour nos Cursus Métiers est de 85% dans les 6 mois suivant la fin de la formation

Le métier de Data Scientist est en constante évolution et les perspectives pour les data scientists juniors sont prometteuses.

Selon le baromètre 2021 des salaires du cabinet de recrutement Hays, le salaire médian des data scientists en France est de 75 000 euros brut par an. Cela peut varier en fonction de l’expérience et des compétences du candidat, mais en général, les data scientists juniors peuvent s’attendre à des salaires compris entre 45 000 et 60 000 euros brut par an. Cependant, il est important de noter que ces chiffres sont indicatifs et peuvent varier en fonction de nombreux facteurs.

Selon les prévisions de Statista, le volume de données générées dans le monde devrait atteindre 175 zettaoctets en 2025, soit une augmentation de plus de 60 % par rapport à 2020. La demande pour des professionnels compétents en data science devrait continuer de croître dans les années à venir, offrant de nombreuses opportunités de carrière

Pour s’adapter à cette évolution et se démarquer sur le marché du travail, il est recommandé aux data scientists juniors de s’orienter vers le monde des PME et ETI moins matures sur les sujets de la data science. Ces entreprises ont souvent besoin de professionnels expérimentés pour les aider à développer leur stratégie de data et à mettre en place des solutions de data science efficaces.

Il est également important pour les data scientists juniors de se spécialiser dans différents domaines, comme le cloud. En préparant une certification cloud, comme celles proposées par AWS ou Microsoft Azure, ils pourront démontrer leur expertise et se différencier des autres candidats.

Une autre voie de spécialisation intéressante pour les data scientists juniors est la MLOps, qui leur permettra de maîtriser les aspects techniques de la mise en production de modèles de machine learning. Cette compétence est particulièrement recherchée sur le marché du travail et peut être un atout majeur pour se démarquer.

Enfin, les data scientists juniors peuvent également se spécialiser dans des domaines tels que le deep learning, la computer vision ou le NLP, qui sont en forte demande dans l’industrie. En faisant régulièrement de la veille et en capitalisant sur leur projet fil rouge DataScientest, ils pourront développer une expertise solide dans ces domaines et se faire connaître en tant qu’experts.

Contenu d’accordéon

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.

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 job

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Data Scientist est le “métier le plus sexy du 21e siècle” d’après le Harvard Business Review. Même si cette déclaration fait l’unanimité aujourd’hui, la définition du Data Scientist, elle, peine à être universelle.

Les quantités colossales de données dont disposent les entreprises sont des mines d’information : l’enjeu est de savoir en extraire le potentiel et d’en tirer des conclusions utiles grâce à la Data Science ou science des données. Le Data Scientist a pour mission de mettre en place des algorithmes basés sur les données afin de répondre à tous types de problématiques allant de l’optimisation de stock à la prédiction météorologique.

Dans une enquête que nous avons menée en juin 2021 auprès de 30 groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…), les quatre compétences du Data Scientist les plus importantes étaient dans l’ordre :

  • Maîtrise du machine learning et des statistiques mathématiques
  • Programmation et informatique
  • Aisance en communication écrite et orale
  • Connaissance du corps du métier

Si le Data Scientist qui maîtrise parfaitement ces quatre aspects peut s’avérer difficile à trouver, une formation spécialisée permet d’être au niveau sur ces points clés afin de correspondre aux attentes des recruteurs et réussir son projet professionnel. 

Pour plus d’informations, consultez la vidéo.

A partir des données brutes, le Data Scientist développe des algorithmes dans l’optique de répondre aux enjeux tels que :

  • la classification (mail spam ou pas, patient malade ou pas…)
  • la recommandation (pour les catalogues Netflix ou Amazon par exemple)
  • la création de groupes (clustering) (sans groupements connus au préalable)
  • la détection d’anomalies (lutte contre la fraude)
  • la reconnaissance d’image, de texte, d’audio
  • les procédés automatisés (validation des paiements d’une carte bancaire)
  • la segmentation (marketing basé sur des segments démographiques)
  • l’optimisation (gestion des risques)
  • la prévision (de vente et/ou de revenus)

DataScientest vous fait vivre une journée dans la peau d’un Data Scientist à travers cette vidéo.

Plutôt que de vous parler d’une journée type du Data Scientist nous allons présenter son “cycle” de travail.

Au cours de celui-ci, la méthode scientifique qu’il applique intègre les éléments suivants :

  • acquisition, collection et stockage de données
  • identification des besoins (poser les bonnes questions)
  • traitement et intégration des données
  • vérification de la validité de la data avec sa qualification, suppression s’il le faut
  • première analyse des données (statistiques exploratoires) grâce à des outils de data analysis
  • choisir un ou plusieurs modèles et algorithmes
  • appliquer des méthodes et techniques de Data Science (machine learning, modélisation statistique, IA)
  • mesurer et améliorer les résultats 

Les infos clés

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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.

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 abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en fonctions, suites et séries, calcul matriciel et résolution d’équations.

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.
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.

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. 

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, 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 !

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.

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 qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

Le cursus

Afin d’intégrer la formation Data Scientist, il convient d’avoir obtenu un diplôme de niveau Bac+3 en mathématiques, statistiques ou en sciences (niveau 6 européen). Il faut aussi disposer de bonnes capacités en communication. Pour comprendre et connaître les prérequis nécessaires, découvrez cet article !

Ces prérequis existent car bien que la formation est centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées, comme par exemple les algorithmes de Machine Learning.

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.

Le cursus est constitué de plusieurs modules :

Les thématiques pour la formation Data Scientist sont les suivantes : Programmation en Python, Data Visualisation, Outils de programmation, Machine Learning, Machine Learning Avancé, Machine Learning appliqué, Modèles complexes, Deep Learning, Data Engineering et MLOps.

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 400h comprenant 280h de formation et 120h pour le projet.

Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :

  • Premièrement, la plateforme d’apprentissage qui vous permet de vous exercer et de valider les modules qui vous permettront d’obtenir vos certifications à la fin du programme.
  • Ensuite, le projet vient confirmer les compétences acquise, il faut le compléter, faire des points d’avancement avec votre mentor et remettre des livrables à nos équipes pédagogiques.
  • En plus des cours asynchrones, chaque sprint intègre une Masterclass visioconférence qui vous permet de faire le point sur les compétences développées, de déterminer les objectifs pour le prochain sprint et d’assimiler les notions directement avec vos professeurs.

En fonction du type de formation choisie (bootcamp ou formation continue), la période de formation sur la plateforme se déroule sur une ou plusieurs semaines.

Si le contenu reste le même, le nombre d’heures de cours diffère en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 10h pour les formations continues.

La formation conduit à la validation du bloc de compétences de niveau 7 “Développer une solution d’intelligence artificielle”. L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP36129  “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris. 

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

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 de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Scientist.

Vous réaliserez un projet en groupe avec d’autres membres de votre promotion. Nos sujets sont actualisés mensuellement et sont inspirés des travaux que nous menons en entreprise. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique le valide.
Évidemment cela rajoute de la difficulté et aussi du réalisme afin de vous rendre pleinement opérationnel : des données non cleanées, des modèles non pré-entrainés, mais nos professeurs sont là pour vous aider à chaque étape de ce projet.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises car il assure la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de la formation Data Scientist. Des compétences qui ne sont pas uniquement techniques puisque les soft-skills sont également mises en valeur:

  • Transmettre des informations.
  • Présenter et vulgariser son travail.
  • Mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

En somme c’est un projet qui va nécessiter un véritable investissement : le tiers de votre temps passé sur la formation sera sur le projet.

Chaque grande étape met en avant un nouvel aspect abordé en cours. Le projet est encadré d’un mentor projet afin de vous orienter et vous coacher. 

Notre formation Data Scientist vous permettra d’obtenir un certificat de formation délivré par l’Ecole des Mines de Paris.

Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’une école de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualité garantissant un contenu de formation complet à chacun de nos apprenants.

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 certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” est composée de 4 blocs de compétences :

  • Bloc 1 : Élaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle

Chacun peut être acquis individuellement.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Data Scientist vous permettra également d’obtenir le bloc de compétences « développer une solution d’intelligence artificielle » de la certification RNCP36129 du Collège de Paris. Cette certification RNCP de niveau bac +5 (niveau 7 européen) est reconnue par l’Etat.

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 Scientist. Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
  • Des mises en situation professionnelles intégrant le développement d’un projet d’une durée estimée de 120 heures
  • Des cas pratiques en ligne pour appliquer régulièrement votre apprentissage théorique.
Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre panel 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 carrière

Contenu d’accordéon

La capacité à maîtriser la data s’avère être très précieuse dans certains métiers comme chercheur ou actuaire.

Ils bénéficient énormément de la valeur ajoutée qu’apportent les sciences des données, tout comme la plupart des professions quantitatives qui impliquent des statistiques.

La data leur offre des nouvelles portes et opportunités. 

Pour répondre à cette question, nous avons mené notre propre enquête auprès d’une quarantaine d’entreprises partenaires

Pour découvrir le détail de l’enquête, ainsi que la rémunération des métiers de la data science découvrez cet article ! 

En fonction du secteur et de l’entreprise le salaire d’un Data Scientist junior est compris entre 35 et 50 000 € par an

Après 4 ans d’expérience, ce salaire augmente considérablement et oscille entre 50 et 65 000 euros.

D’après l’étude* menée auprès des apprenants des promotions sur tous cursus confondus, 85% d’entre eux ont trouvé un emploi dans les 6 mois après la fin de la formation.
*Etude menée sur les promotions 2019,2020 , actualisée chaque année et réalisée en année calendaire n-1.

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :

  • Les soutenances écrites et orales du projet, qui permettent de développer ces compétences.
  • Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
  • Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.
Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest. 

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.

Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié 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 :

  • Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
  • Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte. Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
  • Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

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, cliquez sur ce lien

Après avoir obtenu la certification RNCP dans son entièreté vous pourrez exercer les métiers de :

  • Chef de projet en intelligence artificielle
  • Ingénieur Intelligence Artificielle
  • Directeur projet Intelligence Artificielle
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle
  • Expert Intelligence Artificielle
  • Consultant Intelligence Artificielle
  • Chef de projet Machine Learning 

En termes de passerelles, les métiers de Data Scientist et de chef de projet en intelligence
artificiels peuvent s’orienter vers les métiers de Data Engineer ou Data Architect.
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.
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 devenant Data Scientist vous exercerez l’un des métiers principaux du Machine Learning.

Afin de maîtriser l’ensemble du spectre du Machine Learning et notamment la partie engineering et mise en production de modèles, le Data Scientist peut suivre notre nouveau cursus Machine Learning Engineer et acquérir les compétences du Data Engineer.

Combiné à la certification Amazon Certified Cloud Practitioner, ce cursus vous permettra en quelques mois de séduire les plus grandes entreprises européennes.

Après un cursus data scientist, vous pouvez poursuivre votre formation avec le parcours MLOPS afin de décrocher le titre de Machine Learning Engineer ou vous diriger vers un cursus expert en Deep Learning : NLP ou Computer vision. 

Le taux de retour à l’emploi pour nos Cursus Métiers est de 85% dans les 6 mois suivant la fin de la formation

Le métier de Data Scientist est en constante évolution et les perspectives pour les data scientists juniors sont prometteuses.

Selon le baromètre 2021 des salaires du cabinet de recrutement Hays, le salaire médian des data scientists en France est de 75 000 euros brut par an. Cela peut varier en fonction de l’expérience et des compétences du candidat, mais en général, les data scientists juniors peuvent s’attendre à des salaires compris entre 45 000 et 60 000 euros brut par an. Cependant, il est important de noter que ces chiffres sont indicatifs et peuvent varier en fonction de nombreux facteurs.

Selon les prévisions de Statista, le volume de données générées dans le monde devrait atteindre 175 zettaoctets en 2025, soit une augmentation de plus de 60 % par rapport à 2020. La demande pour des professionnels compétents en data science devrait continuer de croître dans les années à venir, offrant de nombreuses opportunités de carrière

Pour s’adapter à cette évolution et se démarquer sur le marché du travail, il est recommandé aux data scientists juniors de s’orienter vers le monde des PME et ETI moins matures sur les sujets de la data science. Ces entreprises ont souvent besoin de professionnels expérimentés pour les aider à développer leur stratégie de data et à mettre en place des solutions de data science efficaces.

Il est également important pour les data scientists juniors de se spécialiser dans différents domaines, comme le cloud. En préparant une certification cloud, comme celles proposées par AWS ou Microsoft Azure, ils pourront démontrer leur expertise et se différencier des autres candidats.

Une autre voie de spécialisation intéressante pour les data scientists juniors est la MLOps, qui leur permettra de maîtriser les aspects techniques de la mise en production de modèles de machine learning. Cette compétence est particulièrement recherchée sur le marché du travail et peut être un atout majeur pour se démarquer.

Enfin, les data scientists juniors peuvent également se spécialiser dans des domaines tels que le deep learning, la computer vision ou le NLP, qui sont en forte demande dans l’industrie. En faisant régulièrement de la veille et en capitalisant sur leur projet fil rouge DataScientest, ils pourront développer une expertise solide dans ces domaines et se faire connaître en tant qu’experts.

Nos services

Contenu d’accordéon

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.

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) ?