CURSUS DATA

Formation Data Scientist

Bootcamp (3 mois)
ou
Temps partiel​ (9 mois)

Formation certifiĂ©e et reconnue par l’Etat, un accompagnement jusqu’à l’embauche et un mĂ©tier des plus recherchĂ©s sur le marchĂ© du travail.

Certification AWS Cloud Practitioner incluse
PROCHAINES RENTRÉES
07 janvier 2025
06 février 2025
04 mars 2025
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
  • RĂ©gression
  • Clustering
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Machine Learning Avancé (30h)

  • DĂ©tection d’anomalies
  • SĂ©ries temporelles
  • RĂ©duction de dimension
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Machine Learning Appliqué (20h)

  • Ethique et interprĂ©tabilitĂ©
  • Text Mining
  • Webscraping
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ModĂšles complexes (20h)

  • SystĂšmes de recommandation
  • Reinforcement Learning
  • ThĂ©orie des graphes
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Fondamentaux du Deep Learning (40h)

  • RĂ©seaux denses
  • RĂ©seau 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 rĂ©alisĂ© en groupe vous permettra d’aborder toutes les Ă©tapes de conception, de dĂ©veloppement 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. La certification est enregistrée au RS en date du 31-12-2021 sous le code RS5611. L'obtention de la certification se fait par passage d'un examen soit en centre certifié soit en ligne sur les plateformes Pearson VUE ou PSI.

Un format d’apprentissage hybride

Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animĂ©es par un Data Scientist, c’est le mĂ©lange qui a sĂ©duit plus de 15000 alumni.

Notre méthode pédagogique est basée sur le learning by doing :
  • Application pratique : Tous nos modules de formation intĂšgrent des exercices en ligne pour que vous puissiez mettre en Ɠuvre les concepts dĂ©veloppĂ©s dans le cours.
  • Masterclass : Pour chaque module, 1 Ă  2 Masterclass sont organisĂ©es  en direct avec un formateur permettant d’aborder les problĂ©matiques actuelles des technologies, mĂ©thodes et outils du domaine du machine learning et de la data science

Les objectifs du Data Scientist

Le Data Scientist dĂ©veloppe des modĂšles d’analyse complexes visant Ă  extraire des informations Ă  partir de bases de donnĂ©es.
Celles-ci peuvent ĂȘtre utilisĂ©es pour prĂ©dire le comportement des consommateurs ou pour identifier des risques commerciaux ou opĂ©rationnels.

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Nettoyer

Nettoyer les données.

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Analyser

Analyser les donnĂ©es Ă  l’aide d’outils et mĂ©thodes de visualisation et de statistiques.

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Concevoir

Concevoir des modĂšles prĂ©dictifs d’intelligence artificielle.

DĂ©couvrez Learn, la plateforme d’apprentissage

Une interface complĂšte et intuitive, pour une expĂ©rience d’apprentissage sur-mesure. Une plateforme enrichie et un accompagnement premium.

Vous avez des questions sur le métier de Data Scientist ?

Les mĂ©tiers de la data ne cessent de se dĂ©velopper. Il est essentiel de bien dĂ©finir chacun d’entre eux afin de mieux comprendre les attentes actuelles des entreprises et ainsi aligner formation et opportunitĂ©s d’embauche. 

Parmi eux nous retrouvons le Data Scientist, un mĂ©tier en pleine expansion. Retrouvez toutes les informations utiles en tĂ©lĂ©chargeant cette fiche : compĂ©tences attendues, technologies Ă  utiliser, perspectives d’Ă©volution et salaires.

Les chiffres clés de la formation en 2023

93%

Taux de satisfaction

93,97 %

Taux de réussite RNCP

65,5 %

Taux d’insertion*

85,5%

Taux de complétion

723

Nombre de stagiaires inscrits 2023

*Taux de retour Ă  l’emploi Ă  6 mois des diplĂŽmĂ©s en 2022

Une triple reconnaissance

Obtenez une triple reconnaissance : 

  • Un certificat des Mines Paris – PSL Executive Education
  • Le bloc de compĂ©tences 3 de la certification RNCP de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, dĂ©livrĂ©e par Ascencia et enregistrĂ©e au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche 
  • Vous aurez Ă©galement l’opportunitĂ© de vous prĂ©parer 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 ĂȘtre prise en charge grĂące Ă  vos droits CPF !

Si vous ĂȘtes en recherche d’emploi, la formation peut ĂȘtre prise en charge Ă  100% par France Travail via le dispositif AIF ou l’abondement de CPF.

Si vous ĂȘtes salariĂ©, vous pouvez demander Ă  votre entreprise de vous financer la formation. Le reste Ă  charge peut ĂȘtre Ă©chelonné 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 vidĂ©o comment la Data intervient dans son quotidien !

Ayant suivi le cursus en format continu, il vous raconte notamment son expĂ©rience au sein de DataScientest et ce qu’il a apprĂ©ciĂ© durant la formation.

🎉 Notre formation vous intĂ©resse ? Des lancements sont prĂ©vus tous les mois et bonne nouvelle : nous proposons la formation Data Product Manager et la formation MLOps pour complĂ©ter la formation de Data Scientist, et valider un titre RNCP complet !

Vous avez des questions ? Nous avons les réponses.

Contenu d’accordĂ©on

Data Scientist est le “mĂ©tier le plus sexy du 21e siĂšcle” d’aprĂšs le Harvard Business Review. MĂȘme si cette dĂ©claration fait l’unanimitĂ© aujourd’hui, la dĂ©finition du Data Scientist, elle, peine Ă  ĂȘtre universelle.

Les quantitĂ©s colossales de donnĂ©es 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 grĂące Ă  la Data Science ou science des donnĂ©es. Le Data Scientist a pour mission de mettre en place des algorithmes basĂ©s sur les donnĂ©es afin de rĂ©pondre Ă  tous types de problĂ©matiques allant de l’optimisation de stock Ă  la prĂ©diction mĂ©tĂ©orologique.

Dans une enquĂȘte que nous avons menĂ©e en juin 2021 auprĂšs de 30 groupes du CAC 40 (CrĂ©dit Agricole, BNP Paribas, AXA
), les quatre compĂ©tences du Data Scientist les plus importantes Ă©taient dans l’ordre :

  • MaĂźtrise du machine learning et des statistiques mathĂ©matiques
  • Programmation et informatique
  • Aisance en communication Ă©crite et orale
  • Connaissance du corps du mĂ©tier

Si le Data Scientist qui maĂźtrise parfaitement ces quatre aspects peut s’avĂ©rer difficile Ă  trouver, une formation spĂ©cialisĂ©e permet d’ĂȘtre au niveau sur ces points clĂ©s afin de correspondre aux attentes des recruteurs et rĂ©ussir son projet professionnel. 

Pour plus d’informations, consultez la vidĂ©o.

A partir des donnĂ©es brutes, le Data Scientist dĂ©veloppe des algorithmes dans l’optique de rĂ©pondre 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 crĂ©ation de groupes (clustering) (sans groupements connus au prĂ©alable)
  • la dĂ©tection d’anomalies (lutte contre la fraude)
  • la reconnaissance d’image, de texte, d’audio
  • les procĂ©dĂ©s automatisĂ©s (validation des paiements d’une carte bancaire)
  • la segmentation (marketing basĂ© sur des segments dĂ©mographiques)
  • l’optimisation (gestion des risques)
  • la prĂ©vision (de vente et/ou de revenus)

DataScientest vous fait vivre une journĂ©e dans la peau d’un Data Scientist Ă  travers cette vidĂ©o.

PlutĂŽt que de vous parler d’une journĂ©e type du Data Scientist nous allons prĂ©senter son “cycle” de travail.

Au cours de celui-ci, la mĂ©thode scientifique qu’il applique intĂšgre les Ă©lĂ©ments suivants :

  • acquisition, collection et stockage de donnĂ©es
  • identification des besoins (poser les bonnes questions)
  • traitement et intĂ©gration des donnĂ©es
  • vĂ©rification de la validitĂ© de la data avec sa qualification, suppression s’il le faut
  • premiĂšre analyse des donnĂ©es (statistiques exploratoires) grĂące Ă  des outils de data analysis
  • choisir un ou plusieurs modĂšles et algorithmes
  • appliquer des mĂ©thodes et techniques de Data Science (machine learning, modĂ©lisation statistique, IA)
  • mesurer et amĂ©liorer les rĂ©sultats 
Contenu d’accordĂ©on

AprĂšs votre inscription sur le site, nous vous contactons une premiĂšre fois pour une prĂ©sentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idĂ©e est d’aligner dĂšs ce moment lĂ  vos attentes avec nos parcours de formations.

AprĂšs vĂ©rification des prĂ©requis d’accĂšs Ă  la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vĂ©rifier vos connaissances.

Il s’agit essentiellement de questions mathĂ©matiques abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en fonctions, suites et sĂ©ries, calcul matriciel et rĂ©solution d’équations.

Une fois ce test passĂ©, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour Ă©changer sur vos rĂ©sultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pĂ©dagogique.

Une fois votre projet confirmĂ©, vous passez en phase d’inscription avec nos Ă©quipes qui s’occuperont d’initier votre formation Ă  la Data Science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Le cursus Data Scientist est accessible par la voie de la formation continue.

DataScientest est le seul organisme Ă  offrir une formation hybride. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraĂźnement dĂ©diĂ©e, temps durant lequel vous serez coachĂ©s par nos experts Data Scientists, et 15% de sĂ©ance de masterclass en visioconfĂ©rence afin d’allier flexibilitĂ© et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. C’est un choix mĂ»rement rĂ©flĂ©chi qui motive notre pĂ©dagogie pour permettre de mener l’apprentissage Ă  son aboutissement avec motivation.

Nous avons d’ailleurs dĂ©taillĂ© les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet.

Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min dĂ©couvrez cette vidĂ©o.

Évidemment !

Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, Ă©galement concepteurs du programme. Ils sont disponibles et Ă  l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre thĂ©orique ou pratique et sauront faire preuve de pĂ©dagogie dans leur rĂ©ponse.

En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 Ă  17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dĂ©diĂ© pour proposer une assistance technique personnalisĂ©e Ă  tous les apprenants. Un accompagnement pĂ©dagogique est aussi proposĂ© via le rĂ©seau de communication Slack. 

De plus, pour s’assurer de la complĂ©tion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de prĂšs. DĂšs lors que vous cessez de vous connecter pendant une pĂ©riode prolongĂ©e, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !

Si vous ĂȘtes inscrits Ă  PĂŽle Emploi, vous ĂȘtes potentiellement Ă©ligible Ă  l’AIF, l’aide individuelle Ă  la formation.

DataScientest est Ă©ligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dĂšs Ă  prĂ©sent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaßtre les conditions de ce systÚme 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 Ă©quipes s’adapteront Ă  vos contraintes et vous aideront Ă  finaliser votre dossier dans les meilleurs dĂ©lais. Nous ferons notre maximum pour que ces dĂ©lais ne dĂ©passent pas une semaine.
Si vous ĂȘtes motivĂ© et sĂ»r de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journĂ©e !
A noter qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrĂ©s avant la date de dĂ©marrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

Afin d’intĂ©grer la formation Data Scientist, il convient d’avoir obtenu un diplĂŽme ou un titre RNCP de niveau Bac+3 (niveau 6 europĂ©en). Un bon niveau en mathĂ©matiques est Ă©galement nĂ©cessaire.  

 

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, ModÚles complexes, Deep Learning, Data Engineering et MLOps.

Cliquez ici pour demander le syllabus complet de la formation !

Tous les cours ont Ă©tĂ© crĂ©Ă©s par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage Ă  ne jamais faire appel Ă  des prestataires externes ou Ă  racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux menĂ© en Ă©troite collaboration avec les grands groupes europĂ©ens que nous accompagnons au quotidien.

La durĂ©e totale d’un cursus est de 400h comprenant 280h de formation et 120h pour le projet.

Les cours sont basĂ©s sur le principe des sprints, c’est Ă  dire de cycles qui comportent :

  • PremiĂšrement, la plateforme d’apprentissage qui vous permet de vous exercer et de valider les modules qui vous permettront d’obtenir vos certifications Ă  la fin du programme.
  • Ensuite, le projet vient confirmer les compĂ©tences acquise, il faut le complĂ©ter, faire des points d’avancement avec votre mentor et remettre des livrables Ă  nos Ă©quipes pĂ©dagogiques.
  • En plus des cours asynchrones, chaque sprint intĂšgre une Masterclass visioconfĂ©rence qui vous permet de faire le point sur les compĂ©tences dĂ©veloppĂ©es, de dĂ©terminer 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 mĂȘme, le nombre d’heures de cours diffĂšre en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 10h pour les formations continues.

La formation conduit Ă  la validation du bloc de compĂ©tences de niveau 7 “DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle”. 

L’obtention de ce bloc de compĂ©tences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification  “Chef de projet en intelligence artificielle”  dĂ©livrĂ©e par Ascencia et enregistrĂ©e au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche

 

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

 

Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grñce au Design Thinking

Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Bloc 3 : DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

Bloc 4 : DĂ©ployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intĂ©gralitĂ© de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compĂ©tences qui la composent. 

 

Chaque bloc peut ĂȘtre acquis individuellement. Un bloc acquis l’est dĂ©finitivement. Sa validation fait l’objet de la dĂ©livrance d’une attestation de rĂ©ussite, signal fort sur le marchĂ© 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 rĂ©aliserez un projet en groupe avec d’autres membres de votre promotion. Nos sujets sont actualisĂ©s mensuellement et sont inspirĂ©s des travaux que nous menons en entreprise. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les donnĂ©es sont accessibles et que notre Ă©quipe pĂ©dagogique le valide.
Évidemment cela rajoute de la difficultĂ© et aussi du rĂ©alisme afin de vous rendre pleinement opĂ©rationnel : des donnĂ©es non cleanĂ©es, des modĂšles non prĂ©-entrainĂ©s, mais nos professeurs sont lĂ  pour vous aider Ă  chaque Ă©tape de ce projet.

C’est une façon extrĂȘmement efficace de passer de la thĂ©orie Ă  la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thĂšmes abordĂ©s en cours.

C’est aussi un projet fortement apprĂ©ciĂ© des entreprises car il assure la qualitĂ© de la formation et des connaissances acquises Ă  l’issue de la formation Data Scientist. Des compĂ©tences qui ne sont pas uniquement techniques puisque les soft-skills sont Ă©galement mises en valeur:

  • Transmettre des informations.
  • PrĂ©senter et vulgariser son travail.
  • Mettre en valeur des donnĂ©es avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit
)

En somme c’est un projet qui va nĂ©cessiter un vĂ©ritable investissement : le tiers de votre temps passĂ© sur la formation sera sur le projet.

Chaque grande Ă©tape met en avant un nouvel aspect abordĂ© en cours. Le projet est encadrĂ© d’un mentor projet afin de vous orienter et vous coacher. 

Notre formation Data Scientist vous permettra d’obtenir un certificat de formation dĂ©livrĂ© par  Les Mines Paris – PSL Executive Education.

Vous pouvez dĂšs lors bĂ©nĂ©ficier de la reconnaissance d’une Ă©cole de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualitĂ© garantissant un contenu de formation complet Ă  chacun de nos apprenants.

La formation vise Ă©galement la validation du bloc de compĂ©tences de niveau 7 “DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle”. 

L’obtention de ce bloc de compĂ©tences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification  “Chef de projet en intelligence artificielle” dĂ©livrĂ©e par Ascencia et enregistrĂ©e au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche

La certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” est composĂ©e de 4 blocs de compĂ©tences :

Bloc 1 : Élaborer une solution d’intelligence artificielle grñce au Design Thinking

Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Bloc 3 : DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle

Bloc 4 : DĂ©ployer une solution d’intelligence artificielle

Chaque bloc peut ĂȘtre acquis individuellement. Un bloc acquis l’est dĂ©finitivement. Sa validation fait l’objet de la dĂ©livrance d’une attestation de rĂ©ussite.

De plus, en tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une 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’apprĂ©ciation des rĂ©sultats se fait Ă  travers la mise en Ɠuvre d’une procĂ©dure d’évaluation permettant de dĂ©terminer si l’apprenant a acquis les compĂ©tences nĂ©cessaires au rĂŽle de Data Scientist.
Il y a deux aspects Ă©valuĂ©s par l’équipe pĂ©dagogique :

  • Projet permettant de mettre l’apprenant en situation professionnelle
  • Cas pratiques en ligne pour appliquer progressivement votre apprentissage thĂ©orique

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 maniÚre efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

Pour connaitre les modalitĂ©s de validation de la certification RNCP36129 de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, consulter la fiche.

AprĂšs avoir obtenu la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” dans son entiĂšretĂ© vous pourriez exercer les mĂ©tiers de : 

Les types d’emplois accessibles sont les suivants :

  • Chef de projet en intelligence artificielle
  • IngĂ©nieur Intelligence Artificielle 
  • Directeur projet Intelligence Artificielle 
  • Manager d’équipe Intelligence Artificielle 
  • Expert Intelligence Artificielle 
  • Consultant Intelligence Artificielle 
  •  Chef de projet Machine Learning
Contenu d’accordĂ©on

La capacitĂ© Ă  maĂźtriser la data s’avĂšre ĂȘtre trĂšs prĂ©cieuse dans certains mĂ©tiers comme chercheur ou actuaire.

Ils bĂ©nĂ©ficient Ă©normĂ©ment de la valeur ajoutĂ©e qu’apportent les sciences des donnĂ©es, tout comme la plupart des professions quantitatives qui impliquent des statistiques.

La data leur offre des nouvelles portes et opportunités. 

Pour rĂ©pondre Ă  cette question, nous avons menĂ© notre propre enquĂȘte auprĂšs d’une quarantaine d’entreprises partenaires. 

Pour dĂ©couvrir le dĂ©tail de l’enquĂȘte, ainsi que la rĂ©munĂ©ration des mĂ©tiers de la data science dĂ©couvrez 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. 

AprĂšs 4 ans d’expĂ©rience, ce salaire augmente considĂ©rablement et oscille entre 50 et 65 000 euros.

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

DĂšs lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met Ă©galement l’accent sur les soft-skills avec :

  • Les soutenances Ă©crites et orales du projet, qui permettent de dĂ©velopper ces compĂ©tences.
  • Des masterclass dĂ©diĂ©es Ă  la gestion de projet et Ă  l’interprĂ©tation des rĂ©sultats.
  • Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dĂ©diĂ©s.
Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carriÚre via les careers managers de DataScientest. 

Au premier jour de votre entrĂ©e en formation, une plateforme dĂ©diĂ©e au career services contenant tous les workshops essentiels Ă  votre recherche d’emploi vous sera prĂ©sentĂ©e.

Vous pouvez y accĂ©der en continu et ce, mĂȘme aprĂšs la fin de votre formation.

Le PĂŽle Career Management vous est entiĂšrement dĂ©diĂ© tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et rĂ©pondre Ă  vos questions sur votre projet de carriĂšre.

Chaque mois :

  • Une journĂ©e entiĂšre est organisĂ©e pour vous aider Ă  optimiser votre recherche d’emploi avec diffĂ©rents sujets sur la prĂ©sentation, le changement de carriĂšre, la nĂ©gociation de salaire et l’entraĂźnement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops Ă  dĂ©finir en fonction des besoins de chacun.
  • Vous bĂ©nĂ©ficiez d’un atelier carriĂšre avec l’intervention d’une consultante senior experte. DiffĂ©rents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordĂ©s : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se crĂ©er un rĂ©seau, comment rĂ©diger un bon CV et Linkedin orientĂ© Data.
  • Participez Ă  un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expĂ©rience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

D’autre part des actions concrĂštes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisĂ© par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilitĂ© (Concours CV, DataDays, Articles projet publiĂ©s sur le blog et des mĂ©dias externes de rĂ©fĂ©rence).

Enfin, sachez qu’un canal slack spĂ©cifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.

Pour connaßtre toutes les actions de DataScientest en accompagnement carriÚres, cliquez sur ce lien. 

AprÚs avoir obtenu la certification RNCP dans son entiÚreté vous pourrez exercer les métiers de :

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

En  terme  de  passerelle  mĂ©tier,  le  Data Scientist peut  s’orienter vers le mĂ©tier de Data Engineer.  Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant Ă  lui s’orienter vers le mĂ©tier de Data Architect ou encore vers les mĂ©tiers de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement informatique. 

Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des Ă©tablissements dispensant le titre visĂ©

 

AprÚs analyse des certifications comparables, aucune certification équivalente au titre professionnel Chef de projet en intelligence artificielle recensée au RNCP ou au RS de France Compétences.

En devenant Data Scientist vous exercerez l’un des mĂ©tiers principaux du Machine Learning.

Afin de maĂźtriser l’ensemble du spectre du Machine Learning et notamment la partie engineering et mise en production de modĂšles, le Data Scientist peut suivre notre nouveau cursus Machine Learning Engineer et acquĂ©rir les compĂ©tences 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.

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

Selon le baromĂštre 2021 des salaires du cabinet de recrutement Hays, le salaire mĂ©dian des data scientists en France est de 75 000 euros brut par an. Cela peut varier en fonction de l’expĂ©rience et des compĂ©tences du candidat, mais en gĂ©nĂ©ral, les data scientists juniors peuvent s’attendre Ă  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 croßtre dans les années à venir, offrant de nombreuses opportunités de carriÚre. 

Pour s’adapter Ă  cette Ă©volution et se dĂ©marquer sur le marchĂ© du travail, il est recommandĂ© 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 expĂ©rimentĂ©s pour les aider Ă  dĂ©velopper leur stratĂ©gie de data et Ă  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 spĂ©cialisation intĂ©ressante pour les data scientists juniors est la MLOps, qui leur permettra de maĂźtriser les aspects techniques de la mise en production de modĂšles de machine learning. Cette compĂ©tence est particuliĂšrement recherchĂ©e sur le marchĂ© du travail et peut ĂȘtre un atout majeur pour se dĂ©marquer.

Enfin, les data scientists juniors peuvent Ă©galement se spĂ©cialiser dans des domaines tels que le deep learning, la computer vision ou le NLP, qui sont en forte demande dans l’industrie. En faisant rĂ©guliĂšrement de la veille et en capitalisant sur leur projet fil rouge DataScientest, ils pourront dĂ©velopper une expertise solide dans ces domaines et se faire connaĂźtre en tant qu’experts.

Contenu d’accordĂ©on

Des newsletters Ă©laborĂ©es par nos Data Scientists sont rĂ©guliĂšrement envoyĂ©es et sont une source fiable d’informations spĂ©cialisĂ©es en Data Science.
Des webinars sont organisĂ©s chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’amĂ©liorer votre culture gĂ©nĂ©rale sur la Data.

En parallĂšle, la communautĂ© DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

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

La communautĂ© DatAlumni est une communautĂ© LinkedIn qui regroupe les anciens Ă©lĂšves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagĂ©s dans l’intĂ©rĂȘt de tous. Vous serez invitĂ©s Ă  la rejoindre au dĂ©but de votre formation. Également au programme : opportunitĂ©s business, networking et Ă©vĂšnements (afterworks, salons, Data Challenges
).

Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook oĂč se mĂȘlent convivialitĂ© et entraide.

En parallĂšle, chaque mois des activitĂ©s sont organisĂ©es par notre pĂŽle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork
 ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohĂ©sion 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 expĂ©rience et de ces relations privilĂ©giĂ©es, nous organisons de maniĂšre rĂ©guliĂšre avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressĂ©s Ă  tous nos Ă©lĂšves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, CrĂ©dit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..

Notre service carriĂšre vous relaye aussi tout au long de l’annĂ©e les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, oĂč vous pouvez postuler en direct. 

DataScientest analysera toutes les possibilitĂ©s d’amĂ©nagement (pĂ©dagogie, matĂ©riel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre rĂ©fĂ©rente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.

DĂ©couvrez le tĂ©moignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunitĂ© d’une carriĂšre dans la tech

Le job

Contenu d’accordĂ©on

Data Scientist est le “mĂ©tier le plus sexy du 21e siĂšcle” d’aprĂšs le Harvard Business Review. MĂȘme si cette dĂ©claration fait l’unanimitĂ© aujourd’hui, la dĂ©finition du Data Scientist, elle, peine Ă  ĂȘtre universelle.

Les quantitĂ©s colossales de donnĂ©es 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 grĂące Ă  la Data Science ou science des donnĂ©es. Le Data Scientist a pour mission de mettre en place des algorithmes basĂ©s sur les donnĂ©es afin de rĂ©pondre Ă  tous types de problĂ©matiques allant de l’optimisation de stock Ă  la prĂ©diction mĂ©tĂ©orologique.

Dans une enquĂȘte que nous avons menĂ©e en juin 2021 auprĂšs de 30 groupes du CAC 40 (CrĂ©dit Agricole, BNP Paribas, AXA
), les quatre compĂ©tences du Data Scientist les plus importantes Ă©taient dans l’ordre :

  • MaĂźtrise du machine learning et des statistiques mathĂ©matiques
  • Programmation et informatique
  • Aisance en communication Ă©crite et orale
  • Connaissance du corps du mĂ©tier

Si le Data Scientist qui maĂźtrise parfaitement ces quatre aspects peut s’avĂ©rer difficile Ă  trouver, une formation spĂ©cialisĂ©e permet d’ĂȘtre au niveau sur ces points clĂ©s afin de correspondre aux attentes des recruteurs et rĂ©ussir son projet professionnel. 

Pour plus d’informations, consultez la vidĂ©o.

A partir des donnĂ©es brutes, le Data Scientist dĂ©veloppe des algorithmes dans l’optique de rĂ©pondre 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 crĂ©ation de groupes (clustering) (sans groupements connus au prĂ©alable)
  • la dĂ©tection d’anomalies (lutte contre la fraude)
  • la reconnaissance d’image, de texte, d’audio
  • les procĂ©dĂ©s automatisĂ©s (validation des paiements d’une carte bancaire)
  • la segmentation (marketing basĂ© sur des segments dĂ©mographiques)
  • l’optimisation (gestion des risques)
  • la prĂ©vision (de vente et/ou de revenus)

DataScientest vous fait vivre une journĂ©e dans la peau d’un Data Scientist Ă  travers cette vidĂ©o.

PlutĂŽt que de vous parler d’une journĂ©e type du Data Scientist nous allons prĂ©senter son “cycle” de travail.

Au cours de celui-ci, la mĂ©thode scientifique qu’il applique intĂšgre les Ă©lĂ©ments suivants :

  • acquisition, collection et stockage de donnĂ©es
  • identification des besoins (poser les bonnes questions)
  • traitement et intĂ©gration des donnĂ©es
  • vĂ©rification de la validitĂ© de la data avec sa qualification, suppression s’il le faut
  • premiĂšre analyse des donnĂ©es (statistiques exploratoires) grĂące Ă  des outils de data analysis
  • choisir un ou plusieurs modĂšles et algorithmes
  • appliquer des mĂ©thodes et techniques de Data Science (machine learning, modĂ©lisation statistique, IA)
  • mesurer et amĂ©liorer les rĂ©sultats 

Les infos clés

Contenu d’accordĂ©on

AprĂšs votre inscription sur le site, nous vous contactons une premiĂšre fois pour une prĂ©sentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idĂ©e est d’aligner dĂšs ce moment lĂ  vos attentes avec nos parcours de formations.

AprĂšs vĂ©rification des prĂ©requis d’accĂšs Ă  la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vĂ©rifier vos connaissances.

Il s’agit essentiellement de questions mathĂ©matiques abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en fonctions, suites et sĂ©ries, calcul matriciel et rĂ©solution d’équations.

Une fois ce test passĂ©, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour Ă©changer sur vos rĂ©sultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pĂ©dagogique.

Une fois votre projet confirmĂ©, vous passez en phase d’inscription avec nos Ă©quipes qui s’occuperont d’initier votre formation Ă  la Data Science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Le cursus Data Scientist est accessible par la voie de la formation continue.

DataScientest est le seul organisme Ă  offrir une formation hybride. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraĂźnement dĂ©diĂ©e, temps durant lequel vous serez coachĂ©s par nos experts Data Scientists, et 15% de sĂ©ance de masterclass en visioconfĂ©rence afin d’allier flexibilitĂ© et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. C’est un choix mĂ»rement rĂ©flĂ©chi qui motive notre pĂ©dagogie pour permettre de mener l’apprentissage Ă  son aboutissement avec motivation.

Nous avons d’ailleurs dĂ©taillĂ© les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet.

Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min dĂ©couvrez cette vidĂ©o.

Évidemment !

Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, Ă©galement concepteurs du programme. Ils sont disponibles et Ă  l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre thĂ©orique ou pratique et sauront faire preuve de pĂ©dagogie dans leur rĂ©ponse.

En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 Ă  17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dĂ©diĂ© pour proposer une assistance technique personnalisĂ©e Ă  tous les apprenants. Un accompagnement pĂ©dagogique est aussi proposĂ© via le rĂ©seau de communication Slack. 

De plus, pour s’assurer de la complĂ©tion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de prĂšs. DĂšs lors que vous cessez de vous connecter pendant une pĂ©riode prolongĂ©e, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !

Si vous ĂȘtes inscrits Ă  PĂŽle Emploi, vous ĂȘtes potentiellement Ă©ligible Ă  l’AIF, l’aide individuelle Ă  la formation.

DataScientest est Ă©ligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dĂšs Ă  prĂ©sent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaßtre les conditions de ce systÚme 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 Ă©quipes s’adapteront Ă  vos contraintes et vous aideront Ă  finaliser votre dossier dans les meilleurs dĂ©lais. Nous ferons notre maximum pour que ces dĂ©lais ne dĂ©passent pas une semaine.
Si vous ĂȘtes motivĂ© et sĂ»r de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journĂ©e !
A noter qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrĂ©s avant la date de dĂ©marrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

Le cursus

Afin d’intĂ©grer la formation Data Scientist, il convient d’avoir obtenu un diplĂŽme ou un titre RNCP de niveau Bac+3 (niveau 6 europĂ©en). Un bon niveau en mathĂ©matiques est Ă©galement nĂ©cessaire.  

 

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, ModÚles complexes, Deep Learning, Data Engineering et MLOps.

Cliquez ici pour demander le syllabus complet de la formation !

Tous les cours ont Ă©tĂ© crĂ©Ă©s par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage Ă  ne jamais faire appel Ă  des prestataires externes ou Ă  racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux menĂ© en Ă©troite collaboration avec les grands groupes europĂ©ens que nous accompagnons au quotidien.

La durĂ©e totale d’un cursus est de 400h comprenant 280h de formation et 120h pour le projet.

Les cours sont basĂ©s sur le principe des sprints, c’est Ă  dire de cycles qui comportent :

  • PremiĂšrement, la plateforme d’apprentissage qui vous permet de vous exercer et de valider les modules qui vous permettront d’obtenir vos certifications Ă  la fin du programme.
  • Ensuite, le projet vient confirmer les compĂ©tences acquise, il faut le complĂ©ter, faire des points d’avancement avec votre mentor et remettre des livrables Ă  nos Ă©quipes pĂ©dagogiques.
  • En plus des cours asynchrones, chaque sprint intĂšgre une Masterclass visioconfĂ©rence qui vous permet de faire le point sur les compĂ©tences dĂ©veloppĂ©es, de dĂ©terminer 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 mĂȘme, le nombre d’heures de cours diffĂšre en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 10h pour les formations continues.

La formation conduit Ă  la validation du bloc de compĂ©tences de niveau 7 “DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle”. 

L’obtention de ce bloc de compĂ©tences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification  “Chef de projet en intelligence artificielle”  dĂ©livrĂ©e par Ascencia et enregistrĂ©e au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche

 

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

 

Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grñce au Design Thinking

Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Bloc 3 : DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

Bloc 4 : DĂ©ployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intĂ©gralitĂ© de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compĂ©tences qui la composent. 

 

Chaque bloc peut ĂȘtre acquis individuellement. Un bloc acquis l’est dĂ©finitivement. Sa validation fait l’objet de la dĂ©livrance d’une attestation de rĂ©ussite, signal fort sur le marchĂ© 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 rĂ©aliserez un projet en groupe avec d’autres membres de votre promotion. Nos sujets sont actualisĂ©s mensuellement et sont inspirĂ©s des travaux que nous menons en entreprise. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les donnĂ©es sont accessibles et que notre Ă©quipe pĂ©dagogique le valide.
Évidemment cela rajoute de la difficultĂ© et aussi du rĂ©alisme afin de vous rendre pleinement opĂ©rationnel : des donnĂ©es non cleanĂ©es, des modĂšles non prĂ©-entrainĂ©s, mais nos professeurs sont lĂ  pour vous aider Ă  chaque Ă©tape de ce projet.

C’est une façon extrĂȘmement efficace de passer de la thĂ©orie Ă  la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thĂšmes abordĂ©s en cours.

C’est aussi un projet fortement apprĂ©ciĂ© des entreprises car il assure la qualitĂ© de la formation et des connaissances acquises Ă  l’issue de la formation Data Scientist. Des compĂ©tences qui ne sont pas uniquement techniques puisque les soft-skills sont Ă©galement mises en valeur:

  • Transmettre des informations.
  • PrĂ©senter et vulgariser son travail.
  • Mettre en valeur des donnĂ©es avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit
)

En somme c’est un projet qui va nĂ©cessiter un vĂ©ritable investissement : le tiers de votre temps passĂ© sur la formation sera sur le projet.

Chaque grande Ă©tape met en avant un nouvel aspect abordĂ© en cours. Le projet est encadrĂ© d’un mentor projet afin de vous orienter et vous coacher. 

Notre formation Data Scientist vous permettra d’obtenir un certificat de formation dĂ©livrĂ© par  Les Mines Paris – PSL Executive Education.

Vous pouvez dĂšs lors bĂ©nĂ©ficier de la reconnaissance d’une Ă©cole de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualitĂ© garantissant un contenu de formation complet Ă  chacun de nos apprenants.

La formation vise Ă©galement la validation du bloc de compĂ©tences de niveau 7 “DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle”. 

L’obtention de ce bloc de compĂ©tences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification  “Chef de projet en intelligence artificielle” dĂ©livrĂ©e par Ascencia et enregistrĂ©e au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche

La certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” est composĂ©e de 4 blocs de compĂ©tences :

Bloc 1 : Élaborer une solution d’intelligence artificielle grñce au Design Thinking

Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Bloc 3 : DĂ©velopper une solution d’intelligence artificielle

Bloc 4 : DĂ©ployer une solution d’intelligence artificielle

Chaque bloc peut ĂȘtre acquis individuellement. Un bloc acquis l’est dĂ©finitivement. Sa validation fait l’objet de la dĂ©livrance d’une attestation de rĂ©ussite.

De plus, en tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une 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’apprĂ©ciation des rĂ©sultats se fait Ă  travers la mise en Ɠuvre d’une procĂ©dure d’évaluation permettant de dĂ©terminer si l’apprenant a acquis les compĂ©tences nĂ©cessaires au rĂŽle de Data Scientist.
Il y a deux aspects Ă©valuĂ©s par l’équipe pĂ©dagogique :

  • Projet permettant de mettre l’apprenant en situation professionnelle
  • Cas pratiques en ligne pour appliquer progressivement votre apprentissage thĂ©orique

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 maniÚre efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

Pour connaitre les modalitĂ©s de validation de la certification RNCP36129 de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, consulter la fiche.

AprĂšs avoir obtenu la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” dans son entiĂšretĂ© vous pourriez exercer les mĂ©tiers de : 

Les types d’emplois accessibles sont les suivants :

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

La carriĂšre

Contenu d’accordĂ©on

La capacitĂ© Ă  maĂźtriser la data s’avĂšre ĂȘtre trĂšs prĂ©cieuse dans certains mĂ©tiers comme chercheur ou actuaire.

Ils bĂ©nĂ©ficient Ă©normĂ©ment de la valeur ajoutĂ©e qu’apportent les sciences des donnĂ©es, tout comme la plupart des professions quantitatives qui impliquent des statistiques.

La data leur offre des nouvelles portes et opportunités. 

Pour rĂ©pondre Ă  cette question, nous avons menĂ© notre propre enquĂȘte auprĂšs d’une quarantaine d’entreprises partenaires. 

Pour dĂ©couvrir le dĂ©tail de l’enquĂȘte, ainsi que la rĂ©munĂ©ration des mĂ©tiers de la data science dĂ©couvrez 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. 

AprĂšs 4 ans d’expĂ©rience, ce salaire augmente considĂ©rablement et oscille entre 50 et 65 000 euros.

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

DĂšs lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met Ă©galement l’accent sur les soft-skills avec :

  • Les soutenances Ă©crites et orales du projet, qui permettent de dĂ©velopper ces compĂ©tences.
  • Des masterclass dĂ©diĂ©es Ă  la gestion de projet et Ă  l’interprĂ©tation des rĂ©sultats.
  • Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dĂ©diĂ©s.
Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carriÚre via les careers managers de DataScientest. 

Au premier jour de votre entrĂ©e en formation, une plateforme dĂ©diĂ©e au career services contenant tous les workshops essentiels Ă  votre recherche d’emploi vous sera prĂ©sentĂ©e.

Vous pouvez y accĂ©der en continu et ce, mĂȘme aprĂšs la fin de votre formation.

Le PĂŽle Career Management vous est entiĂšrement dĂ©diĂ© tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et rĂ©pondre Ă  vos questions sur votre projet de carriĂšre.

Chaque mois :

  • Une journĂ©e entiĂšre est organisĂ©e pour vous aider Ă  optimiser votre recherche d’emploi avec diffĂ©rents sujets sur la prĂ©sentation, le changement de carriĂšre, la nĂ©gociation de salaire et l’entraĂźnement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops Ă  dĂ©finir en fonction des besoins de chacun.
  • Vous bĂ©nĂ©ficiez d’un atelier carriĂšre avec l’intervention d’une consultante senior experte. DiffĂ©rents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordĂ©s : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se crĂ©er un rĂ©seau, comment rĂ©diger un bon CV et Linkedin orientĂ© Data.
  • Participez Ă  un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expĂ©rience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

D’autre part des actions concrĂštes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisĂ© par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilitĂ© (Concours CV, DataDays, Articles projet publiĂ©s sur le blog et des mĂ©dias externes de rĂ©fĂ©rence).

Enfin, sachez qu’un canal slack spĂ©cifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.

Pour connaßtre toutes les actions de DataScientest en accompagnement carriÚres, cliquez sur ce lien. 

AprÚs avoir obtenu la certification RNCP dans son entiÚreté vous pourrez exercer les métiers de :

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

En  terme  de  passerelle  mĂ©tier,  le  Data Scientist peut  s’orienter vers le mĂ©tier de Data Engineer.  Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant Ă  lui s’orienter vers le mĂ©tier de Data Architect ou encore vers les mĂ©tiers de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement informatique. 

Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des Ă©tablissements dispensant le titre visĂ©

 

AprÚs analyse des certifications comparables, aucune certification équivalente au titre professionnel Chef de projet en intelligence artificielle recensée au RNCP ou au RS de France Compétences.

En devenant Data Scientist vous exercerez l’un des mĂ©tiers principaux du Machine Learning.

Afin de maĂźtriser l’ensemble du spectre du Machine Learning et notamment la partie engineering et mise en production de modĂšles, le Data Scientist peut suivre notre nouveau cursus Machine Learning Engineer et acquĂ©rir les compĂ©tences 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.

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

Selon le baromĂštre 2021 des salaires du cabinet de recrutement Hays, le salaire mĂ©dian des data scientists en France est de 75 000 euros brut par an. Cela peut varier en fonction de l’expĂ©rience et des compĂ©tences du candidat, mais en gĂ©nĂ©ral, les data scientists juniors peuvent s’attendre Ă  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 croßtre dans les années à venir, offrant de nombreuses opportunités de carriÚre. 

Pour s’adapter Ă  cette Ă©volution et se dĂ©marquer sur le marchĂ© du travail, il est recommandĂ© 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 expĂ©rimentĂ©s pour les aider Ă  dĂ©velopper leur stratĂ©gie de data et Ă  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 spĂ©cialisation intĂ©ressante pour les data scientists juniors est la MLOps, qui leur permettra de maĂźtriser les aspects techniques de la mise en production de modĂšles de machine learning. Cette compĂ©tence est particuliĂšrement recherchĂ©e sur le marchĂ© du travail et peut ĂȘtre un atout majeur pour se dĂ©marquer.

Enfin, les data scientists juniors peuvent Ă©galement se spĂ©cialiser dans des domaines tels que le deep learning, la computer vision ou le NLP, qui sont en forte demande dans l’industrie. En faisant rĂ©guliĂšrement de la veille et en capitalisant sur leur projet fil rouge DataScientest, ils pourront dĂ©velopper une expertise solide dans ces domaines et se faire connaĂźtre en tant qu’experts.

Nos services

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