JPO : Webinar d'information sur nos formations → RDV mardi à 17h30.
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1. Text Mining
Fondamentaux, POS Tagging, Text Summarization
2. Word Embedding et application sur la Text Similarity
Fondamentaux, Text Similarity
3. Réseaux de neurones récurrents
Réseaux de neurones récurrents et réseaux de neurones récurrents avancés avec TensorFlow
4. Transformers
Fondamentaux de Transformers sur TensorFlow
2. Word Embedding et application sur la Text Similarity
Fondamentaux, Text Similarity
4. Transformers
Fondamentaux de Transformers sur TensorFlow
Reconnue par l’Etat, la formation Deep Learning for NLP peut être en partie prise en charge grâce à vos droits CPF !
Si vous êtes en recherche d’emploi, la formation peut être prise en charge à 100% par Pôle Emploi ou bénéficier d’un abondement sur votre compte CPF.
Si vous êtes salarié, vous pouvez demander à votre entreprise de vous financer la formation. Le reste à charge peut être échelonné jusqu’à 12 fois.
Vous souhaitez connaitre ce qui est à l’origine de la reconnaissance faciale et de la voiture autonome ?
L’un des domaines de la Data Science ayant connu une croissance exponentielle au cours des dernières années est le traitement du langage naturel, ou NLP.
Le NLP est une discipline qui combine l’intelligence artificielle et le langage humain. Il permet aux machines de comprendre, manipuler et générer le langage naturel. Ainsi, c’est cette technique de Deep Learning qui permet l’existence de Siri ou d’Alexa mais aussi qui est à l’origine de la correction automatique et de la traduction de textes !
Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises utilisent le NLP pour automatiser ou créer de nouvelles technologies de traitement du langage, dans tous les domaines que ce soit dans la banque, l’assurance ou bien le commerce de luxe.
Si vous voulez en savoir plus sur le Natural Language Processing, cliquez ici
Aujourd’hui, les entreprises développent de plus en plus l’intelligence artificielle et plus précisément différentes techniques de cette discipline comme la Computer Vision et le Natural Language Processing.
Se former au Natural Language Processing, c’est perfectionner ses compétences dans le domaine de l’IA et donc du Deep Learning et ainsi connaître davantage de techniques, comme le traitement du langage, pouvant être utilisées au sein des entreprises.
Par ailleurs, selon un récent sondage de Deloitte, 96% des employés pensent que l’IA changera radicalement leur organisation en moins de 5 ans [source]. De plus, les investissements en IA avoisinent les 17 milliards de dollars en 2020, et devraient doubler dans les 2 prochaines années. [source]
Au regard de ces chiffres, les entreprises ont besoin de personnes hautement qualifiées sur les sujets de Deep Learning en plus des Data Scientists classiques. C’est pourquoi nous avons lancé le cours d’Expert en Deep Learning, en gardant à l’esprit que ce secteur est enclin à changer et à progresser en permanence.
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.
Ensuite nous vous redirigeons vers un test technique de positionnement qui nous sert à savoir avec quelles bases vous démarrez. Il s’agit essentiellement de questions mathématiques, de programmations Python et de Machine Learning.
Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.
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.
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 pour proposer un accompagnement pédagogique personnalisé et peuvent également apporter une assistance technique aux apprenants.
Ils suivent régulièrement l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni délaissé ni démotivé. Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser en difficulté !
Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.
DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.
Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.
Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici.
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 !
Le Deep Learning n’est pas un outil facile à maîtriser. Pour postuler à cette formation, deux possibilités existent. Soit vous avez suivi notre formation Data Scientist (ça vous intéresse ? cliquez ici), soit vous avez acquis des compétences en programmation sur Python et en Machine Learning grâce à d’autres expériences académiques et professionnelles.
Cela signifie que vous devez être Data Scientist et surtout que vous maîtrisez parfaitement Python. Par ailleurs, c’est un plus si vous connaissez et comprenez la plupart des bibliothèques de Machine Learning et avez un minimum de connaissances de base en Deep Learning.
Si vous pensez avoir besoin d’une remise à niveau ou que vous ne maîtrisez pas tous les pré-requis nécessaires, pas de panique notre tronc commun a été pensé pour cela ! En effet, en amont de la formation vous aurez l’opportunité de suivre le tronc commun qui vous offrira toutes les bases nécessaires pour suivre notre formation en Deep Learning.
Vous pensez avoir les prérequis nécessaires et vous souhaitez en savoir plus sur la formation ? Discutez avec l’un de nos conseillers
Deep Learning pour les séries temporelles, TensorFlow, Keras, Text Mining, Word Embedding, Réseaux de neurones récurrents, Transformers
Cliquez ici pour demander le syllabus complet de la formation !
Tous les cours ont été créés par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage à ne jamais faire appel à des prestataires externes ou à racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux mené en étroite collaboration avec les grands groupes européens que nous accompagnons au quotidien.
La durée totale d’un cursus est de 230h comprenant 180h de formation et 50h pour le projet. En effet, la formation Deep Learning est divisé en plusieurs Tracks :
Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :
En fonction des modules que vous choisissez, vous augmenterez vos compétences en Natural Language Processing et/ou en Computer Vision. Ces compétences sont essentielles pour la R&D en intelligence artificielle, et sont les plus recherchées sur le marché. Cela signifie que vous pouvez travailler dans les domaines de la R&D en IA, du Deep Learning et plus généralement en tant que Data Scientist expérimenté.
N’hésitez pas à nous contacter ici pour plus d’informations et plus de détails sur les carrières que vous pourriez entreprendre après cette formation.
Au cours de la formation, vous utiliserez les outils que vous avez appris à mettre en pratique durant la réalisation d’un projet.
Votre chef de cohorte vous présentera une liste de sujets, et vous pourrez vous positionner sur celui qui répond à vos envies et intérêts.
Vous partirez de zéro sans bases de données propres et sans modèles pré-entraînés. Avec nos professeurs, vous avancerez pas à pas sur ce projet durant la totalité du cursus.
C’est l’une des parties les plus importantes du cursus, et vous serez accompagné par un chef de projet pour s’assurer que les progrès se déroulent sans heurts.
Cela vous donnera une expérience opérationnelle qui est l’une des parties les plus recherchées d’un expert en Deep Learning.
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 validation des compétences développées au cours de notre formation Deep Learning – Computer Vision vous permettra également d’obtenir le bloc de compétences 3 « 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 en Deep Learning.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
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 assuré un apprentissage de qualité !
DataScientest est le seul organisme à offrir une formation à distance qui soit également hybride, c’est-à-dire à la fois en avec des temps synchrones et asynchrones. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance en visioconférence, dans le but d’allier flexibilité et rigueur.
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 ici
En fonction des modules que vous choisissez, vous augmenterez vos compétences en Natural Language Processing et/ou en Computer Vision. Ces compétences sont essentielles pour la R&D en intelligence artificielle, et sont les plus recherchées sur le marché. Cela signifie que vous pouvez travailler dans les domaines de la R&D en IA, du Deep Learning et plus généralement en tant que Data Scientist expérimenté.
N’hésitez pas à nous contacter ici pour plus d’informations et plus de détails sur les carrières que vous pourriez entreprendre après cette formation.
Dans la data, chaque métier va avoir ses spécificités. Une chose est commune à tous, c’est la nécessité d’échanger et de communiquer sur l’utilisation de la donnée. Votre travail s’inscrit dans un processus ordonné qui repose sur une culture data commune et un transfert d’information efficace.
C’est pourquoi nous proposons des ateliers vous permettant de développer vos soft-skills. Parmi ceux-ci, vous trouverez notamment:
Les emplois en intelligence artificielle, et plus particulièrement les experts en Deep Learning, sont des emplois recherchés par les recruteurs. Il y a actuellement un fort besoin d’experts qualifiés. Les grandes entreprises prennent de plus en plus conscience de l’importance de ces experts pour s’assurer que les données sont correctement traitées.
Aujourd’hui, chaque secteur se bat pour avoir les meilleurs talents en Deep Learning. Les applications d’intelligence artificielle sont utilisées dans tous les domaines, de l’éducation à la santé, en passant même par l’industrie ou l’informatique. Les usages sont variés, la reconnaissance d’image et de parole, la gestion des risques, la prévention des fraudes, la connaissance client, etc.
Le programme d’expert en Deep Learning étant récent, nous ne disposons pas de chiffres exacts concernant l’insertion professionnelle. En revanche, la formation devrait suivre la même tendance que nos autres formations (si vous voulez en savoir plus, cliquez ici) et donc avoir un retour à l’emploi d’en moyenne 85%.
Après avoir obtenu la certification RNCP dans son entièreté vous pourrez exercer les métiers de :
Après un cursus complet Deep Learning, vous pouvez vous diriger vers un cursus expert en MLOps pour développer des compétences supplémentaires en data science.
Des Bêta-tests sont mis à disposition pour nos alumni afin de gagner en connaissances en Data Science même après la fin de la formation.
En parallèle, des newsletters élaborées par nos data scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en data science.
Enfin, 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.
En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumni, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.
Initialement, DataScientest a accompagné la transition data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts entre les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.
Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents. Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons mené auprès de 30 des 40 groupes du CAC 40. Même avec des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs en data scientist : par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %…
Fort de notre passé avec les grandes entreprises, nous avons alors signé des partenariats liés à l’embauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires s’engagent à insérer dans leurs process de recrutement tous nos élèves en fin de formation : ceci, couplé aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pôle position pour décrocher le job de vos rêves !
Non seulement nous pouvons vous aider mais nous sommes aussi dans une position idéale pour le faire et réussir votre insertion professionnelle.
Au cours de votre formation , des ateliers carrière sont organisés tous les mois pour vous aider à rédiger un bon CV orienté data et vous entraîner aux tests de recrutements en data science. Vous pouvez également bénéficier des conseils personnalisés de notre équipe carrière.
En fonction du secteur vers lequel vous souhaitez vous orienter, notre équipe pourra vous conseiller et vous orienter grâce à sa collaboration avec de nombreuses entreprises.
Pour découvrir la liste de nos entreprises partenaires, cliquez ici
Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien
L’un des domaines de la Data Science ayant connu une croissance exponentielle au cours des dernières années est le traitement du langage naturel, ou NLP.
Le NLP est une discipline qui combine l’intelligence artificielle et le langage humain. Il permet aux machines de comprendre, manipuler et générer le langage naturel. Ainsi, c’est cette technique de Deep Learning qui permet l’existence de Siri ou d’Alexa mais aussi qui est à l’origine de la correction automatique et de la traduction de textes !
Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises utilisent le NLP pour automatiser ou créer de nouvelles technologies de traitement du langage, dans tous les domaines que ce soit dans la banque, l’assurance ou bien le commerce de luxe.
Si vous voulez en savoir plus sur le Natural Language Processing, cliquez ici
Aujourd’hui, les entreprises développent de plus en plus l’intelligence artificielle et plus précisément différentes techniques de cette discipline comme la Computer Vision et le Natural Language Processing.
Se former au Natural Language Processing, c’est perfectionner ses compétences dans le domaine de l’IA et donc du Deep Learning et ainsi connaître davantage de techniques, comme le traitement du langage, pouvant être utilisées au sein des entreprises.
Par ailleurs, selon un récent sondage de Deloitte, 96% des employés pensent que l’IA changera radicalement leur organisation en moins de 5 ans [source]. De plus, les investissements en IA avoisinent les 17 milliards de dollars en 2020, et devraient doubler dans les 2 prochaines années. [source]
Au regard de ces chiffres, les entreprises ont besoin de personnes hautement qualifiées sur les sujets de Deep Learning en plus des Data Scientists classiques. C’est pourquoi nous avons lancé le cours d’Expert en Deep Learning, en gardant à l’esprit que ce secteur est enclin à changer et à progresser en permanence.
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.
Ensuite nous vous redirigeons vers un test technique de positionnement qui nous sert à savoir avec quelles bases vous démarrez. Il s’agit essentiellement de questions mathématiques, de programmations Python et de Machine Learning.
Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.
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.
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 pour proposer un accompagnement pédagogique personnalisé et peuvent également apporter une assistance technique aux apprenants.
Ils suivent régulièrement l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni délaissé ni démotivé. Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser en difficulté !
Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.
DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.
Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.
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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.
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Le Deep Learning n’est pas un outil facile à maîtriser. Pour postuler à cette formation, deux possibilités existent. Soit vous avez suivi notre formation Data Scientist (ça vous intéresse ? cliquez ici), soit vous avez acquis des compétences en programmation sur Python et en Machine Learning grâce à d’autres expériences académiques et professionnelles.
Cela signifie que vous devez être Data Scientist et surtout que vous maîtrisez parfaitement Python. Par ailleurs, c’est un plus si vous connaissez et comprenez la plupart des bibliothèques de Machine Learning et avez un minimum de connaissances de base en Deep Learning.
Si vous pensez avoir besoin d’une remise à niveau ou que vous ne maîtrisez pas tous les pré-requis nécessaires, pas de panique notre tronc commun a été pensé pour cela ! En effet, en amont de la formation vous aurez l’opportunité de suivre le tronc commun qui vous offrira toutes les bases nécessaires pour suivre notre formation en Deep Learning.
Vous pensez avoir les prérequis nécessaires et vous souhaitez en savoir plus sur la formation ? Discutez avec l’un de nos conseillers
Deep Learning pour les séries temporelles, TensorFlow, Keras, Text Mining, Word Embedding, Réseaux de neurones récurrents, Transformers
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Tous les cours ont été créés par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage à ne jamais faire appel à des prestataires externes ou à racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux mené en étroite collaboration avec les grands groupes européens que nous accompagnons au quotidien.
La durée totale d’un cursus est de 230h comprenant 180h de formation et 50h pour le projet. En effet, la formation Deep Learning est divisé en plusieurs Tracks :
Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :
En fonction des modules que vous choisissez, vous augmenterez vos compétences en Natural Language Processing et/ou en Computer Vision. Ces compétences sont essentielles pour la R&D en intelligence artificielle, et sont les plus recherchées sur le marché. Cela signifie que vous pouvez travailler dans les domaines de la R&D en IA, du Deep Learning et plus généralement en tant que Data Scientist expérimenté.
N’hésitez pas à nous contacter ici pour plus d’informations et plus de détails sur les carrières que vous pourriez entreprendre après cette formation.
Au cours de la formation, vous utiliserez les outils que vous avez appris à mettre en pratique durant la réalisation d’un projet.
Votre chef de cohorte vous présentera une liste de sujets, et vous pourrez vous positionner sur celui qui répond à vos envies et intérêts.
Vous partirez de zéro sans bases de données propres et sans modèles pré-entraînés. Avec nos professeurs, vous avancerez pas à pas sur ce projet durant la totalité du cursus.
C’est l’une des parties les plus importantes du cursus, et vous serez accompagné par un chef de projet pour s’assurer que les progrès se déroulent sans heurts.
Cela vous donnera une expérience opérationnelle qui est l’une des parties les plus recherchées d’un expert en Deep Learning.
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 validation des compétences développées au cours de notre formation Deep Learning – Computer Vision vous permettra également d’obtenir le bloc de compétences 3 « 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 en Deep Learning.
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
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 assuré un apprentissage de qualité !
DataScientest est le seul organisme à offrir une formation à distance qui soit également hybride, c’est-à-dire à la fois en avec des temps synchrones et asynchrones. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance en visioconférence, dans le but d’allier flexibilité et rigueur.
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 ici
En fonction des modules que vous choisissez, vous augmenterez vos compétences en Natural Language Processing et/ou en Computer Vision. Ces compétences sont essentielles pour la R&D en intelligence artificielle, et sont les plus recherchées sur le marché. Cela signifie que vous pouvez travailler dans les domaines de la R&D en IA, du Deep Learning et plus généralement en tant que Data Scientist expérimenté.
N’hésitez pas à nous contacter ici pour plus d’informations et plus de détails sur les carrières que vous pourriez entreprendre après cette formation.
Dans la data, chaque métier va avoir ses spécificités. Une chose est commune à tous, c’est la nécessité d’échanger et de communiquer sur l’utilisation de la donnée. Votre travail s’inscrit dans un processus ordonné qui repose sur une culture data commune et un transfert d’information efficace.
C’est pourquoi nous proposons des ateliers vous permettant de développer vos soft-skills. Parmi ceux-ci, vous trouverez notamment:
Les emplois en intelligence artificielle, et plus particulièrement les experts en Deep Learning, sont des emplois recherchés par les recruteurs. Il y a actuellement un fort besoin d’experts qualifiés. Les grandes entreprises prennent de plus en plus conscience de l’importance de ces experts pour s’assurer que les données sont correctement traitées.
Aujourd’hui, chaque secteur se bat pour avoir les meilleurs talents en Deep Learning. Les applications d’intelligence artificielle sont utilisées dans tous les domaines, de l’éducation à la santé, en passant même par l’industrie ou l’informatique. Les usages sont variés, la reconnaissance d’image et de parole, la gestion des risques, la prévention des fraudes, la connaissance client, etc.
Le programme d’expert en Deep Learning étant récent, nous ne disposons pas de chiffres exacts concernant l’insertion professionnelle. En revanche, la formation devrait suivre la même tendance que nos autres formations (si vous voulez en savoir plus, cliquez ici) et donc avoir un retour à l’emploi d’en moyenne 85%.
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En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumni, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.
Initialement, DataScientest a accompagné la transition data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts entre les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.
Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents. Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons mené auprès de 30 des 40 groupes du CAC 40. Même avec des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs en data scientist : par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %…
Fort de notre passé avec les grandes entreprises, nous avons alors signé des partenariats liés à l’embauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires s’engagent à insérer dans leurs process de recrutement tous nos élèves en fin de formation : ceci, couplé aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pôle position pour décrocher le job de vos rêves !
Non seulement nous pouvons vous aider mais nous sommes aussi dans une position idéale pour le faire et réussir votre insertion professionnelle.
Au cours de votre formation , des ateliers carrière sont organisés tous les mois pour vous aider à rédiger un bon CV orienté data et vous entraîner aux tests de recrutements en data science. Vous pouvez également bénéficier des conseils personnalisés de notre équipe carrière.
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