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CURSUS EXPERT

Formation MLOps

Temps partiel (4 mois)
Apprenez à mettre en production et déployer vos modèles d’IA
PROCHAINE RENTRÉE
06 décembre 2022
10 janvier 2023
Logo CPF

Contenu de la formation

1. Programmation avancée (26h)

Webscraping, Programmation Linux Bash, Git/Github et Tests Unitaires

2. DataOps - Isolation (32h)

FastAPI, Sécurisation des API, Docker, Flask et Bootstraps

3. DataOps - Orchestration (20h)

Kubernetes, Airflow

4. ModelOps (12h)

MLFlow et Acculturation Data

2. DataOps - Isolation (32h)

FastAPI, Sécurisation des API, Docker, Flask et Bootstraps

4. ModelOps (12h)

MLFlow et Acculturation Data

Les objectifs du Machine Learning Engineer

L’objectif d’une équipe MLOps est d’automatiser le déploiement de modèles de Machine Learning dans le système logiciel de l’entreprise. En d’autres termes, il s’agit d’automatiser les étapes complètes du flux de travail « ML » sans aucune intervention manuelle

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Programmation avancée

Acquérir les outils fondamentaux de programmation avancée

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Maîtriser les API

Être capable de construire, déployer et sécuriser une API

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Orchestrer et automatiser

Apprendre la gestion, l’orchestration et l’automatisation des tâches nécessaires au sein des applications

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Gérer et surveiller

Assurer, surveiller, opérationnaliser et gérer des modèles d’IA utilisés en production

Comment financer la formation ?

Frais de formation : 2500€

Reconnue par l’Etat, la formation ML Ops 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.

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.

CPF Logo

Vous avez des questions ? Nous avons les réponses.

Contenu d’accordéon

Il y a encore quelques années, pour tirer profit des données, les entreprises se contentaient de recruter des Data Scientists et des experts en Machine Learning.

Ces professionnels pouvaient construire des modèles prédictifs, permettant aux entreprises d’automatiser leurs flux de travail et de prendre des décisions clés.

Toutefois, les projets de Machine Learning échouaient au moment d’entrer en production. Les entreprises rataient des opportunités, et les clients étaient mécontents.

Pour cause, les Data Scientists se focalisent uniquement sur la construction de modèles de Machine Learning. Une fois entre les mains de l’utilisateur final, aucun système ne permettait de s’assurer que ces modèles fonctionnaient correctement dans le monde réel et dans un environnement différent de celui où ils ont été entraînés.
Or, le monde réel est imprévisible et change continuellement. C’est la raison pour laquelle les performances d’un modèle de Machine Learning peuvent radicalement varier d’un jour à l’autre.

Par exemple, le moindre changement dans la base de données d’entraînement peut impacter la précision du modèle. Ce phénomène est appelé « Data Drift » et doit être détecté rapidement pour mettre à jour le modèle avant qu’il ne soit biaisé.

De même, la saisonnalité provoque des changements réguliers et prévisibles sur les données à des intervalles de temps spécifiques. Les modèles de Machine Learning doivent être régulièrement mis à jour en tenant compte de ces changements saisonniers.

En outre, beaucoup de modèles de Machine Learning ne sont pas adaptés à la mise en production parce qu’ils ne peuvent prendre en charge les larges volumes de données entrant dans le système en temps réel.

Ces phénomènes liés au manque de procédures de déploiement des modèles de Machine Learning peuvent avoir un impact hautement négatif sur les performances des algorithmes en production. Afin de remédier à ce problème, le métier de MLOps (Machine Learning Operations) a vu le jour.

Un MLOps possède à la fois des compétences en Machine Learning et en opérations. Son rôle est de prendre en charge le workflow suivant la construction de modèle de Machine Learning.

La mission du MLOps englobe le déploiement et la maintenance continue des modèles de Machine Learning. Ce métier est à la croisée du Machine Learning, du Data Engineering et du DevOps.

L’une de ses tâches est le refactoring du code des Data Scientists, afin de le rendre prêt pour la production. Il doit faire en sorte que les changements de code effectués par les Data Scientists soient délivrés en production de façon stable et rapide.

Ce professionnel est à la fois responsable du déploiement de modèle et de la maintenance continue. Il détient une connaissance approfondie des algorithmes de Machine Learning,

C’est également un expert en DevOps : la méthodologie de développement logiciel basée sur la collaboration entre les équipes de développement et d’opérations, et sur l’automatisation des workflows.

Le rôle d’ingénieur MLOps est très similaire à celui d’ingénieur DevOps, mais la principale différence est l’exploitation des modèles de Machine Learning. Il maîtrise aussi l’automatisation par le biais des pipelines CI/CD (intégration continue et déploiement continu).

Les équipes de Data Science construisent le modèle de Machine Learning, mais le MLOps se charge d’apporter des changements au code pour le déploiement. Il intègre le modèle de Machine Learning à l’infrastructure de données existante de l’entreprise, et l’optimise pour qu’il puisse prendre en charge de larges volumes de données dans un environnement de production.

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.

Vous pouvez bien évidemment aussi prendre directement rendez-vous en cliquant ici !

Ensuite nous vous redirigeons vers un test technique de positionnement qui nous sert à savoir avec quelles bases vous démarrez.
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 MLOps 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 la plateforme coachée 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.  Ils suivent également 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 ! Enfin, nos copies, examens et soutenances sont eux aussi corrigés 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 convaincu, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité !

Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.

Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici.

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com

Afin d’intégrer la formation MLOps, le minimum requis est une première formation Data Scientist auprès d’un organisme de formation reconnu ou une expérience professionnelle de 2 ans en tant que Data Scientist au sein d’une entreprise.

Par ailleurs, la programmation est essentielle à la mise en production de tout projet de Machine Learning. Pour cela, une appétence pour la programmation est appréciée.
La terminologie, la documentation et les ressources en ligne étant principalement en anglais, nous vous recommandons d’être à l’aise avec la langue anglaise.

Le cursus est fondé sur des séquences elles-mêmes divisées en modules qui vous permettent de maîtriser les compétences jugées nécessaires pour le métier de Machine Learning Engineer.

Grâce à nos études auprès de nos communautés DataBoss, Alumni etc, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui répond avec précision aux compétences recherchées par les recruteurs.

Ainsi, tout au long de la formation, vous maitriserez les outils suivants : Python, Git et Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow 

Pour un volume horaire total de 150 heures de formation, votre formation se déroule à 85% sur une plateforme de coaching personnalisé tandis que les 15% restants sont sous forme de masterclass où un professeur expérimenté anime un cours et répond à toutes vos questions.

Au-delà de la plateforme et des masterclass, vous travaillerez sur un projet fil rouge qui viendra confirmer les compétences acquises et ainsi vous permettre d’être directement opérationnel.

La formation MLOps n’est disponible sous le format “à temps partiel” qui demande une implication de 10 h par semaine pendant 4 mois

Prenez rendez-vous pour en savoir plus

À la fin de votre formation vous :
  • aurez acquis les outils fondamentaux de programmation avancée ;
  • serez capable de construire, déployer et sécuriser une API ;
  • saurez gérer la gestion, l’orchestration et l’automatisation des tâches nécessaires au sein des applications ;
  • saurez assurer, surveiller, opérationnaliser et gérer les modèles d’IA utilisés en production.

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences sont développées, vous allez mener un projet d’une solution d’intelligence artificielle.

Ce projet pourra provenir de notre catalogue, composé de sujets variés, avec des problématiques techniques d’entreprise et utilisant des données riches et complexes. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique valide celui-ci.

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 Machine Learning Engineer puisque l’utilisation des soft-skills est également très présente.

  • Savoir transmettre des informations
  • Savoir présenter et vulgariser son travail
  • Savoir mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

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

Le projet est encadré par un mentor DataScientest qui va régulièrement échanger avec vous pour s’assurer de votre progression et pour vous guider.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Data MLOps vous permettra de valider le bloc 4 de la certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” reconnue par l’Etat et constituant ainsi un signal fort sur le marché du travail.

De plus, 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 à la data science de leurs équipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes.

Contenu d’accordéon

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Machine Learning Engineer varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.

En moyenne, un Machine Learning Engineer junior peut gagner entre 35 000€ et 40 000€ / an. Le salaire d’un expert peut monter jusqu’à 60 000€ / an. Le salaire moyen en France est de 40 000€ par an tandis qu’il peut dépasser la centaine de milliers d’euros aux Etats-Unis !

La demande de travail et donc l’offre d’emploi en IA et notamment en Machine Learning Engineering est en pleine explosion. Le marché du travail en Machine Learning est même actuellement en pénurie. Les entreprises prennent de plus en plus conscience de la valeur ajoutée du Machine Learning pour tirer pleinement et plus efficacement parti de leurs données et peinent à trouver les bons profils. Ce qui ouvre d’autant plus les portes aux candidats et exerce une pression à la hausse sur les salaires !

Aujourd’hui il n’existe quasiment plus de secteurs qui ne se disputent pas les talents. Les applications du Machine Learning touchent tant les domaines de l’éducation que de la santé, de l’industrie, de l’informatique, etc. Par ailleurs, elles sont aussi variées que les données elles-mêmes : la reconnaissance d’images et de la parole, la connaissance du client, la gestion des risques et prévention de la fraude.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.

Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.

Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiées tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

  • 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.

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 et donc pour un Machine Learning Engineer.

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 en “data visualisation” et 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.

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.



Contenu d’accordéon

Il y a encore quelques années, pour tirer profit des données, les entreprises se contentaient de recruter des Data Scientists et des experts en Machine Learning.

Ces professionnels pouvaient construire des modèles prédictifs, permettant aux entreprises d’automatiser leurs flux de travail et de prendre des décisions clés.

Toutefois, les projets de Machine Learning échouaient au moment d’entrer en production. Les entreprises rataient des opportunités, et les clients étaient mécontents.

Pour cause, les Data Scientists se focalisent uniquement sur la construction de modèles de Machine Learning. Une fois entre les mains de l’utilisateur final, aucun système ne permettait de s’assurer que ces modèles fonctionnaient correctement dans le monde réel et dans un environnement différent de celui où ils ont été entraînés.
Or, le monde réel est imprévisible et change continuellement. C’est la raison pour laquelle les performances d’un modèle de Machine Learning peuvent radicalement varier d’un jour à l’autre.

Par exemple, le moindre changement dans la base de données d’entraînement peut impacter la précision du modèle. Ce phénomène est appelé « Data Drift » et doit être détecté rapidement pour mettre à jour le modèle avant qu’il ne soit biaisé.

De même, la saisonnalité provoque des changements réguliers et prévisibles sur les données à des intervalles de temps spécifiques. Les modèles de Machine Learning doivent être régulièrement mis à jour en tenant compte de ces changements saisonniers.

En outre, beaucoup de modèles de Machine Learning ne sont pas adaptés à la mise en production parce qu’ils ne peuvent prendre en charge les larges volumes de données entrant dans le système en temps réel.

Ces phénomènes liés au manque de procédures de déploiement des modèles de Machine Learning peuvent avoir un impact hautement négatif sur les performances des algorithmes en production. Afin de remédier à ce problème, le métier de MLOps (Machine Learning Operations) a vu le jour.

Un MLOps possède à la fois des compétences en Machine Learning et en opérations. Son rôle est de prendre en charge le workflow suivant la construction de modèle de Machine Learning.

La mission du MLOps englobe le déploiement et la maintenance continue des modèles de Machine Learning. Ce métier est à la croisée du Machine Learning, du Data Engineering et du DevOps.

L’une de ses tâches est le refactoring du code des Data Scientists, afin de le rendre prêt pour la production. Il doit faire en sorte que les changements de code effectués par les Data Scientists soient délivrés en production de façon stable et rapide.

Ce professionnel est à la fois responsable du déploiement de modèle et de la maintenance continue. Il détient une connaissance approfondie des algorithmes de Machine Learning,

C’est également un expert en DevOps : la méthodologie de développement logiciel basée sur la collaboration entre les équipes de développement et d’opérations, et sur l’automatisation des workflows.

Le rôle d’ingénieur MLOps est très similaire à celui d’ingénieur DevOps, mais la principale différence est l’exploitation des modèles de Machine Learning. Il maîtrise aussi l’automatisation par le biais des pipelines CI/CD (intégration continue et déploiement continu).

Les équipes de Data Science construisent le modèle de Machine Learning, mais le MLOps se charge d’apporter des changements au code pour le déploiement. Il intègre le modèle de Machine Learning à l’infrastructure de données existante de l’entreprise, et l’optimise pour qu’il puisse prendre en charge de larges volumes de données dans un environnement de production.

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.

Vous pouvez bien évidemment aussi prendre directement rendez-vous en cliquant ici !

Ensuite nous vous redirigeons vers un test technique de positionnement qui nous sert à savoir avec quelles bases vous démarrez.
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 MLOps 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 la plateforme coachée 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.  Ils suivent également 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 ! Enfin, nos copies, examens et soutenances sont eux aussi corrigés 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 convaincu, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité !

Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.

Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici.

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com

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.

Le cursus est constitué de plusieurs modules :

Les thématiques pour la formation Data Scientist sont les suivantes : Programmation en Python, Data Visualisation, Machine Learning, Machine Learning Avancé, Big Data / Database, Deep Learning, Systèmes complexes et IA.

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 RNCP “Chef de projet en intelligence artificielle” code RNCP36129, certification 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.

Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite. 

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 Ecole de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualité garantissant un contenu 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.

Avec les compétences développées par la formation vous validez le bloc 3 de la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” 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 180 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 ! 

Contenu d’accordéon

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Machine Learning Engineer varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.

En moyenne, un Machine Learning Engineer junior peut gagner entre 35 000€ et 40 000€ / an. Le salaire d’un expert peut monter jusqu’à 60 000€ / an. Le salaire moyen en France est de 40 000€ par an tandis qu’il peut dépasser la centaine de milliers d’euros aux Etats-Unis !

La demande de travail et donc l’offre d’emploi en IA et notamment en Machine Learning Engineering est en pleine explosion. Le marché du travail en Machine Learning est même actuellement en pénurie. Les entreprises prennent de plus en plus conscience de la valeur ajoutée du Machine Learning pour tirer pleinement et plus efficacement parti de leurs données et peinent à trouver les bons profils. Ce qui ouvre d’autant plus les portes aux candidats et exerce une pression à la hausse sur les salaires !

Aujourd’hui il n’existe quasiment plus de secteurs qui ne se disputent pas les talents. Les applications du Machine Learning touchent tant les domaines de l’éducation que de la santé, de l’industrie, de l’informatique, etc. Par ailleurs, elles sont aussi variées que les données elles-mêmes : la reconnaissance d’images et de la parole, la connaissance du client, la gestion des risques et prévention de la fraude.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.

Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.

Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiées tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

  • 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.

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 et donc pour un Machine Learning Engineer.

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 en “data visualisation” et 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.

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.



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