En 9 semaines intensives à Berlin, développez toutes les compétences d'un Data Scientist. Analysez des ensembles de données riches, prenez des décisions complexes en utilisant la donnée et découvrez la puissance de l'IA et du Machine Learning pour résoudre des problèmes concrets.
Nous proposons plusieurs sessions de formation Full Time par an. Inscrivez-vous pour être informé dès que le prochain batch sera ouvert aux candidatures. - Inscrivez-vous ici
Notre formation en Data Science à Berlin vous propulse de passionné à Data Scientist en 9 semaines. Vous serez en mesure d'analyser les données pour prendre des décisions, d'implémenter des modèles d'IA et de Machine Learning et de developper une application Data prête à être déployée dans le monde réel. Lancez-vous dans l'univers de la Data Science et devenez Data Analyst, Data Engineer ou Data Scientist. Consolidez les compétences acquises durant vos études et résolvez des problématiques internationales. En rejoignant notre formation en Data Science, faites passer votre carrière au niveau supérieur et développez des compétences très recherchées par les entreprises. Vous profiterez de notre réseau international de plus de 600 entreprises partenaires qui recrutent dans des secteurs tels que le marketing, la finance ou encore le e-commerce.
Notre programme à Berlin est conçu pour vous faire apprendre la Data Science étape par étape. Manipulez la donnée pour en extraire des informations exploitables et développez une application Data en équipe grâce à vos nouvelles compétences.
Apprenez à programmer en Python en utilisant Jupyter Notebook et des librairies puissantes comme Pandas et NumPy pour explorer de gros jeux de données (big data). Collectez vos données depuis différentes sources, dont des fichiers CSV, des requêtes SQL, Google Big Query, ou encore en utilisant une API ou le Web scraping.
Apprenez à formuler une question pertinente et à y répondre en construisant la bonne requête SQL. Ce module couvre l'architecture de base de données et vous apprend les manipulations avancées du SELECT pour extraire de l'information utile en se connectant directement à une base de données ou via un client SQL comme DBeaver.
Rendez vos analyses de données plus parlantes en intégrant des visualisations de données à vos Notebooks. Apprenez à tracer des graphes à partir de vos data frames grâce à des librairies Python comme matplotlib\ou seaborn pour rendre vos données plus actionnables.
À Berlin, vous comprenez les concepts mathématiques qui sont derrière les librairies et les modèles que vous utilisez tout au long du bootcamp. Maîtrisez les notions de base en probabillités et en statistiques (moyenne, variance, variable aléatoire, théorème de Bayes, etc.) et en calcul matriciel, au coeur des opérations exécutées par les librairies Pandas et NumPy.
Vous apprendrez comment structurer un projet Python en programmation orientée objet afin de rendre votre code réutilisable, comment survivre à la phase de préparation d'un vaste ensemble de données, et comment trouver et interpréter des résultats statistiques significatifs basés sur des modèles de régression linéaires à plusieurs variables.
Un Data Analyst doit savoir communiquer ses conclusions à un public non-spécialisé : Vous apprendrez à avoir de l'impact en expliquant vos conclusions techniques et en les transformant en recommendations business à l'aide d'une analyse coûts/bénéfices. Vous pourrez partager, présenter et comparer vos résultats à vos coéquipiers.
Explorez, nettoyez et préparez vos jeux de données grâce aux techniques de preprocessing comme la vectorisation. Familiarisez-vous avec les modèles classiques de l'apprentissage supervisé - les régressions linéaires et logistiques. Travaillez sur des tâches de prédiction et de classification avec la librairie scikit-learn en utilisant des algorithmes comme les KNN (k-nearest neighbors).
Assurez-vous que votre modèle peut se généraliser à de nouvelles données et être mis en production avec une exactitude prédictible, en mettant en place des phases d'entraînement et de test. Apprenez à éviter l'overfitting avec des méthodes de régularisation et à améliorer la finesse de votre modèle en choisissant la bonne fonction de coût à minimiser.
Evaluez votre modèle en définissant ce que vous voulez optimiser et les bonnes métriques d'erreur en fonction de votre problématique business. Améliorez la performance de votre modèle avec des méthodes de validation comme la cross validation ou l'hyperparameter tuning. Ajoutez une nouvelle méthode à votre boite à outils: SVM (Support Vector Machines).
Passez à l'apprentissage non supervisé avec des méthodes comme la PCA (analyse en composante principale) pour faire de la réduction de dimension ou le clustering pour découvrir des groupes dans un jeu de données. Complétez vos connaissances avec les méthodes ensemblistes, qui combinent plusieurs modèles pour améliorer la performance, comme Random Forest ou Gradient Boosting.
Levez le voile sur la magie du Deep Learning en comprenant l'architecture des réseaux de neurones (neurones, couches, piles) et leurs paramètres (activations, pertes, optimiseurs). Devenez autonome pour construire vos propres réseaux, notamment pour travailler avec des images, des séries temporelles et du texte, tout en apprenant les techniques et astuces qui font fonctionner le Deep Learning.
Approfondissez vos compétences en computer vision avec les réseaux de neurones convolutifs, des architectures conçues pour tirer le meilleur parti des images. Améliorez la généralisation de votre modèle grâce aux techniques d'augmentation de données, et mettez en place des méthodes avancées pour bénéficier d'architectures de pointe grâce au Transfer Learning.
Familiarisez-vous avec la gestion de données séquentielles et de textes (séquence de mots) en les transformant en données adaptées. Exploitez la puissance des réseaux de neurones récurrents pour prévoir des valeurs futures et réaliser un traitement du langage naturel efficace (Natural Language Processing).
Découvrez la librairie Keras Deep Learning qui vous permettra de prototyper facilement, tout en ayant la flexibilité de régler précisément votre réseau de neurones. De plus, Google Colab accélérera considérablement le temps de calcul grâce à des processeurs graphiques dédiés.
Passez de Jupyter Notebook à un éditeur de code et apprenez à configurer un projet de code de machine learning pour itérer rapidement en toute confiance. Découvrez comment mettre en place une pipeline robuste et scalable avec sklearn-pipeline en utilisant des encoders et des transformers.
Pour implémenter un modèle de machine learning, il faut passer par de nombreuses étapes de préparation, d'expérimentation, d'itération et de réglage. On vous apprendra à mettre en place votre feature engineering et votre hyperparameter tuning pour construire le meilleur modèle. Pour ça, vous utiliserez la libraire MLflow.
Finalement, déployez votre code et votre modèle en production ! En utilisant Google Cloud AI Platform vous serez capable d'entraîner vos modèles à l'échelle, de les packager, les mettre en ligne, et les rendre disponible à tous. Cerise sur le gâteau, apprenez à utiliser un environnement Docker pour déployer votre propre API Flask RESTful qui pourra être connectée à n'importe quelle interface Front-End.
Les deux dernières semaines de la formation seront consacrées à la réalisation de votre projet final ! Réalisé en équipe, cet exercice vous permettra de mettre en pratique les outils, techniques et méthodologies de la formation Data Science, et de prendre conscience de l'autonomie que vous avez acquise.
Notre formation en Data Science requiert un certain niveau de connaissances en Python et en mathématiques. Vous pourrez valider ces pré-requis ou vous mettre à niveau si nécessaire afin d'entamer votre formation dans les meilleures conditions.
Vous devrez être à l'aise avec les types de données, les variables, les conditions, les boucles, les fonctions et les structures de données (liste et dictionnaire).
Votre niveau de mathématiques doit être équivalent à celui de Terminale S, ce qui signifie que vous devez être à l'aise avec les fonctions, les dérivées et les systèmes d'équations linéaires.
Après un entretien avec notre équipe d'admissions, vous recevrez un test techniques en Python et en mathématiques. Cela vous permettra ainsi qu'à notre équipe, de mieux évaluer votre niveau. Nous vous fournirons également des ressources d'apprentissage gratuites supplémentaires pour vous aider vous mettre à niveau afin de rejoindre la formation.
Une fois admis à la formation Data Science (félicitations !), vous recevrez ~ 40h de ressources d'apprentissage en ligne. Nous demandons à tous nos étudiants de les réaliser avant le début du Bootcamp, soit à leur propre rythme, soit pendant notre semaine de préparation Data.
Cette semaine de préparation Data a lieu la semaine précédant la date officielle du début du Bootcamp. Il s'agit d'une semaine supplémentaire d'apprentissage interactif en ligne, conçue pour vous aider à parcourir ce contenu aussi efficacement que possible et vous assurer d'avoir les bases nécessaires en Python avant le début du Bootcamp.
From morning lectures to evening talks, every day in Berlin is action-packed.
Prenez un café et commencez chaque journée avec un cours dynamique et interactif, où vous pourrez poser toutes vos questions avant de mettre ce que vous avez appris en pratique.
Retrouvez votre “buddy” du jour et travaillez sur une série de challenges de code, suivis et évalués par notre plateforme et par nos professeurs.
Apprendre à coder peut être très intense. Si vous le souhaitez, vous pouvez participer aux séances de yoga que nous organisons certains jours pour vous détendre et remettre vos idées en place.
Revoyez les challenges du jour et ayez un aperçu des cours à venir pendant les sessions de live code.
Inspirez-vous des histoires et conseils d’entrepreneurs à succès invités lors de nos talks et ateliers exclusifs.
À la fin du bootcamp, nous vous invitons à participer à une semaine complète dédiée au développement de votre carrière. Cette semaine vous fournit les outils dont vous aurez besoin pour atteindre vos objectifs professionnels, que vous cherchiez un premier emploi dans la tech, une première mission en freelance ou à lancer votre startup.
Rencontrez des professionnels du secteur
Participez à des tables rondes, ateliers, présentations avec des professionnels de la data pour vous aider à identifier le parcours professionnel qui vous correspond.
Préparez vous à l'embauche
Peaufinez votre profil grâce aux conseils de nos intervenants, postulez à vos premières offres d'emploi, préparez-vous aux tests techniques et établissez votre plan d'action post-bootcamp !
Découvrez les parcours de nos alumni
Rencontrez nos alumni, profitez de leurs précieux conseils, inspirez-vous de leurs parcours post-formation et découvrez à quoi ressemblent leurs nouvelles carrières.
Une semaine sur-mesure
Vous avez la possibilité de profiter de tout le contenu qui vous est proposé et ou bien de composer votre Career Week à votre convenance en choisissant uniquement les ateliers qui correspondent le plus à vos objectifs.
Notre formation en Data Science à Berlin n'est que le début du voyage. Une fois diplômé, vous appartenez à une communauté tech internationale et vous conservez un accès à notre plateforme en ligne à vie pour continuer à apprendre et à vous perfectionner.
Recevez des conseils d'alumni devenus Data Scientist ou Data Analyst, accédez à des opportunités d'emploi et missions freelance par des entrepreneurs et développeurs.
Accédez à notre plateforme éducative en ligne à n'importe quel moment après la formation : vous trouverez tous les cours, exercices et flashcards de Data Science.
Bénéficiez de notre communauté globale de 14 927 alumni qui travaillent dans des métiers de la data, mais aussi des entrepreneurs, développeurs et product managers.
Nos différentes formations sont suivies dans 41 campus à travers le monde : partout où vous allez, vous appartenez à la communauté du Wagon !
Une fois la formation Data Science terminée, vous pouvez bénéficier de notre Service Carrières. Nous vous aiderons à rencontrer les meilleurs recruteurs à Berlin et vous mettrons en contact avec des alumni ayant choisi la même voie que vous.
Accédez à un guide complet pour lancer votre carrière et trouver un emploi en Data Science après la formation à Berlin : soignez votre portfolio, utilisez notre réseau de 14 927 diplômés, et trouvez l'emploi de vos rêves.
Participez à nos événement de recrutement et de networking, rencontrez les meilleures entreprises tech et accédez à des offres de recruteurs à la recherche de talents pour rejoindre leurs équipes data.
Les anciens étudiants de notre formation en Data Science aiment partager leurs expériences avec nos jeunes diplômés. Ils vous expliqueront comment Le Wagon les a aidés à partir à la conquête de leur job de rêve. Ils vous partageront aussi leurs meilleurs conseils pour mettre à profit vos nouvelles compétences en Data Science dans le cadre de votre recherche d'emploi. Ces rendez-vous privilégiés vous aiderons à lancer votre carrière dans divers secteurs tels que le marketing, la finance, la santé ou encore la recherche.
Nos équipes locales connaissent leurs alumni et entreprises partenaires, ce qu'ils font et recherchent. Ils vous mettent en relation avec les bonnes personnes.
Les meilleures entreprises s'associent au Wagon pour recruter nos alumni en tant que Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers et Product Managers.
A recruté 6 alumni
A recruté 1 alumni
A recruté 3 alumni
A recruté 9 alumni
A recruté 5 alumni
A recruté 1 alumni
Nous vous aiderons à choisir l'option la plus adaptée à Berlin.
Le Wagon's Web Development and Data Science Bootcamps are AZAV certified and count as vocational training in Germany. This means you can participate at our bootcamps for free with a Bildungsgutschein given by the Bundesagentur für Arbeit.
Learn more!
Study first, pay later - based on your income. With Income Share Agreements, you can focus on the bootcamp, while CHANCEN eG takes care of your tuition fees partially or completely during the time of the bootcamp. When you graduate, income based repayments are made to Chancen eG over a 5 year period.
Learn more!
Quotanda is a lending as a service (LaaS) platform that helps schools, banks and organizations manage affordable student financing programs globally. With Quotanda we require a deposit payment of 2000€ that secures your spot in the Bootcamp. Once the Bootcamp starts you will start paying the outstanding amount in up to 12 monthly instalments without any interest fees.
Learn more!
Le Wagon a reçu 2271 avis d'étudiants avec une note moyenne de 4.98/5, ce qui en fait la formation en développement web la plus plébiscitée sur Switchup selon les étudiants ! Si ces avis nous rendent fiers, ils nous rendent surtout heureux. Derrière ces avis, ce sont des centaines de personnes, partout dans le monde, qui ont rejoint Le Wagon pour vivre une expérience unique qui leur a ouvert de nouvelles portes en quelques mois. C'est un honneur pour nous de leur avoir permis, et de continuer à permettre à de nombreux étudiants, de devenir autonomes en code pour accélérer leur carrière, en changer, ou lancer leur startup.
Ces 2271 avis sont aussi extrêmement importants pour nous car ils témoignent du niveau d'excellence de notre formation. Recevoir des avis aussi enthousiastes et positifs à propos de nos formations nous assure que nous apportons une pédagogie adaptée à nos étudiants, dans les 41 où Le Wagon est présent dans le monde.
La prochaine Formation Data Science à Berlin à temps plein commence le 11 juil. 2022
