Investissez dans votre avenir avec les formations data du Wagon

Oui, certaines villes proposent des options de financement via des partenaires locaux, notamment des plans de paiements différés, des prêts étudiants et des accords de partage des revenus (ISA). Pour plus d’informations, consultez le site du Wagon ou contactez un de nos responsables dans votre ville.

Un Data Scientist analyse des données complexes et souvent inexploitées pour en extraire des informations précieuses, permettant aux entreprises de résoudre des problèmes subtils et de prendre des décisions stratégiques éclairées. Il utilise le machine learning, la modélisation prédictive, le deep learning et les modèles de langage de grande taille (LLMs) pour analyser de vastes ensembles de données, en identifiant des schémas et des tendances qui soutiennent des initiatives pilotées par l’IA. Contrairement aux Data Analysts, les Data Scientists se concentrent sur la création de modèles prédictifs capables de traiter des données nouvelles et inédites, essentielles pour les applications d’automatisation et de prise de décision intelligente. Ils collaborent étroitement avec les parties prenantes pour identifier des opportunités commerciales, fournissant des recommandations basées sur les données qui influencent les décisions stratégiques et stimulent l’innovation.

À la fin du bootcamp Data Science & IA, vous serez prêt à occuper des postes techniques au sein d'équipes tech, data science ou ingénierie, en transformant des données brutes en informations exploitables et en construisant, déployant et optimisant des modèles de machine learning et deep learning. Vous acquerrez une expérience pratique avec des outils de pointe de l'industrie, vous préparant à : 

Cette expertise pratique vous permettra de piloter des stratégies basées sur l'IA, de relever des défis complexes liés aux données et d'innover dans le domaine en constante évolution de la data science et de l'intelligence artificielle.

Un data analyst est responsable de la collecte, du nettoyage et de l'interprétation d'ensembles de données afin de répondre à des questions ou de résoudre des problèmes dans diverses industries, telles que le marketing, la finance, la science etc... Ils transforment les données brutes en informations significatives, communiquent ces informations à la direction et aux parties prenantes, et supervisent les processus de collecte et de stockage des données.

Son rôle implique d'identifier les métriques et indicateurs clés de performance, de collecter, filtrer et nettoyer les données. Afin d'analyser et d'interpréter les tendances, et de présenter les résultats à travers des rapports et des tableaux de bord.

Bien que le travail d'un data analyst puisse consister à attribuer des valeurs numériques à des fonctions commerciales importantes pour l'évaluation des performances, il nécessite également la capacité d'utiliser les données pour prendre des décisions éclairées. Les data analysts travaillent en collaboration avec les data scientists qui se concentrent sur la création de modèles prédictifs et l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique.

Les opportunités de carrière après le bootcamp sont variées. Vous pouvez envisager des postes tels que :
• Data Analyst
• Business Analyst
• Data Manager
• Data Consultant
Vous pourrez également travailler en tant que freelance sur divers projets liés à la data analyse. Pour ceux qui ont un esprit entrepreneurial, il est également possible de lancer votre propre projet.
Après avoir terminé le bootcamp Data Analytics, vous disposerez des compétences nécessaires pour débuter votre carrière au sein d’une équipe Data. Vous maîtriserez l’exploration, le nettoyage et la transformation des données pour en extraire des insights exploitables, tout en apprenant à mettre en œuvre des modèles de machine learning dans un environnement de production. Vous acquerrez également une expérience de travail en équipe avec des outils conformes aux standards de l'industrie.

La data analyse est le processus de collecte, de traitement et d'analyse de données brutes pour en extraire des informations et orienter la prise de décisions stratégiques. Elle regroupe diverses techniques et méthodes, telles que l'exploration de données (data mining), la modélisation prédictive et l'analyse statistique.
Utilisée dans de nombreux secteurs, la data analyse contribue à optimiser la prise de décision, à identifier des tendances et à renforcer l’avantage concurrentiel. Ce processus comprend le nettoyage et la transformation des données pour les préparer à l'analyse, suivis par leur exploration et leur visualisation afin de révéler des insights exploitables.
De plus, la data analyse inclut le développement et la mise en œuvre de modèles prédictifs pour évaluer les risques et les opportunités. Avec l'augmentation du volume de données disponibles, la data analyse est devenue essentielle pour les entreprises cherchant à prospérer dans un environnement toujours plus axé sur les données.