Programme
Maîtrisez les compétences fondamentales d'un.e Data Scientist
en quelques semaines
Boîte à outils de la Data Analyse
Maîtrisez les outils fondamentaux de la Data Analyse : Python comme colonne vertébrale, SQL pour les requêtes et Jupyter Notebooks pour la visualisation.
Python
SQL
Jupyter
Matplotlib
Decision Science
Exploitez les statistiques pour élaborer des analyses avancées et prendre des décisions commerciales éclairées : inférences statistiques, tests d'hypothèses, régression multivariée et intervalles de confiance.
Pandas
Numpy
Statsmodels
Machine Learning & Deep Learning
Maîtrisez les workflows du Machine Learning et du Deep Learning. Comprenez les concepts mathématiques et les implémentations numériques derrière les modèles, en particulier l'utilisation des Transformers, un pilier de l'Intelligence Artificielle moderne.
Scikit-Learn
Tensorflow
Google Compute
ML Engineering & projets en groupe
Transformez vos modèles en un code Python reproductible qui peut être entraîné sur des données volumineuses dans le cloud. La phase de projet combine le travail en équipe avec des cours sur l'IA générative, l'éthique dans l'IA, et les bonnes pratiques pour la mise en œuvre de pipelines CI/CD efficaces.
Git
Docker
MLflow
FastAPI
Débutez votre immersion gratuitement ! Participez à nos ateliers gratuits en Développement web, Data ou UX.
Ce que vous apprendrez dans la pratique
Vous apprendrez à travers 6 modules. Soit à temps plein pendant 2 mois, soit à temps partiel pendant 6 mois (400 heures de formation).
Prepwork : préparez-vous à la formation
40h
- Configurez votre environnement d'apprentissage (notes, éditeur de texte, ...)
- Terminal, Git et commandes de base de l'OS
- Bases de Python
- Fondamentaux mathématiques (de manière ludique et intuitive !)
Ce que l’on attend de vous
- 40 heures de travail préparatoire en ligne
- Validation des fondamentaux mathématiques et des bases en Python
Data Analyse
80h
- Sourcez des données à partir de fichiers, de web scraping ou d'API
- Manipulez les données avec Python, Pandas et Numpy
- Interrogez / stockez des données avec SQL et Google Big Query
- Visualisation avec Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn et Plotly
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Une base de données construite en scrapant des données de librairies en ligne
- Analyse avancée des performances du football en SQL
- Tableau de bord visuel connecté à des API boursières
Decision Science
40h
- Modèles statistiques pour les régressions linéaires/logistiques multivariées
- Programmation orientée objet en Python
- Présentations avec graphiques interactifs
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Un challenge de 40 heures de consultation de données basé sur des données réelles d'un marché
- Présentations individuelles de vos résultats clés à votre client
Machine Learning
80h
- Bibliothèques Scikit-learn et XGBoost
- Apprentissage supervisé (linéaire, KNN, SVM, Arbres, Ensembles)
- Apprentissage non supervisé (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
- Données structurées (tabulaires, séries temporelles avec SARIMAX...)
- Données non structurées (images, textes avec Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Modèles de Machine Learning parfaitement adaptés à vos tâches
- Pipelines combinant le traitement des données et les prédictions des modèles
- Modèle de compression d'images par clustering de couleurs
- Algorithmes de détection des spams
- Modèle de prédiction des prix de l'immobilier
Deep Learning
40h
- TensorFlow
- Keras
- Transformers
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Réseau neuronal dense pour la détection des transactions frauduleuses
- Apprentissage par transfert pour la classification d'images
- Auto-encodeurs pour la compression et le débruitage des images
- Réseaux récurrents pour les prévisions météorologiques
- Word embedding pour l'analyse des sentiments ou l'autocomplétion de textes
- Recoder un transformer de A à Z pour comprendre parfaitement toute son architecture
- Utilisation d'un outil no-code pour créer facilement des applications de GenAI
Machine Learning Engineering (MLOps)
40h
- Code VS et ligne de commande
- Google Cloud, machines virtuelles, SSH pour le formateur
- MLflow & Prefect pour l'orchestration DAG
- Docker & Fast API pour le backend
- Streamlit pour le frontend
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Modèle de Machine Learning de prédiction des tarifs de taxi, entraîné sur des données volumineuses sur le cloud avec des GPU.
- Tableau de bord visuel sur le web montrant les prédictions en direct (sur des graphiques, des cartes, etc.)
- Modèles entraînés en production capables de s'auto-réparer
IA Générative
- ChatGPT
- Copilot
- LangChain
Ce que vous apprendrez :
- IA Générative : gagnez en productivité en utilisant des outils d'IA générative
- Éthique de l'IA : apprenez à utiliser et développer l'IA de manière éthique
- IA Explicative : rendez compréhensibles les modèles d'IA complexes
- CI/CD : maintenez et entraînez les modèles de Deep Learning grâce à des pipelines CI/CD efficaces
Semaines de projet
80h
Utilisez des référentiels de données ouverts (initiatives gouvernementales, Kaggle, Paper with Code, etc.) ou apportez votre propre jeu de données privé. Avec l'encadrement à temps plein de professeurs experts, développez le produit Data qui vous fait rêver.
Ce que vous allez construire en pratique
- Créer une application avec une démonstration en direct des prédictions du modèle
- Créer une analyse approfondie d'un ensemble de données d'entreprise
- Reproduire les derniers articles de recherche en IA (Intelligence Artificielle) avec les Big Models
Career Week : une semaine dédiée à votre projet professionnel
- Affinez votre projet professionnel et peaufiner votre profil
- Bénéficiez de notre réseau de +22 000 alumni et +985 entreprises partenaires
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Coaching personnalisé
- CV & lettre de motivation
- Préparation aux entretiens techniques
Campus
Choisissez votre campus
Vous pouvez suivre notre programme en ligne, ou dans l'un de nos 45 campus. Choisissez votre destination dès maintenant !
Vous souhaitez en savoir plus sur notre bootcamp Data Science & IA ?
Recevez le programme complet
Découvrez notre méthodologie
Atteignez vos objectifs

Admission
Comment postuler à la formation en Data Science & IA ?
Notre formation en Data Science & IA est très complète et intense. Si vous n'avez pas encore les pré-requis demandés, nous vous aiderons à les atteindre ! Votre dossier de candidature sera traité sous 48h.
Pré-requis
Programmation : vous devez être à l'aise avec les types de données et les variables, les conditions, les boucles, les fonctions et les structures de données.
Mathématiques : niveau requis équivalent à la Terminale S, ce qui signifie que vous êtes à l'aise avec les fonctions, les dérivés et les systèmes d'équations linéaires.
Prenez rendez-vous avec un conseiller
Lorsque vous postulerez, nous vous recontactons pour planifier un entretien vidéo de 30 minutes. Nous discuterons ensemble de votre projet professionnel et de votre motivation.
Passez notre quiz technique
Vous passerez un quiz sur la programmation et les mathématiques qui vous aidera, ainsi que l'équipe chargée des admissions, à mieux évaluer votre niveau actuel.
Options de financement & travail préparatoire
Posez toutes vos questions à nos conseillers
Les aides financières
Découvrez nos options de financement
Les financements ne devraient jamais être un frein à la formation ! Nous avons mis en place de nombreuses solutions de financement, pour vous permettre de nous rejoindre au plus vite et de lancer votre carrière dans la Tech.
F.A.Q.
- Rejoindre une équipe en tant que Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer.
- Travailler en freelance sur des projets de Data Science et d'IA.
- Lancer une startup axée sur la Data Science et l'IA.
Leur travail consiste à identifier les bons ensembles de données, à les collecter et à les nettoyer, puis à les analyser pour identifier les motifs et les tendances. Ils utilisent le machine learning, la modélisation statistique et l'intelligence artificielle pour extraire les données dont l'entreprise a besoin.
Les data scientists présentent leurs résultats et font des recommandations à d'autres membres de l'organisation, et créent des algorithmes et des modèles prédictifs pour extraire des informations précieuses à partir des données.
- Quel niveau dois-je avoir en programmation ? Vous devez être à l'aise avec les types de données et les variables, les conditions, les boucles, les fonctions et les deux structures de données list & dict (nommées Array et Hash en Ruby). Si vous connaissez ces sujets dans d'autres langages que Python (comme Ruby, JavaScript, C ++, etc.), vous avez les bonnes bases en programmation !
- Quel niveau dois-je avoir en mathématiques ? Pour rejoindre notre cours en Data Science vous devez également posséder un niveau minimum en mathématiques et vous familiariser avec les concepts abordés en terminale scientifique. Nous avons besoin que vous soyez à l'aise avec les fonctions, leurs dérivés et leurs systèmes d'équations linéaires. Un travail de préparation supplémentaire vous sera donné avant le démarrage du bootcamp pour rafraîchir tous ces concepts ainsi que des exercices plus avancés sur l'algèbre linéaire, les probabilités et les statistiques.
Bootcamp Data Analytics
Après la formation en Data Science du Wagon, vous pourrez postuler à des emplois de Data Analyst.
Concernant les postes de Data Scientist ou Data Engineer : si les grandes entreprises tech recrutent des profils ayant déjà une solide experience en mathématiques et/ou un doctorat, les structures plus modestes attendent un parcours moins académique. Tout dépendra de votre profil !
Dans un programme académique vous commencerez à apprendre toutes les bases théoriques - par exemple, la couche matérielle de votre ordinateur, ou des concepts avancés d'algèbre linéaire et de statistiques - avant de passer à des sujets appliqués comme le Développement Web ou le Machine Learning. Cela n'est utile que si vous souhaitez pouvoir naviguer entre ces couches.
De nos jours, vous pouvez construire presque tout en ne maîtrisant que la dernière partie : c'est ce que vous apprendrez dans nos formations.
Bien sûr, ce sera votre rôle de continuer à apprendre dans votre nouveau travail et de devenir plus expert dans des sujets spécifiques.
Si vous ne comprenez pas le français, vous ne pourrez pas rejoindre la formation en France.
Notre équipe Admission vous recontactera par email pour programmer avec vous un entretien Zoom pour en savoir plus sur vos objectifs et répondre à vos questions sur nos bootcamps.
L'épreuve consiste en un cas pratique d'études de jeux de données sur une problématique métier, pour lesquels le candidat devra remettre un notebook, produire un dossier et le présenter devant un jury de professionnels.
Chaque bloc de compétences validé sera sanctionné par une attestation de réussite du bloc. Il est possible de valider un ou des blocs manquants lors d’une session d’examens ultérieure. Le taux de réussite à la certification est de 72% au niveau national en 2022. Ce sont 113 personnes qui ont été certifiés au niveau national, en 2021.
Afin d’être éligible à la certification RNCP, vous devez justifier d’un niveau 5 (bac +2), même si cela n’est pas nécessaire pour suivre notre formation. N’hésitez pas à nous contacter pour vérifier votre éligibilité.
Notre équipe Admission vous recontactera par email pour programmer avec vous un entretien Zoom pour en savoir plus sur vos objectifs et répondre à vos questions sur nos bootcamps. Nous vous conseillons de postuler au moins 2 à 3 semaines avant le début de la formation si vous souhaitez mobiliser des financements publics.
Explorez les carrières en Développement Web et en Data, ou découvrez les parcours parfois surprenants de nos alumni autour du monde.
En fin de formation, notre Service Carrières vous préparera à décrocher un emploi grâce à un accompagnement personnalisé et un réseau de 985 partenaires recruteurs.
Il vous est également possible de poursuivre sur des formations d’un niveau RNCP supérieur (niveau 7).
Plus qu'un bootcamp,
rejoignez un réseau tech mondial
En choisissant Le Wagon, vous rejoignez une communauté soudée d'alumni, de professeurs et d'entreprises partenaires. Bénéficiez d'un accès à vie aux supports de cours et aux offres d'emploi du réseau.
22 000
alumni
45
campus
1 500
experts tech et professeurs
93k
participants à nos événements
Vous souhaitez en savoir plus sur notre bootcamp Data Science & IA ?
Recevez le programme complet
Découvrez notre méthodologie
Atteignez vos objectifs
