Temps plein (9 semaines)

En 9 semaines intensives à Lausanne, 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.

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En 9 semaines intensives, apprenez la Data Science de Python au Machine Learning avec Le Wagon.
Détails de la formation Postulez
10 oct. 2022 - 9 déc. 2022 Cours en Français (8 500 CHF)
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Bientôt disponible 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
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Rejoignez une formationunique en Data Science

Notre formation en Data Science à Lausanne 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.

La formation Data Science du Wagon vous donne les compétences nécessaires pour lancer votre carrière dans une équipe Data,
Formez-vous à la Data Science en 9 semaines
Découvrez ce que nos diplômés ont réalisé en 2 semaines

Programme de la formation Data Science

Notre programme à Lausanne 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.

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Python en Data Science

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.

Base de données relationnelle et SQL

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.

Visualisation de données

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.

Statistiques, Probabilités, Algèbre linéaire

À Lausanne, 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.

c pulse Inférences statistiques

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.

speaker Communication

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.

Preprocessing et Apprentissage Supervisé

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).

Généralisation et Overfitting

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.

Métriques de Performance

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).

Apprentissage non supervisé et Méthodes Avancées

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.

Réseaux de neurones

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.

Computer Vision

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.

Séries temporelles & données de textes

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).

Faciliter le Deep Learning

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.

Machine Learning Pipeline

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.

Workflow de Machine Learning avec MLflow

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.

Mise en production avec Google Cloud Platform

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.

Projet Data en équipe

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.

  • Collaborez efficacement en équipes de 3 à 4 personnes sur un projet réel de Data Science.
  • Utilisez un mélange de vos propres jeux de données (si vous travailler sur le projet d'une entreprise/association) et de données disponibles en Opensource (initiatives gouvernementales, Kaggle, etc.)
  • Mettez en pratique les techniques et méthodologies abordées lors des précédents modules et appuyez-vous sur la boîte à outils que vous aurez développé tout au long de la formation.
  • Inventez, pitchez, concevez, codez et déployez un projet Data. Vous le présenterez lors du dernier jour de votre formation et vous pourrez l'intégrer à votre portfolio pour mettre en valeur vos nouvelles compétences en Data Science.

Admission & travail préparatoire

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.

Pré-requis en Python et en mathématiques
  • Pré-requis en Python

    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).

  • Pré-requis en Mathématiques

    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.

  • Testez votre niveau

    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.

Travail préparatoire

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.

Une journée type de formation au Wagon Lausanne

From morning lectures to evening talks, every day in Lausanne is action-packed.

  • 08:30 Cours
  • 10:00 Challenges
  • 15:30 Yoga
  • 16:30 Recap
  • 17:30 Événements 19:30
Cours
Cours08:30 - 10:00

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.

Challenges
Challenges10:00 - 15:30

Retrouvez votre “buddy” du jour et travaillez sur une série de challenges de code, suivis et évalués par notre plateforme et par nos professeurs.

Yoga
Yoga (Optionnel)15:30 - 16:30

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.

Live code
Recap16:30 - 17:30

Revoyez les challenges du jour et ayez un aperçu des cours à venir pendant les sessions de live code.

Talks & ateliers
Événements (Optionnel)17:30 - 19:30

Inspirez-vous des histoires et conseils d’entrepreneurs à succès invités lors de nos talks et ateliers exclusifs.

Semaine carrière

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 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 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 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 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.

Programme de la semaine
lundi
  • Découverte des carrières data
mardi
  • Préparation à l'embauche
mercredi
  • Préparation aux tests techniques
jeudi
  • Postulez à vos premières offres d'emploi
vendredi
  • Plan d'action post-formation

Des professeurs passionnés

Nous prenons l'enseignement très au sérieux. Tous nos professeurs sont des développeurs expérimentés, mais aussi des enseignants passionnés et impliqués, qui souhaitent transmettre leur savoir et inspirer les élèves dans leur apprentissage de la Data Science.

Sinan Ucak
Sinan Ucak

Sinan est Product Owner dans une Startup à Lausanne. Ingénieur de formation, il a travaillé pour Philip Morris dans la région. Puis il a voulu s'éloigner du monde corporate et a fait Le Wagon fin 2019. Il développe des projets web perso depuis.

Plus sur Sinan

Réseau et enseignement à vie

Notre formation en Data Science à Lausanne 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.

Slack icon Groupes Slack

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.

Enseignement en ligne

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.

Communauté tech

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.

Icon tutorials Présence internationale

Nos différentes formations sont suivies dans 41 campus à travers le monde : partout où vous allez, vous appartenez à la communauté du Wagon !

Communauté et outils à vie

Décrochez un emploi dans la data à Lausanne

Une fois la formation Data Science terminée, vous pouvez bénéficier de notre Service Carrières. Nous vous aiderons à rencontrer les meilleurs recruteurs à Lausanne et vous mettrons en contact avec des alumni ayant choisi la même voie que vous.

microsoftwordCreated with Sketch. Career Playbook

Accédez à un guide complet pour lancer votre carrière et trouver un emploi en Data Science après la formation à Lausanne : soignez votre portfolio, utilisez notre réseau de 14 927 diplômés, et trouvez l'emploi de vos rêves.

myspaceCreated with Sketch. Événements Carrière

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.

buymeacoffeeCreated with Sketch. Alumni Coaching Sessions

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.

wechatCreated with Sketch. Mises en relation

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 alumni de notre formation Développeur Web rejoignent les meilleures entreprises

Ils recrutent tous les jours nos alumni en data à Lausanne

Les meilleures entreprises s'associent au Wagon pour recruter nos alumni en tant que Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers et Product Managers.

Getaround A recruté 6 alumni
+4
ContentSquare A recruté 1 alumni
Aircall A recruté 3 alumni
+1
Doctolib A recruté 9 alumni
+7
Google A recruté 5 alumni
+3
Frichti A recruté 1 alumni

Trouvez le bon financement

Nous vous aiderons à choisir l'option la plus adaptée à Lausanne.

Aide Suisse à la montagne
Aide Suisse à la montagne

Obtenez une subvention de 50% du prix de la formation si vous travaillez dans une petite entreprise (maximum 49 employés temps plein) située en Montagne (au moins zone 2).

Vérifiez si vous pouvez bénéficier de l'aide
1000 CHF pour les employés en poste
1000 CHF pour les employés en poste

Une subvention de 1000 CHF est possible via le programme Boost #lifelonglearning co-développé par Digital Switzerland et UBS. 2 conditions importantes : être en emploi et que l'employeur contribue également à la formation.

Toutes les informations
Reconversion professionnelle avec l'AI
Reconversion professionnelle avec l'AI

Si vous êtes à l'AI vous pouvez demander un financement complet de la formation à votre caisse dans le cadre d'une reconversion professionnelle. L'AI peut aussi continuer à verser vos indemnités journalières ainsi que contribuer aux frais de transport et de nourriture.

Formation Data Science : le certificat le plus reconnu

Formation Développeur Web #1 sur Switchup Logo Coursereport

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.

Campus Le Wagon Lausanne

Formation Data Science à Lausanne
Le Wagon Lausanne - Coding School
Rue de Lausanne 64, 1020 Renens

Des questions sur notre formation à Lausanne ?

Si vous êtes arrivés ici, cela signifie que vous souhaitez en savoir plus sur Le Wagon : comment postuler à nos formations, qui peut participer, ce que vous allez apprendre... Parfait ! Nous sommes là pour vous répondre.

Y-a-t-il des événements à Lausanne ?

Oui, environ une fois par semaine, il y a un événement optionnel au Wagon pour les étudiants intéressés qui se déroule généralement de 18h30 à 20h.

Tous nos événements sont répertoriés ici

Combien y-a-t-il d’élèves par promotion à Lausanne ?

Les promotions sont d'environ 12 élèves à Lausanne. C'est un bon nombre pour apprendre dans de bonnes conditions et bénéficier d'un enseignement personnalisé.

Quelles sont les conditions de paiement ?

[Full-time] Le paiement se fait en 2 fois : 50% avant de commencer et 50% vers le milieu de la formation.

[Part-time] Le paiement se fait en 3 fois : 30% avant de commencer, 40% vers le milieu et 30% un peu avant la fin de la formation.

Y-a-t-il du Yoga à Lausanne ?

Nous n'avons pas encore mis en place les cours de Yoga à Lausanne. Par contre il est conseillé de prendre des pauses et de s'aérer l'esprit régulièrement car les journées sont intenses 😅

Quelles sont les horaires à Lausanne ?

[Full-time] La journée type démarre à 8h30 et se termine à 17h30. Il y a un cours le matin de 8h30 à 9h30, puis du travail sur des exercices ou des projets, et enfin une session de "livecode" de 16h30 à 17h30.

[Part-time] Les horaires sont indiqués ici

Pour les 2 formats Full-time & Part-time, en général au Wagon les cours ont lieu même pendant les jours fériés, sauf mention contraire dans le contrat de formation. Pour le Part-time, il y a un break de 3 semaines pendant les vacances de fin d'année.

Comment venir au Wagon tous les jours ?

🚃 Si vous venez en train, le plus simple est de descendre à la gare de Renens, puis de prendre le bus (5 min) ou de marcher (10 min) jusqu'au Wagon. Il est aussi possible d'arriver par la gare de Malley.

🚎 Si vous venez en bus, les lignes 17 et 19 vous déposeront directement devant le Wagon. Les lignes 32 & 33 passent également à proximité des locaux.

🚗 Si vous venez en voiture, nous avons des places de parc disponibles sur demande. Il faut compter 300 CHF pour la durée de la formation. Il est conseillé de prévenir assez tôt pour s'assurer une place de parc.

Le Wagon Lausanne sur Google Maps

En quelle langue sont les cours ?

À Lausanne, les cours sont dispensés en Français.

Néanmoins, sur la plateforme d'apprentissage du Wagon, les supports de cours et les exercices sont en anglais. L'aide sur internet aussi. Il est donc nécessaire d'avoir un bon niveau d'anglais pour postuler et pouvoir être à l'aise tout au long de la formation.

Est-ce que je dois savoir coder ?

Oui, il faut savoir coder un minimum. Notre formation en Data Science est très intense et vous y aborderez des sujets avancés dès la première semaine. Contrairement à notre formation en Développement Web pendant laquelle les étudiant.e.s passent 3 semaines à apprendre les bases du langage Ruby, les candidat.e.s au bootcamp Data Science ont besoin de bases 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 en Ruby, JavaScript ou dans un autre langage que Python, n'hésitez pas à vous lancer dans ces cours gratuits sur les fondamentaux & intermédiaires avant le début de la formation.

Où faire Le Wagon ?

Nous conseillons toujours aux étudiants de faire Le Wagon dans la ville où ils se projettent à l'avenir.

La formation apporte des compétences techniques, mais est aussi une aventure humaine avec les autres étudiants de la promotion et les alumni. C'est l'occasion de développer son réseau dans le tissu Tech local et de profiter des liens que Le Wagon a forgés avec les entreprises, les incubateurs, les investisseurs, etc... de la région.

Quelles solutions pour manger le midi ?

[Full-time] Il y a un très bon restaurant dans le bâtiment qui propose chaque jour 2 menus différents avec des produits frais et locaux. Il faut compter 13.50 CHF pour le menu.

Certains étudiants préfèrent apporter leur repas et utilisent le coin cuisine au Wagon (frigo et micro-ondes). Enfin il y a des supermarchés à proximité.

[Part-time] Nous conseillons aux étudiants de manger avant ou après la session du soir ou d'apporter quelque chose avec eux.

Quelles sont les possibilités d’hébergement ?

Nous avons des contacts pour vous trouver une chambre dans des familles d'accueil ou des appartements à côté du Wagon. Il faut compter environ 600 CHF / mois. Il est conseillé de prévenir assez tôt pour organiser l'hébergement.

Y-a-t-il un diplôme à la fin de la formation ?

Le Wagon délivre un certificat de complétion à la fin du Bootcamp pour les étudiants qui ont suivi la formation sérieusement et qui ont complété un certain pourcentage des exercices et projets quotidiens.

Le Wagon Lausanne est certifié Eduqua qui labellise les instituts de formation continue en Suisse (Certificat #18688-43). Mais le diplôme du Wagon n'est pas encore reconnu officiellement par les instances Suisses.

Pour plus d’informations, vous pouvez visiter notre section FAQ ! Si vous souhaitez échanger avec l’équipe du Wagon, n’hésitez pas à nous contacter.

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Vous souhaitez aller plus loin ?

La prochaine Formation Data Science à Lausanne à temps plein commence le 10 oct. 2022

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