Bootcamp

Le programme en Data Science à Montréal

Faites prendre un nouveau tournant à votre carrière en apprenant les compétences Data les plus recherchées du marché avec le bootcamp classé n°1 dans le monde.

4.98/5 - 5,200 avis d'étudiants

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Programme

Maîtrisez les compétences fondamentales d'un 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 (préparation des données, sélection des modèles, évaluation et fine-tuning) et comprenez les concepts mathématiques et les implémentations numériques derrière les modèles.

  • 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, à l'aide de machines virtuelles et de bases de données en ligne. Surveillez et réentraînez les modèles si nécessaire, et exposez-les via des API.

  • Git
  • Docker
  • MLflow
  • FastAPI

Débutez votre immersion gratuitement ! Assistez à nos webinars en développement web, data ou UX.

Découvrez le programme en détail

Consultez le programme de notre formation, semaine par semaine.

Prepwork : préparez-vous à la formation

Après avoir été accepté, vous recevrez environ 40 heures de travail préparatoire à faire en ligne, soigneusement sélectionnées par Le Wagon. Ce travail vous permettra d'acquérir les bases nécessaires en Python et en mathématiques avant le début de la formation.

  • 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

Apprenez Python pour la Data Science : extrayez des données de bases de données relationnelles, manipulez des matrices de données volumineuses et créez des visualisations. Comprenez les concepts mathématiques clés pour l'analyse des données, comme les statistiques et l'algèbre linéaire.

  • 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

Mettez-vous dans la peau d'un consultant Data et apprenez à maîtriser la phase de préparation d'un data set volumineux. Extrayez des informations en interprétant des résultats statistiques basés sur des modèles de régression multivariés, des tests d'hypothèse et des intervalles de confiance.

  • 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

Implémentez le workflow du Machine Learning avec Scikit-Learn (préparation des données, feature engineering, sélection des modèles, évaluation et fine-tuning) et comprenez les intuitions mathématiques et les implémentations numériques des modèles de ML.

  • 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

Le Deep Learning n'aura plus de secret pour vous ! Comprenez l'architecture des réseaux de neurones (neurones, couches, piles) et leurs paramètres (activations, pertes, optimiseurs). Construisez vos propres réseaux de neurones (denses, récurrents ou convolutifs), pour travailler sur des images, des séquences et des textes. Apprenez à réutiliser et à transférer l'apprentissage à partir de "grands modèles" pré-entraînés issus des dernières recherches open-source. Mettez la main à la pâte avec des encodeurs automatiques, des pipelines de traitement des données par lots et l'entraînement par GPU.

  • 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

  • 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

Machine Learning Engineering (MLOps)

Transformez vos meilleurs modèles en un package python reproductible qui peut être entraîné sur des données volumineuses dans le cloud, à l'aide de machines virtuelles et de bases de données en ligne. Surveillez les performances de votre modèle au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données, réentraînez-le si nécessaire et exposez ses prédictions via des API ou des sites Web.

  • 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

Semaines de projet

La phase de projet est l'expérience ultime du bootcamp. Collaborez efficacement en équipes de 3-4 personnes sur un véritable projet de Data Science que vous présenterez lors du Demo day.
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

Rencontrez des professionnels de la Tech, inspirez-vous du parcours de nos alumni, affutez CV et portfolio et préparez-vous aux entretiens.

  • Affinez votre projet professionnel et peaufiner votre profil
  • Bénéficiez de notre réseau de +15 000 alumni et +985 entreprises partenaires

Ce que vous allez réaliser en pratique

  • Coaching personnalisé
  • CV & lettre de motivation
  • Préparation aux entretiens techniques

Prepwork : préparez-vous à la formation

Une fois que vous aurez été accepté, vous recevrez environ 40 heures de ressources d'apprentissage en ligne, soigneusement sélectionnées par Le Wagon. Ce travail préparatoire vous permettra d'acquérir les bases nécessaires en Python et en mathématiques avant le début du bootcamp.

  • 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

Analyse de données

Apprenez Python pour la Data Science : extrayez des données de bases de données relationnelles, manipulez des matrices de données volumineuses et créez des visualisations. Comprenez les concepts mathématiques clés pour l'analyse des données, comme les statistiques et l'algèbre linéaire.

  • Sourcer des données à partir de fichiers, de web scraping ou d'API
  • Manipuler les données avec Python, Pandas et Numpy
  • Interroger / stocker des données avec SQL et Google Big Query
  • Visualisation avec Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn et Plotly

Ce que vous allez construire 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

Mettez-vous dans la peau d'un consultant Data et apprenez à maîtriser la phase de préparation d'un data set volumineux. Extrayez des informations en interprétant des résultats statistiques basés sur des modèles de régression multivariés, des tests d'hypothèse et des intervalles de confiance.

  • Modèles statistiques pour les régressions linéaires/logistiques multivariées
  • Packaging et programmation orientée objet en Python
  • Présentations sur ordinateur portable avec graphiques interactifs

Ce que vous allez construire en pratique

  • Un challenge de 40 heures de consultation de données basé sur des données réelles d'un marché
  • Présentations de vos résultats à votre client fictif

Machine Learning

Implémentez le workflow du Machine Learning avec Scikit-Learn (préparation des données, feature engineering, sélection des modèles, évaluation et fine-tuning) et comprenez les intuitions mathématiques et les implémentations numériques des modèles de ML.

  • 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 construire 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

Dévoilez la magie du Deep Learning ! Comprenez l'architecture des réseaux de neurones (neurones, couches, piles) et leurs paramètres (activations, pertes, optimiseurs). Construisez vos propres réseaux de neurones (denses, récurrents ou convolutifs), pour travailler sur des images, des séquences et des textes.

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.

  • 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 construire 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

Machine Learning Engineering (MLOps)

Transformez vos meilleurs modèles en un package python reproductible qui peut être entraîné sur des données volumineuses dans le cloud, à l'aide de machines virtuelles et de bases de données en ligne. Surveillez les performances de votre modèle au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données, réentraînez-le si nécessaire et exposez ses prédictions via des API ou des sites Web.

  • 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 construire en pratique

  • Modèle ML 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
  • Word embedding pour l'analyse des sentiments ou l'autocomplétion de texte

Projets

La phase de projets est l'aboutissement de la formation. Collaborez efficacement en équipe de 3-4 personnes sur un véritable projet de Data Science auquel vous participerez ou que vous présenterez à votre classe. Utilisez des jeux de données en accès libres (initiatives gouvernementales, Kaggle, Paper with Code, etc.) ou apportez votre propre jeu de données. Avec le soutien à plein temps de professeurs experts, laissez votre rêve le plus fou devenir réalité !

Ce que vous allez construire en pratique

  • Créer une application avec une présentation en direct des prédictions du modèle.
  • Créez une analyse approfondie d'un ensemble de données réelles.
  • Reproduisez les derniers modèles utilisées en IA (Intelligence Artificielle).

Commencez votre carrière dans la science des données !

Rencontrez des experts en Data Science qui travaillent dans des startups ou des grandes entreprises, préparez votre CV et faites des simulations d'entretien pour préparer votre recherche d'emploi. Approfondissez des sujets essentiels liés aux données.

  • Préparation à votre recherche d'emploi
  • Connexion à nos 15 000 anciens élèves et à plus de 985 partenaires d'embauche.

Ce que vous ferez en pratique

  • Coaching 1:1 
  • Révision de votre CV et de la lettre de motivation
  • Préparation aux entretiens techniques

Vous souhaitez en savoir plus sur notre bootcamp Data Science ?

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Téléchargez le programme Data Science

Un programme immersif pour développer vos compétences tech en quelques semaines.

  • Cours
    Cours 9h-10h30

    Prenez un café et commencez chaque matin par un cours interactif et dynamique, avant de mettre en pratique ce que vous aurez appris.

  • Challenges
    Challenges 10h30-16h

    Faites équipe avec votre partenaire pour la journée et travaillez sur une série de challenges de code avec l'aide de nos professeurs.

  • Pause
    Pause 16h-17h

    Apprendre à coder peut être très intense, c'est pourquoi nous organisons des activités pour vous aider à vous détendre.

  • Live Code
    Live Code 17h-18h

    Revoyez les challenges du jour et découvrez les cours à venir pendant les sessions de live code.

  • Evénements
    Evénements 18h-20h

    Participez à des événements et faites vos premiers pas dans la Tech avec des ateliers et des conférences animées par des experts du secteur.

  • Cours
    Cours

    Visionnez le premier cours de la semaine à votre rythme sur notre plateforme en ligne. Assistez au deuxième cours de la semaine en direct sur le campus le samedi ! Saisissez les concepts fondamentaux et préparez-vous à résoudre des challenges pratiques.

  • Challenges
    Challenges

    Retrouvez vos camarades et vos professeurs les mardis et jeudis soirs ainsi que le samedi pour travailler sur des défis concrets. Apprenez à penser et à résoudre des problèmes comme un professionnel de la Data.

  • Récap'
    Récap'

    Participez à une session de code interactive dirigée avec l'un de nos professeurs et résolvez des challenges avancés en groupe.

  • Flashcards
    Flashcards

    Consolidez vos connaissances chaque jour grâce aux Flashcards.

Des profs passionnés, un apprentissage pratique et reconnu

  • Rejoignez une classe à taille humaine (1 professeur pour 7 étudiants)
  • Apprenez sur de vrais projets tech
  • Recevez de l’aide de professeurs passionnés en temps réel
  • Gardez accès à vie à la plateforme et au Slack du Wagon
  • Concevez et présentez votre projet tech en équipe
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  • "Si vous êtes à la recherche d'un bootcamp qui offre un programme complet, un excellent environnement d'apprentissage et un incroyable soutien professionnel post-bootcamp, alors Le Wagon est fait pour vous !"

    Joseph Gulay Ernst & Young

    Joseph Gulay

    Maintenant Data Analyst chez Ernst & Young

  • "C’est impressionnant ce que l’on apprend en seulement 9 semaines. Au-delà des bases solides en développement web, on apprend à se challenger. Ca nous fait énormément progresser sur le plan professionnel et humain !"

    Carolina Cota N26

    Carolina Cota

    Maintenant Développeuse Backend chez N26

  • "Deux mois après avoir terminé le Bootcamp, j'ai eu mon premier emploi en tant que Software Engineer Junior. Cela n'aurait pas été possible sans le soutien incroyable des équipes du Wagon."

    Mathieu Longé 99designs

    Mathieu Longé

    Maintenant Software Engineer chez 99designs

  • "Le Wagon permet d'intégrer le monde de la Tech et d'apprendre de nouvelles compétences grâce aux professeurs qui vous soutiendront pendant votre formation. N'hésitez surtout pas à poser 100 questions comme je l'ai fait."

    Ștefania-Ella Centea ASDA

    Ștefania-Ella Centea

    Maintenant Product Manager Junior chez ASDA

  • "Après 3 ans en banque d'investissement, Le Wagon m'a permis d'actualiser mes connaissances et me doter des outils pour relever mon prochain défi professionnel."

    Ayelen   Klas Razor Group

    Ayelen Klas

    Maintenant Senior Growth & Operations Manager chez Razor Group

  • "L'expérience a été au-dessus de mes attentes très élevées : le contenu de la formation en Data Science et la plateforme pédagogique sont si bien structurés et l'équipe du Wagon nous aide beaucoup."

    Josselin Grouas IBM

    Josselin Grouas

    Maintenant Consultant Data / IA Manager chez IBM

  • "Le projet final, réalisé en groupe, était très complexe. En parvenant à le réaliser j'ai compris tous les progrès qu'on a accomplis. Je recommande !"

    Rafael Knabben ResearchGate

    Rafael Knabben

    Maintenant Data Quality Analyst chez ResearchGate

  • "Le Wagon a changé ma vie ! Je viens d'un milieu commercial, et Le Wagon m'a donné toutes les connaissances techniques pour commencer une carrière de développeuse."

    Isabelle  Ferrier amlconsult GmbH

    Isabelle Ferrier

    Maintenant Développeur Web chez amlconsult GmbH

  • "J’arrive désormais à écrire du code, exploiter des données avec beaucoup plus d’aisance. J’ai apprécié comment Le Wagon est également présent dans les recherches d’emploi."

    Cyril  Aubry N26

    Cyril Aubry

    Maintenant Data Analyst Junior chez N26

  • "Le Wagon m'a fait passer de scénariste à développeur et m'a aidé à trouver un emploi et une carrière de rêve ! Je me sens valorisé, je suis bon dans ce que je fais et où je travaille de la manière qui me convient le mieux."

    Martinho Hoffman Zyte

    Martinho Hoffman

    Maintenant Développeur Python chez Zyte

  • "Les enseignants sont d'excellents pédagogues. Ils s'assurent que les étudiants comprennent les concepts clés avec des exemples concrets jusqu'à ce qu'on ait compris."

    Jordan  Luong Shippio

    Jordan Luong

    Maintenant Développeur Full-stack chez Shippio

  • "Les professeurs veillent à ce que vous compreniez chaque concept, que vous utilisiez correctement les outils pour tirer le meilleur parti de cette expérience extraordinaire."

    Timothée Filhol Biofourmis

    Timothée Filhol

    Maintenant Data Scientist Junior chez Biofourmis

Service carrièreS

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93%

des diplômés trouvent un emploi dans la Tech

3 mois

en moyenne pour trouver un emploi

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Témoignages d'employeurs

  • "J'ai rencontré huit étudiants du Wagon et j'ai été très impressionné par leur talent et la variété de leurs profils. Ce que j'aime particulièrement, c'est qu'ils viennent d'horizons très différents, qu'ils ont tous décidé de changer de carrière et qu'ils sont très enthousiastes à l'idée de travailler dans la Tech."

    Nicholas Laroche Beatconnect

    Nicholas Laroche

    CTO - Cofondateur

    Beatconnect

  • "Le Wagon s'est révélé être une excellente école de code pour notre entreprise. Nous sommes conquis par son programme bien structuré. Nous avons embauché 6 élèves du Wagon Montréal et nous sommes très satisfaits. Leur passion, leur curiosité et leur désir d'apprendre en font des candidats très prometteurs. "

    Yannick Bessette Beslogic

    Yannick Bessette

    CEO - Fondateur

    Beslogic

  • "Dans le monde de l'entreprise, le temps et les ressources manquent souvent pour encadrer les nouveaux développeurs, mais les anciens élèves du Wagon ont déjà des fondations solides en arrivant à leur poste. "

    Julie Lacasse Cobalt Intelligence

    Julie Lacasse

    Consultante RH

    Cobalt Intelligence

  • "Un des avantages d'être partenaire de recrutement du Wagon c'est d'avoir accès permanent à un vivier de candidats motivés, résiliants et talentueux qui cherchent à sauter le pas et travailler dans la Tech. "

    Stefano Apostolakos Webistry

    Stefano Apostolakos

    Vice-président - Cofondateur

    Webistry

Financements

Vous avez besoin d'aide pour financer votre formation ?

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  • Paiement en plusieurs fois - Echelonnez le paiement de vos frais de scolarité.
  • Financement public - Faites financer votre bootcamp par des fonds et subventions publics.
  • Prêts - Obtenez un prêt auprès de l'un de nos partenaires.
  • Bourses d'études - Bénéficiez d'une bourse dédiée aux communautés sous-représentées dans la tech.
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Admission

Comment postuler à la formation en Data Science ?

Notre formation en Data Science est très complète et intense. Si vous n'avez pas encore les pré-requis demandés, nous vous aiderons à les atteindre !

1

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.

2

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.

3

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.

4

Options de financement & travail préparatoire

La dernière étape consistera à trouver l'option de financement la plus appropriée pour vous. Ensuite, vous passerez à la phase de préparation, qui consiste en une formation de 40 heures.

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Pourquoi rejoindre le bootcamp en Data Science à Montréal ?

La ville rassemble des scientifiques, des entrepreneurs, des talents tech et des investisseurs qui ont créé un puissant écosystème de l'IA. Elle abrite également le MILA, le plus grand centre de recherche universitaire au monde sur l'apprentissage profond, fondé par le professeur Yoshua Bengio.

À l'heure actuelle, il y a plus de 19 000 ouvertures pour des postes de scientifiques en données au Canada. Il y a plus de 800 entreprises qui se spécialisent dans l'intelligence artificielle. En choisissant Montréal pour apprendre la science des données, vous ouvrez des tonnes de possibilités pour votre future carrière.

Nos enseignants travaillent à temps plein dans le secteur de la science des données. Ils viennent d'entreprises telles que WealthSimple, AutoDesk, Microsoft, Ludia, l'Université McGill, et plus encore. En rejoignant notre bootcamp, vous pouvez vous connecter avec des professionnels inspirants et apprendre des meilleurs !

Événements

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Chaque semaine des événements de réseautage et des ateliers tech vous attendent sur notre campus de Montréal. Venez nous rencontrer !

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Places limitées

A day in the life of a Senior Data Scientist | Laura Winger, Lightspeed HQ

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Formation Data Science cours à Montréal

Le Wagon Montréal

5333, avenue Casgrain, suite 102, Montréal (Québec), H2T1X3

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