Bootcamp

Le programme en Data Science à Nantes

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.

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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.

  • PandasPandas
  • NumpyNumpy
  • StatsmodelsStatsmodels
✔

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-LearnScikit-Learn
  • TensorflowTensorflow
  • Google ComputeGoogle 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.

  • GitGit
  • DockerDocker
  • MLflowMLflow
  • FastAPIFastAPI

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.

  • Sourcez des données à partir de fichiers, de web scraping ou d'API
  • Manipulez de 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 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.

  • Statsmodels for multivariate linear/logistic regressions
  • Packaging and object-oriented programming in Python
  • Notebook-based presentations with interactive graphs

Ce que vous allez construire en pratique

  • Un challenge de 40 heures basé sur des données réelles d'un marché
  • Présentation individuelle 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 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'expérience ultime du bootcamp. Collaborez efficacement en équipes de 3-4 personnes sur un véritable projet de Data Science auquel vous participerez ou 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 plein temps de professeurs experts, développez le produit Data qui vous fait rêver !

Ce que vous allez construire en pratique

  • Une application Live des prédictions d'un modèle.
  • Une analyse approfondie d'un ensemble de données d'entreprise.
  • Reproduction les derniers articles de recherche en IA avec les Big Models !

Semaines d'orientation professionnelle : commencez votre carrière dans la science des données !

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

  • Affinez votre projet professionnel et peaufinez votre profil
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Ce que vous ferez en pratique

  • Coaching personnalisé
  • CV, lettre de motivation et portfolio
  • Préparation aux entretiens techniques

Vous souhaitez en savoir plus sur notre bootcamp Data Science ?

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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

    Assistez à des cours en ligne dynamiques et interactifs enregistrés en vidéo, à l'heure qui vous convient, avant de mettre en pratique ce que vous avez appris.

  • Live Code
    Live Code

    Participez à une session interactive de code en ligne avec l'un de nos professeurs et résolvez des problèmes avec votre promotion.

  • Centre d'aide technique
    Centre d'aide technique

    Contactez un membre de l'équipe pédagogique du Wagon via notre plateforme d'apprentissage en ligne pour obtenir des réponses en temps réel à vos questions.

  • Aide technique à la demande
    Aide technique à la demande

    Vous avez une question en dehors des heures d'enseignement ? Pas de problème, posez votre question et recevez une réponse dans les 24 heures (dimanche compris).

Obtenez votre certification RNCP niveau 6, niveau Bac +¾.

A l'issue du bootcamp, vous obtiendrez le titre de Développeur en Intelligence Artificielle par Le Wagon (certifié RNCP - niveau 6 EUR), une équivalence Bac +3/4.
Après 9 semaines intensives, vous détiendrez un diplôme en Data Science qui complètera votre cursus et rendra votre CV encore plus attractif !

Nantes certification

Des professeurs passionnés,
une pédagogie basée sur la pratique !

  • Rejoignez une classe à taille humaine (1 professeur pour 7 étudiants)
  • Apprenez sur des vrais projets tech et des vrais jeux de données
  • Progressez rapidement grâce au soutien de professeurs passionnés
  • Rejoignez la communauté et le Slack du Wagon à vie !
  • Construisez et présentez vos propres produits tech et data
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  • "Le Wagon a changé ma vie. Je suis passé de Directeur Artistique dans la pub à développeur d'une appli qui a fini par attirer l'attention de Google. Aujourd'hui, avec mes cofondateurs rencontrés au Wagon, nous travaillons désormais chez Google et vivons nos meilleures vies !"

    Allan Holmes Google

    Allan Holmes

    Maintenant Interaction Designer chez Google

  • "Le bootcamp m’a permis d’acquérir des bases solides en Data Science, de m’exercer sur des problématiques réelles, de rejoindre une communauté internationale vivante et soudée, mais aussi de décrocher rapidement le job de mon choix: Data Analyst. Je recommande à 100% Le Wagon !"

    Capucine Dehaut Getaround

    Capucine Dehaut

    Maintenant Data Scientist chez Getaround

  • "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

  • "J'ai adoré Le Wagon, notamment les 2 dernières semaines de travail en groupe : trouver une idée, la matérialiser en maquettes, la découper en tâches de développement, la versionner pour enfin faire une démo devant un public. C'est la base de la culture produit !"

    Adrien Moison Back Market

    Adrien Moison

    Maintenant Head of Product chez Back Market

  • "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

  • "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

  • "Au Wagon on met l'accent avant tout sur la culture tech et la communauté. L'énergie est incroyablement positive et les professeurs sont toujours très disponibles pour répondre aux questions."

    Thomas  Temple Hall & Wilcox

    Thomas Temple

    Maintenant Software Engineer chez Hall & Wilcox

  • "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

  • "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 Développeuse 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

Service carrièreS

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des diplômés trouvent un emploi dans la Tech

3 mois

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Témoignages d'employeurs

  • "On recrute des étudiants du Wagon à divers postes techniques : data, produits, opérations et ingénierie. Il s'agit d'une excellente formation pour former des profils talentueux de haut niveau dans la Tech."

    Jean-Charles Samuelian-Werve Alan

    Jean-Charles Samuelian-Werve

    PDG - Cofondateur

    Alan

  • "La plupart de nos développeurs et chefs de produits viennent du Wagon ! Le Wagon est devenu un partenaire stratégique clé qui aide Skello à recruter de grands talents technologiques."

    Quitterie Mathelin-Moreaux Skello

    Quitterie Mathelin-Moreaux

    PDG

    Skello

  • "Ce que j'apprécie particulièrement avec les profils en data du Wagon c'est leur socle technique full-stack leur permettant d'apprendre très vite. Ils sont aussi souvent en reconversion et ils arrivent avec une expérience antérieure qui leur permet de très bien collaborer avec tous les métiers de l'entreprise, y compris les métiers non techniques comme le marketing ou encore la finance. "

    Guillemette  Maillère Getaround

    Guillemette Maillère

    Head of Data

    Getaround

  • "Ce qui nous plait dans les profils qui sortent du Wagon c'est qu'ils sont capables d'être sur plein de sujets différents. Nous avons de forts enjeux de recrutement et les événements du Wagon sont la parfaite occasion de découvrir des profils hyper intéressants."

    Virginie  Coville Luko

    Virginie Coville

    Lead Operations Manager

    Luko

  • "Ce qu'on trouve génial dans la communauté du Wagon c'est que les profils sont vraiment full-stack et capables de se projeter rapidement sur de l'opérationnel. Les retours de la communauté sont vraiment très positifs concernant les personnes issues du Wagon."

    Quentin  Lallemand Libeo (Ex-Swile)

    Quentin Lallemand

    Head of Growth

    Libeo (Ex-Swile)

Financements

Vous avez besoin d'aide pour financer votre formation ?

Découvrez à quelles options de financement vous êtes éligible.

  • 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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Événements

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à un événement gratuit à Nantes

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

Data Science cours à Nantes

Développement Web cours à Nantes

Data Analytics cours à Nantes

Le Wagon Nantes

10 Passage de la Poule Noire, 44000 Nantes, France

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Pourquoi rejoindre le bootcamp en Data Science à Nantes ?

Nantes, labellisée Capitals French Tech, est reconnue pour son écosystème numérique, riche en événements, formations, incubateurs et structures d'accélération de startups... De plus en plus d'éditeurs de logiciels et d'entreprises de services numériques s'y développent ou s'y implantent, comme Doctolib, Gens de Confiance ou Lydia.

Nantes offre de nombreuses promenades à pied ou à vélo le long de ses trois rivières (Sèvre, Loire, Erdre). La ville dispose également de nombreux parcs et espaces verts permettant aux petits et grands de respirer l'air frais.

Le Voyage à Nantes, les Machines de l'Ile ou le projet de l'Arbre aux Hérons sont des initiatives artistiques qui font de Nantes une ville où il fait bon vivre !

F.A.Q.

Plus qu'un bootcamp,
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En choisissant Le Wagon, vous rejoignez une communauté solidaire d'alumni, de professeurs et de recruteurs tech. Bénéficiez d'un accès à vie aux supports de cours et aux offres d'emploi du réseau.

17 756

alumni

45

campus

1 500

experts tech et professeurs

93k

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