Cours
Accédez à nos cours interactifs, illustrant les concepts clés par de nombreux exemples concrets, avant de mettre en pratique ce que vous avez appris.
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Programme
Maîtrisez les compétences fondamentales
d'un.e Data Scientist
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
Commencez votre immersion tech gratuitement ! Rejoignez un webinar sur le Développement Web, l'analyse de données ou encore l'UX Design.
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
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
80h
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
40h
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
80h
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
40h
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.
- TensorFlow
- Keras
- Google Colab
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)
40h
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
80h
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.
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 +19 000 alumni et +985 entreprises partenaires
Ce que vous allez réaliser en pratique
- Coaching personnalisé
- CV & lettre de motivation
- Préparation aux entretiens techniques
Calendrier
Lancez votre carrière dans la Tech avec notre programme immersif
Challenges
Faites équipe avec votre partenaire et travaillez sur une série de challenges de code avec l'aide de nos professeurs.
Live Code
Participez à une session interactive de "Live Code" avec l'un de nos professeurs expérimentés et résolvez des problèmes avec votre classe.
Soutien individuel
Posez vos questions à notre service d'assistance en ligne et recevez les réponses et le soutien pédagogique de l'un de nos experts.
Choisissez le rythme qui vous convient
-
Temps plein
2 moisPrêts à plonger dans la Tech ? Rejoignez notre programme immersif. Du lundi au vendredi, de 9h à 18h.
Cours & sessions de "Live Code"
Du lundi au vendredi, le matin et en fin d'après-midi
Challenges
Relevez un nouveau challenge chaque après-midi
Soutien de vos professeurs en temps réel
Du lundi au vendredi, de 9h à 18h.
Un diplôme en 2 mois
Apprentissage en groupe toute la journée
40 heures d'apprentissage par semaine
-
Temps partiel
6 moisVous avez des contraintes d'emploi du temps ? Apprenez pendant votre temps libre grâce au temps partiel flexible.
Cours & sessions de "Live Code"
Deux fois par semaine, le soir et/ou le samedi
Challenges
Relevez votre challenge du jour à n'importe quel moment de la journée
Soutien de vos professeurs en temps réel
Tous les jours, du lundi au samedi.
Un diplôme en 6 mois
Apprentissage en groupe, en ligne !
16 heures d'apprentissage par semaine
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Apprentissage en groupe toute la journée
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Deux fois par semaine, le soir et/ou le samedi
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Posez toutes vos questions
Vous n'avez qu'une seule question ?
Tout ce que vous devez savoir sur Le Wagon Online
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Apprendre à coder depuis chez soi | Une journée dans la vie d'un étudiant online du Wagon
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Commencez à distance votre carrière dans la Tech avec Le Wagon Online
Service carrièreS
Atteignez vos objectifs professionnels grâce à notre équipe dédiée
Bénéficiez d'un accompagnement personnalisé, préparez-vous aux entretiens & entrez en contact avec des recruteurs.
985
partenaires de recrutement
93%
des diplômés trouvent un emploi dans la Tech
3 mois
en moyenne pour trouver un emploi
Découvrez les postes de nos diplômés
-
Grace Cao
Product Analyst
Simply Business
-
Julio Quintana
Cofondateur et directeur technique
myFootprint
-
Chris Westerman
Directeur de l'intelligence économique
Life House
-
Daniel Marron
Scientifique des données
Hastings Direct
-
Tatjana Hoesch
Co-fondateur
Codum
SOLUTIONS DE FINANCEMENT
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.
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 ! Votre dossier de candidature sera traité sous 48h.
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.
F.A.Q.
Une fois le bootcamp terminé, vous participerez à la Career Week : une semaine dédiée à la préparation de votre future carrière.
Retrouvez tous les détails de notre accompagnement personnalisé sur la page de notre Service carrière.
CPF, AIF ou subventions régionales sont autant d'aides mobilisables qui diffèrent en fonction de votre situation et/ou de la localisation de votre campus. 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 : n'hésitez pas à contacter notre équipe d'experts pour bénéficier d'un accompagnement personnalisé.
Au terme de votre formation, vous disposerez de toutes les compétences nécessaires pour lancer votre carrière au sein d'une équipe data. Vous terminerez le cours en sachant comment explorer, nettoyer et transformer les données en informations exploitables et comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique du début à la fin dans un environnement de production, en travaillant en équipe avec les meilleurs outils.
Vous aurez alors différentes options :
- Trouver un emploi et rejoindre une équipe en tant que Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer
- Travailler en tant que freelance sur des projets de data science
- Lancer un projet data en tant qu'entrepreneur
Vous devez avoir 18 ans pour commencer la formation. Vous pouvez postuler à 17 ans à condition d'être majeur à la date du début de la formation.
Les data scientists sont des experts qui extraient des informations précieuses à partir de grands jeux de données pour aider les organisations à résoudre des problèmes complexes.
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.
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.
Bootcamp Développement Web
Vous n’avez pas besoin de compétences techniques pour la formation. Nous attendons 3 choses de nos étudiants : qu’ils soient (très) motivés, curieux et sociables. Si cela vous ressemble, nous serons plus qu'heureux de vous avoir à bord si vous réussissez le processus de sélection !
Bootcamp Data Science
Le cursus en Data Science nécessite des connaissances en programmation et en mathématiques.
- 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.
Le titre de "Data Scientist" peut correspondre à des rôles très différents selon l'entreprise (startup, scale-up, grande entreprise), le produit sur lequel vous travaillez et de votre parcours avant le bootcamp.
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 !
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 !
La principale différence entre un diplôme universitaire et un bootcamp est que nous apprenons avec beaucoup de pratique en utilisant des outils et des méthodes modernes, sans partir de zéro.
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.
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.
A moins que vous n'ayez déjà réalisé un parcours scientifique avant de rejoindre Le Wagon, vous ne travaillerez pas chez Tesla en tant qu'ingénieur logiciel ou chez Google en tant qu'expert du Deep Learning, mais vous pourrez travailler sur vos propres produits technologiques, applications Web et projets de Data Science. Vous pourrez trouver un emploi en tant que Développeur junior, Data Scientist, Data Analyst ou Chef de Produit avec suffisamment de compétences et de connaissances pour démarrer dans votre nouvelle entreprise et lui apporter de la valeur.
Bien sûr, ce sera votre rôle de continuer à apprendre dans votre nouveau travail et de devenir plus expert dans des sujets spécifiques.
Bien sûr, ce sera votre rôle de continuer à apprendre dans votre nouveau travail et de devenir plus expert dans des sujets spécifiques.
La formation est enseignée en français dans les villes françaises, et en anglais dans la plupart des autres villes.
Si vous ne comprenez pas le français, vous ne pourrez pas rejoindre la formation en France.
Si vous ne comprenez pas le français, vous ne pourrez pas rejoindre la formation en France.
Dans certaines autres villes (São Paulo, Shanghai, Chengdu, Tokyo) des sessions spécifiques sont organisées dans d'autres langues (portugais brésilien, chinois, japonais). Vous pouvez vérifier la langue des prochaines sessions sur les pages des Campus.
Important : Les instructions et la documentation écrite des challenges sont principalement en anglais, donc tous les étudiants doivent avoir un bon niveau et une bonne compréhension de l'anglais écrit, même dans les villes où les cours sont donnés dans une autre langue.
La formation peut être adaptée suivant votre handicap. Merci de prendre contact avec nous pour étudier votre situation en nous écrivant sur contact@lewagon.com
Pour postuler à nos formations, vous devez simplement candidater en ligne via notre formulaire de candidature. Cela ne vous prendra moins de 5 minutes, sans engagement et sans paiement en amont.
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.
Nos élèves complètent des exercices corrigés par les professeurs tout au long de leur formation. Cette évaluation continue est complétée par un examen de certification en fin de programme.
À la fin de votre bootcamp, vous validerez la certification "Développeur en intelligence artificielle" (RNCP NIVEAU 6 équivalent à un BAC+3 ou 4 : licence, master 1, maîtrise).
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.
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.
Il est possible d'exercer une multitude de métiers suite à nos formations Tech ! La majorité de nos étudiants trouvent le job de leur rêve seulement quelques semaines après la fin de leur formation.
Explorez les carrières en Développement Web, en Data Science, 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.
Explorez les carrières en Développement Web, en Data Science, ou découvrez les parcours parfois surprenants de nos alumni autour du monde.
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