Formation Data Science à Rennes

Rennes
Temps plein (9 semaines)

En 9 semaines intensives à Rennes, 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. Formation certifiante RNCP niveau 6 (équivalent Bac+3/4).

En 9 semaines intensives, apprenez la Data Science de Python au Machine Learning avec Le Wagon.
Détails de la formation
Prochaines sessions

Nous n'avons pas de formation à plein temps prévue à Rennes pour le moment.

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 ou découvrez notre formation à temps partiel !

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Expérience

Rejoignez une formationunique en Data Science

Notre formation en Data Science à Rennes 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
Curriculum

Programme de la formation Data Science

Notre programme à Rennes 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 Rennes, 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

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.

Journée-type

Une journée type de formation au Wagon Rennes

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

  • 09:00 Cours
  • 10:30 Challenges
  • 16:00 Yoga
  • 17:00 Recap
  • 18:00 Événements 20:00
Cours
Cours09:00 - 10:30

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
Challenges10:30 - 16:00

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)16:00 - 17:00

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
Recap17:00 - 18:00

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

Talks & ateliers
Événements (Optionnel)18:00 - 20:00

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

Semaine carrière

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
Professeurs

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.

Cecile Veneziani
Cecile Veneziani

Avec plus de 10 années d'expérience dans le développement de plateformes web, Cécile partage aujourd'hui sa passion pour Ruby on Rails. Initialement prof au Wagon Paris, elle a également rejoint les équipes du Wagon Rennes !

Plus sur Cecile
Hugo Daniel
Hugo Daniel

Alumni du Wagon Nantes, Hugo est revenu en Bretagne et s'est installé à Rennes. Développeur freelance, il est également le CTO de Yvet. Touche à tout, il est présent à la fois sur les bootcamps Web et Data Science.

Plus sur Hugo
Communauté & outils

Réseau et enseignement à vie

Notre formation en Data Science à Rennes 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
Recrutez nos alumni

Décrochez un emploi dans la data à Rennes

Une fois la formation Data Science terminée, vous pouvez bénéficier de notre Service Carrières. Nous vous aiderons à rencontrer les meilleurs recruteurs à Rennes 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 Rennes : 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
Recrutement

Ils recrutent tous les jours nos alumni en data à Rennes

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

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.

VAE

Validation des Acquis de l'Expérience (VAE)

Vous avez une expérience solide en tant que concepteur développeur d'applications web ou en tant que développeur en intelligence atificielle ? Une validation d'une de nos certifications est possible grâce à la VAE.

Consultez notre page au sujet de la VAE

Campus Le Wagon Rennes

Le Wagon Rennes - Formation Développeur Web et Data Science

Formation Data Science à Rennes
Le Wagon Rennes - Formation Développeur Web et Data Science
8 Rue Hersart de la Villemarque, 35000 Rennes

FAQ

Des questions sur notre formation à Rennes ?

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.

Combien de temps avant le début d'une session de formation dois-je postuler ?

Nous conseillons d'avoir au minimum un mois de libre entre la date de candidature et le début de la formation afin de préparer correctement un dossier et de s'assurer qu'il y ait encore des places libres. Les dates de formation sont affichées 6 mois à l'avance. En cas de demande de financement, nous vous conseillons de postuler le plus tôt possible, dès que votre décision d'effectuer une formation est prise. En effet, certain dossiers administratifs (Transition Pro ...) peuvent nécessiter jusqu'à 4 à 6 mois de délais.

Existe-t-il des poursuites de parcours suite à l'obtention de la certification ?

Notre formation permet d’obtenir une certification de Développeur en Intelligence Artificielle de niveau 6 (EU). Après l’obtention de notre certification des poursuites de parcours sont possibles si vous souhaitez obtenir une certification de niveau supérieur que ce soit en Ingénieur IA, Ingénieur Machine Learning... Nous avons par exemple un partenariat avec Openclassrooms afin de poursuivre en alternance une formation de niveau 7 (EU) en Ingénieur IA. N’hésitez pas à nous contacter pour que nous puissions vous renseigner sur les possibilités de passerelles.

Quel est le taux de satisfaction des élèves à l'issue de la formation ?

Nous évaluons la satisfaction de nos alumni avec le calcul du Net Promoter Score (appelé aussi NPS).

Pour cela, nous posons cette question à la fin de la formation : «Quelle est la probabilité pour que vous recommandiez le wagon à un ami, un collègue ou un proche ?»

Les réponses possibles sont des notes allant de 0 (pas du tout probable) à 10 (très probable). La note attribuée par l’alumni détermine la catégorie dans laquelle il sera classé. Elles sont au nombre de 3 : Promoteurs : pour les alumni ayant mis une note de 9 à 10 Passifs : pour ceux donnant une note de 7 à 8 Détracteurs : pour ceux attribuant une note de 0 à 6.

La formule de calcul du Net Promoter Score est la suivante : (Nombre de promoteurs — Nombre de détracteurs) / (Nombre de personnes interrogées) x 100

A Nantes, le NPS de nos dernières formations web et data, été 2021, était de 100.

Notre formation est-elle certifiante ?

Notre formation Data Science délivre une Certification Professionnelle de niveau 6 (équivalent Bac+3/4) "Développeur en intelligence artificielle" inscrite au RNCP. Voici les blocs de compétences validés par cette certification : - Bloc 1 : Analyse exploratoire et descriptive de la donnée - Bloc 2 : Apprentissage automatique (Machine Learning) supervisé et non supervisé - Bloc 3 : Reconnaissance de formes par réseaux de neurones artificiels - Bloc 4 : Développement et Gestion de projet en IA

Les modalités d'obtention de la certification sont disponibles ici. Le taux de réussite moyen à la certification est de 70% (chiffre calculé sur l'année 2020).

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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