En 9 semaines intensives à Rennes, apprenez la Data Science de Python au Machine Learning, développez toutes les compétences pour rejoindre une équipe data et accélérez votre carrière.
Certains des prochains bootcamp à Rennes peuvent être suivis à distance. Après votre candidature, l'équipe admission vous contactera rapidement pour vous donner toutes les informations.
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Notre formation Data Science à Rennes vous donne les compétences nécessaires pour lancer votre carrière dans une équipe Data. Des fondamentaux de Pandas aux modèles avancés de Deep Learning, vous apprendrez à explorer, nettoyer, transformer des données pour les rendre actionnables et à implémenter des modèles de Machine Learning de A à Z en production, en travaillant en équipe avec les meilleurs outils.
Notre formation est conçue pour vous faire apprendre la Data Science étape par étape, depuis la boîte à outils du data scientist en Python jusqu'à l'implémentation complète d'un modèle de Machine Learning en production.
Notre formation Data Scientist est très intense. Pour gagner du temps et démarrer dans les meilleures conditions, nos étudiants complètent un travail préparatoire en ligne avant de commencer la formation. Ce travail prend environ 40 heures et enseigne les bases du langage Python, pré-requis pour cette formation, ainsi que quelques notions clef en mathématiques utilisées tous les jours par les data scientists.
Apprenez à programmer en Python en utilisant Jupyter Notebook et des librairies puissantes comme Pandas et NumPy pour explorer de gros jeux de données. 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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).
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
Après ce premier projet e-commerce d'une semaine, vous passerez les deux semaines suivantes sur un projet de groupe en choisissant vous-même le problème de data science que vous souhaitez résoudre. Vous apprendrez à travailler en équipe et à collaborer en suivant le Git flow. Vous utiliserez un mélange de vos propres données (si vous voulez utiliser des données de votre entreprise ou association) et de données en open data (initiatives publiques, Kaggle... etc). Un excellent moyen de mettre en pratique les outils, techniques et méthodologies de la formation Data Science, qui vous fera prendre conscience de l'autonomie que vous avez acquise.
Des cours du matin aux talks du soir, chaque journée est intense.
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.
Retrouvez votre “buddy” du jour et travaillez sur une série de challenges de code, accompagné par nos professeurs et professeurs assistants.
Apprendre à coder peut être très intense. Nos séances de yoga ont lieu au moins une fois par semaine et permettent de se détendre et remettre ses idées en place.
Revoyez les challenges du jour et ayez un aperçu des cours à venir pendant les sessions de live code.
Inspirez-vous des histoires et conseils d’entrepreneurs à succès invités lors de nos talks et ateliers exclusifs.
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.
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
Pas convaincu par son école de commerce, et après une première startup dans l'éducation, Nicolas fonce dans l'apprentissage de la tech en 2015. Maintenant il résout des problèmes, et enseigne aux gens à faire de même.
Plus sur Nicolas
Guillaume est un ingénieur, intéressé depuis tout jeune par la programmation. En 2016, il a changé de vie et fait Le Wagon à Nantes. Il est maintenant dev freelance et participe à l'émergence de la communauté Ruby à Nantes.
Plus sur GuillaumeNotre formation Data Science n'est que le début de votre parcours. Une fois diplômés, vous appartenez à une communauté tech internationale et avez accès à notre plateforme en ligne pour continuer à apprendre et progresser.
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