Oui, certaines villes proposent des options de financement via des partenaires locaux, notamment des plans de paiements différés, des prêts étudiants et des accords de partage des revenus (ISA). Pour plus d’informations, consultez le site du Wagon ou contactez un de nos responsables dans votre ville.

Vous devez être âgé de 18 ans pour participer au bootcamp. Cependant, les candidatures sont possibles dès 17 ans si vous atteignez 18 ans au moment du démarrage du programme.

Pour réussir en tant que Data Analyst, vous avez besoin d’un mélange de compétences techniques et relationnelles. 
Sur le plan technique, la maîtrise d’outils comme Excel, Power BI et Google Data Studio est essentielle pour la visualisation et l’analyse des données. Vous devez également être à l’aise avec des langages de programmation tels que Python, R et SQL, qui sont indispensables pour la manipulation des données et les analyses complexes. Une bonne connaissance des outils de business intelligence ainsi que des concepts fondamentaux en machine learning peut également renforcer vos compétences. 
Les compétences relationnelles sont tout aussi cruciales. De solides aptitudes en communication sont nécessaires pour transmettre vos conclusions à des parties prenantes ayant des niveaux variés de connaissances techniques. La capacité à analyser les problèmes en profondeur et à poser les bonnes questions vous aide à identifier des tendances et à prendre des décisions éclairées. Des compétences en résolution de problèmes vous permettent de transformer les données en insights exploitables. La rigueur dans les détails contribue à l'exactitude de vos analyses, tandis qu'une gestion du temps bien structurée garantit le respect des délais. 
La collaboration est également clé, car l’analyse de données implique souvent de travailler avec des équipes de différents départements. 
Enfin, un investissement constant dans la formation continue est essentiel pour se tenir informé des avancées technologiques et des nouvelles tendances du secteur.

Les frais d’inscription sont adaptés à chaque pays, en tenant compte du coût de la vie et des facteurs économiques locaux, afin de garantir l’accessibilité dans chaque ville. Pour connaître les tarifs exacts et les options de paiement disponibles, rendez-vous sur la page du programme correspondant à la ville de votre choix sur le site du Wagon. Vous y découvrirez également diverses options de financement, telles que les plans de paiement différé, les prêts étudiants et, dans certaines régions, les accords de partage des revenus (ISAs), facilitant ainsi votre accès à une formation tech et le lancement de votre nouvelle carrière sans obstacles financiers.

Voici les prérequis techniques pour chaque bootcamp : 

  • Développement Web : Aucune expérience technique n’est requise. Nous recherchons des apprenants motivés, curieux et sociables. Si cela vous correspond, vous pouvez postuler et entamer le processus de sélection. 

  • Data Science & IA : Requiert des connaissances de base en programmation et en mathématiques : 
    • Programmation : Familiarité avec les types de données, conditions, boucles, fonctions et structures de données (tableaux et dictionnaires) dans l’un des langages suivants : Python, Ruby ou JavaScript. 
    • Mathématiques : À l’aise avec les fonctions de niveau lycée, les dérivées et les équations linéaires. Nous fournissons des ressources avant le bootcamp pour réviser l’algèbre linéaire et les statistiques. 

  • Data Analytics : Convient aux débutants, sans prérequis techniques. Une seule chose nécessaire : la motivation pour débuter votre parcours dans la tech ! 

  • Data Engineering : Il est avantageux d’avoir des connaissances de base en programmation, bases de données et infrastructure de données. Les data engineers combinent souvent ces compétences techniques avec des compétences relationnelles pour résoudre des défis complexes. Ce bootcamp propose une formation pratique pour acquérir ou approfondir ces compétences, que vous débutiez ou cherchiez à vous perfectionner.

  • Growth Marketing : Les seuls pré-requis pour ce bootcamp sont : des connaissances de base en Excel et/ou Google Sheets et une première expérience professionnelle, même un stage. 

Les opportunités de carrière après le bootcamp sont variées. Vous pouvez envisager des postes tels que :
• Data Analyst
• Business Analyst
• Data Manager
• Data Consultant
Vous pourrez également travailler en tant que freelance sur divers projets liés à la data analyse. Pour ceux qui ont un esprit entrepreneurial, il est également possible de lancer votre propre projet.
Après avoir terminé le bootcamp Data Analytics, vous disposerez des compétences nécessaires pour débuter votre carrière au sein d’une équipe Data. Vous maîtriserez l’exploration, le nettoyage et la transformation des données pour en extraire des insights exploitables, tout en apprenant à mettre en œuvre des modèles de machine learning dans un environnement de production. Vous acquerrez également une expérience de travail en équipe avec des outils conformes aux standards de l'industrie.

Le bootcamp est principalement dispensé en anglais dans la plupart des villes. Dans les villes françaises, le programme est en français, avec les modules du matin et les sessions de live-coding en soirée en français. Une bonne maîtrise de la langue est donc nécessaire pour y assister en France.
Dans certaines villes comme São Paulo, Shanghai, Chengdu et Tokyo, les sessions sont disponibles dans les langues locales (portugais brésilien, chinois, japonais). Vous pouvez vérifier la langue des prochaines sessions sur la page "Postuler".
Quelle que soit la langue de la formation, toutes les instructions des challenges et la documentation sont fournies en anglais. Un niveau minimum B2 en anglais écrit est donc essentiel pour tous les apprenants.

Pour postuler à un programme, commencez par remplir le formulaire de candidature sur le site du Wagon. Vous devrez préciser des informations telles que le programme choisi, le format (en ligne ou en présentiel), la ville, ainsi que les raisons pour lesquelles vous souhaitez l’intégrer. Une fois le formulaire soumis, un membre de l'équipe Admission du Wagon vous contactera pour planifier un entretien afin de discuter de vos objectifs et de leur adéquation avec le programme.

La data analyse est le processus de collecte, de traitement et d'analyse de données brutes pour en extraire des informations et orienter la prise de décisions stratégiques. Elle regroupe diverses techniques et méthodes, telles que l'exploration de données (data mining), la modélisation prédictive et l'analyse statistique.
Utilisée dans de nombreux secteurs, la data analyse contribue à optimiser la prise de décision, à identifier des tendances et à renforcer l’avantage concurrentiel. Ce processus comprend le nettoyage et la transformation des données pour les préparer à l'analyse, suivis par leur exploration et leur visualisation afin de révéler des insights exploitables.
De plus, la data analyse inclut le développement et la mise en œuvre de modèles prédictifs pour évaluer les risques et les opportunités. Avec l'augmentation du volume de données disponibles, la data analyse est devenue essentielle pour les entreprises cherchant à prospérer dans un environnement toujours plus axé sur les données.

La data science est un domaine large et interdisciplinaire qui englobe des techniques avancées comme le machine learning, la modélisation prédictive et le développement d'algorithmes pour identifier des schémas et générer des insights à partir de données structurées et non structurées. La data analyse, en revanche, se concentre sur l'examen de données existants pour identifier des tendances, résoudre des problèmes spécifiques et soutenir la prise de décisions immédiates. Bien que la data analyse soit une composante clé de la data science, cette dernière va plus loin en créant des modèles et des systèmes permettant des prédictions et des automatisations. Les deux métiers nécessitent une solide base en gestion de données, mais leur portée et leur objectif diffèrent considérablement. Pour en savoir plus sur ces différences, consultez cet article (en anglais) sur notre blog.

Les formations proposées par Le Wagon sont ouvertes à tous, inclusives et accueillantes pour les personnes en situation de handicap. Nous croyons fermement que chacun, s'il est suffisamment motivé, doit avoir les mêmes chances d'accéder aux métiers du numérique.

Depuis sa création, Le Wagon accueille et forme des élèves en situation de handicap. Nos campus sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.

Dès le parcours de candidature, il est possible de signaler des contraintes ou des besoins spécifiques liés à un handicap, afin d'assurer un accueil adapté et de planifier les aménagements nécessaires lors de l'entretien de motivation et tout au long de la formation.

Le Wagon propose une option d'apprentissage à temps partiel conçue pour s'adapter à vos engagements professionnels, nécessitant environ 16 heures par semaine. Ce programme flexible combine des sessions préenregistrées accessibles à la demande, avec des sessions en live, vous permettant d'apprendre depuis chez vous. Idéal pour concilier vie professionnelle et vie personnelle, le bootcamp à temps partiel offre le même environnement collaboratif que le bootcamp à temps plein, avec le soutien d’intervenants experts, d'assistants pédagogiques et d'une communauté d’apprenants engagée.

Les formations Bootcamps :
Les formations Bootcamps sont renouvelées tous les trois mois pour les formats à Temps Plein, et environ tous les 6 mois pour les formats à Temps Partiel. Les candidatures sont ouvertes jusqu'à deux semaines avant le début de chaque session.
Pour déposer une demande de financement qui puisse avoir un maximum de chances d'aboutir, il est recommandé de déposer votre candidature au moins quatre mois à l'avance.

Les formations Skill Courses :
Les formations Skill Courses sont renouvelées tous les deux mois, avec une ouverture des candidatures jusqu'à une semaine avant le début de chaque session.
Pour déposer une demande de financement qui puisse avoir un maximum de chances d'aboutir, il est recommandé de déposer votre candidature au moins trois semaines à l'avance.

Plus vous postulez tôt, et plus vous aurez de chance de trouver les meilleurs financements.
Rassurez-vous : une candidature n’est pas engageante. Cette étape vous permettra de débuter les processus et d’être accompagné(e) dans les démarches, mais vous pourrez la reporter ou l’annuler si votre projet de formation évolue.

Bootcamps Data Analytics & Data Science & IA :
À la fin de votre parcours, vous validerez la certification "Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data" (RNCP38616 NIVEAU 6 équivalent à un BAC+3/4 : licence, master 1, maîtrise).

La certification de Concepteur développeur en IA et analyse Big Data répond aux compétences requises pour les data scientists et les data analysts mais aussi pour d'autres métiers liés au traitement de la donnée et de l'intelligence artificielle.

Les évaluations des compétences de 5 des 6 blocs sont réalisées via un cas pratique
Le ou la candidat(e) reçoit un jeu de données associé à une problématique métier
Il ou elle doit, pour :
  • le bloc 1, réaliser un traitement de cette donnée et son transfert automatique.
  • le bloc 2, effectuer une analyse de données en récupérant ces données puis en calculant des statistiques descriptives pour en tirer des conclusions
  • le bloc 3, réaliser un algorithme d’apprentissage automatique et évaluer les performances de son modèle.
  • le bloc 4, produire une présentation répondant à une problématique métier. Le candidat devra analyser une problématique métier, identifier des innovations technologiques pertinentes, justifier ses choix techniques, proposer un plan de gestion de projet (ressources, planification, modalités de suivi et de coordination) et une analyse des risques inhérents à la réalisation de ce projet.
  • le bloc 5, réaliser un algorithme d’apprentissage automatique profond et évaluer les performances de son modèle et déployer un modèle en production.
  • le bloc 6, identifier les indicateurs clés à calculer afin de réaliser un tableau de bord et donner ses conclusions et ses recommandations.

Pour obtenir la certification le ou la candidate doit avoir validé chacun des 4 blocs de compétences communs et un bloc des 2 blocs de compétences optionnels (le bloc 5 en Data Science & IA ou le bloc 6 en Data Analytics). Il est possible de valider un bloc de compétence ou des blocs de compétences.

Chaque bloc de compétences validé sera sanctionné par une attestation de réussite du bloc. Après le passage de la certification,
il est possible de valider un ou des blocs manquants lors d'une session d'examens ultérieure.
Le taux de réussite des candidats au titre Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data anciennement numéro RNCP35141, portant désormais le numéro RNCP38616 est de 96 % de passage dont 69 % de réussite sur la promotion de l’année 2022.
Le taux d’insertion des candidats au titre Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data anciennement numéro RNCP35141, portant désormais le numéro RNCP38616 est de 60 % dans le métier visé et de 92 % dans l’emploi global, pour l’année 2023.

Bootcamp Data Engineering :
Pour obtenir le bloc 1 (RNCP38616BC01) de la certification
Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra réaliser un traitement d’un jeu de données et son transfert automatique.

Skill Course Python & Machine Learning :
Pour obtenir le bloc 3 (RNCP38616BC03) de la certification
Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra réaliser un algorithme d’apprentissage automatique et évaluer les performances de son modèle.

Skill Course Growth & Data Automation :
Pour obtenir le bloc 4 (RNCP38616BC04) de la certification Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra produire une présentation répondant à une problématique métier.

Skill Courses Data Analytics Essentials :
Pour obtenir le bloc 6 (RNCP38616BC06) de la certification Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra identifier les indicateurs clés à calculer afin de réaliser un tableau de bord et donner ses conclusions et ses recommandations.