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.

Un Data Scientist analyse des données complexes et souvent inexploitées pour en extraire des informations précieuses, permettant aux entreprises de résoudre des problèmes subtils et de prendre des décisions stratégiques éclairées. Il utilise le machine learning, la modélisation prédictive, le deep learning et les modèles de langage de grande taille (LLMs) pour analyser de vastes ensembles de données, en identifiant des schémas et des tendances qui soutiennent des initiatives pilotées par l’IA. Contrairement aux Data Analysts, les Data Scientists se concentrent sur la création de modèles prédictifs capables de traiter des données nouvelles et inédites, essentielles pour les applications d’automatisation et de prise de décision intelligente. Ils collaborent étroitement avec les parties prenantes pour identifier des opportunités commerciales, fournissant des recommandations basées sur les données qui influencent les décisions stratégiques et stimulent l’innovation.

À la fin du bootcamp Data Science & IA, vous serez prêt à occuper des postes techniques au sein d'équipes tech, data science ou ingénierie, en transformant des données brutes en informations exploitables et en construisant, déployant et optimisant des modèles de machine learning et deep learning. Vous acquerrez une expérience pratique avec des outils de pointe de l'industrie, vous préparant à : 
  • Intégrer une équipe en tant que data scientist, data analyst ou data engineer. 
  • Travailler en freelance sur des projets en data science et IA 
  • Lancer une startup axée sur des solutions de data science et d’intelligence artificielle. 
Cette expertise pratique vous permettra de piloter des stratégies basées sur l'IA, de relever des défis complexes liés aux données et d'innover dans le domaine en constante évolution de la data science et de l'intelligence artificielle.

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.

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. 

Oui, les formations en ligne du Wagon peuvent être entièrement ou partiellement financés, selon votre pays de résidence et si vous remplissez les critères d'éligibilité au financement. Pour découvrir les options disponibles, il vous suffit de sélectionner votre pays sur notre page des options de financement.
Si vous avez accès à plusieurs options de financement, notre équipe d'admission vous aidera à choisir la meilleure solution lors de l’entretien de sélection. Si vous avez des questions ou si vous souhaitez obtenir plus d'informations sur les options de financement locales, n'hésitez pas à contacter notre équipe d'admission.

La principale différence entre les bootcamps du Wagon et un diplôme académique en informatique ou en data science réside dans l'accent mis sur les compétences pratiques plutôt que sur la théorie fondamentale. Les cursus universitaires débutent par une exploration détaillée des concepts théoriques, utiles pour des carrières très spécialisées, mais souvent moins adaptés aux besoins immédiats des projets technologiques concrets.

Les bootcamps du Wagon se concentrent sur les compétences appliquées avec des outils modernes, vous permettant par exemple de créer des applications web ou des projets basés sur les données, et ce dès le début de votre carrière. Bien qu'ils ne soient pas conçus pour des postes spécialisés dans des entreprises comme Tesla ou Google sans expérience préalable, nos bootcamps vous préparent à des postes juniors tels que développeur, data scientist ou product manager. Vous serez ainsi en mesure d'apporter de la valeur immédiatement et de continuer à apprendre sur le terrain.

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 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.