Depuis la création de Jedha en Décembre 2017, nos équipes pédagogiques construisent des programmes spécialisés dans la Data en adéquation à la fois avec les besoins des entreprises et des projets professionnels des étudiants. C'est pourquoi nous avons construit des formations par niveau fondées sur la pratique où les étudiants devront mener des projets Data sur des données réelles.
La formation Essentials est à destination des personnes voulant démarrer dans la Data ou manager une équipe dans le domaine. L'objectif est de pouvoir vous donner les clés pour devenir autonome, mener vos premiers projets en Data Analysis et pouvoir "parler aux équipes techniques". Vous commencerez donc par apprendre les outils de la Data Analysis et des bases de données comme Tableau et SQL puis vous verrez les bases de statistiques et de l'A/B Testing avec Python pour finir par le Machine Learning avant de mener votre projet Data.

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Depuis notre premier élève, nous mettons un point d’honneur à donner la meilleure expérience possible à nos apprenants.
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Antoine Krajnc - Fondateur de Jedha
La formation Fullstack Data est le bootcamp phare de Jedha. Il est à destination des personnes voulant acquérir des compétences techniques poussées en Data et/ou qui souhaitent obtenir un poste en tant que Data Analyst ou Data Scientist. L'objectif ici est que vous puissiez maitriser le pipeline Data dans son ensemble. Nous concentrons cette formation autour du Machine Learning où vous apprendrez à développer, optimiser et mettre en production des algorithmes pour que vous puissiez les appliquer sur des cas business concret. Vous apprendrez donc à conduire vos propres analyses exploratoires, à gérer vos données grâce au cloud et à concevoir, optimiser et mettre en production des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning.
La formation Lead Data est la formation qui vous permettra d'obtenir des compétences équivalentes à une position de Senior en Data. Cette formation est à destination des personnes qui veulent aller vers positions de Data Engineer ou Machine Learning Engineer. L'objectif ici est que vous puissiez avoir un maîtrise des infrastructures Data complexes. Vous verrez donc Scala pour le Big Data, les processus ETL et l'automatisation de worklows avec Airflow ainsi que Docker, Kubernetes et Gitlab pour connaître les fondements du DevOps.