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Jedha est présent partout en France et en Europe. Vous pouvez suivre votre formation sur place ou à distance. Vous pourrez y suivre vos formations Data et Cybersécurité, toujours accompagné d'un professeur et d'une équipe pédagogique.


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Paris
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May
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Du Lundi au Vendredi | 10h - 16h
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Lyon
Data Essentials
27
June
8
Jul
Du Lundi au Vendredi | 10h - 18h
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4
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2
Villes
1 500+
Élèves
4.97
/5
Note moyenne
Vos questions sur nos campus
L'ensemble des formations de Jedha sont délivrées à Paris & Lyon, à temps partiel et à temps complet. Voici les différentes durées de nos formations.
- Essentials
- A temps partiel (cours du soir ou cours du week-end) : 40 heures de formation
- A temps complet (du lundi au vendredi en journée) : 50 heures de formation
La raison de la différence ? Le rythme à temps complet étant plus intense, nous accordons à l'élève plus d'heures de cours, du temps qu'il pourra utiliser pour mieux assimiler les notions.
- Fullstack
- A temps partiel (cours du soir et cours du week-end) : 180 heures de formation
- A temps complet (du lundi au vendredi en journée) : 300 heures de formation
La raison de la différence ? Les élèves suivant la formation à temps partiel sont généralement des personnes en poste. Pour cette raison, l'emploi du temps et la construction du curriculum a été revue pour s'adapter au mieux au planning de chacun (le module carrière a par exemple été raccourci, l'équipe reste bien entendu présente pour des besoins individuels en coaching).
- Lead
- A temps partiel (cours du week-end) : 70 heures de formation
- A temps complet (du lundi au vendredi en journée) : 70 heures de formation
- Traiter des bases de données grâce à des analyses statistiques descriptives et inférentielles via des librairies de programmation comme Numpy ou Pandas, pour les organiser et les nettoyer afin de les normaliser par rapport à la population étudiée.
- Effectuer des analyses univariées et multivariées sur des bases de données structurées afin de préciser des relations entre plusieurs variables et d'établir des liens statistiques entre elles.
- Optimiser les analyses statistiques grâce au traitement parallélisé via l'utilisation d'outils comme Spark pour accélérer le temps de calcul d'un ordinateur afin de pouvoir analyser des volumes de données massifs (Big Data)
- Présenter le résultat d'une analyse statistique de données structurées, massives ou non, grâce à des librairies de programmation comme Plotly ou Matplotlib pour synthétiser ce résultat devant un public profane afin de faciliter la prise de décisions et appuyer leurs déclinaisons opérationnelles.
- L'évaluation : Deux études de cas sur des données réelles
- Thème d'évaluation :
- Gestion de valeurs manquantes et aberrantes d'une base de données non-massives puis analyse pour déterminer et présenter des tendances par le biais de graphiques.
- Analyse d'une base de données massives déstructurées (Utilisation de Spark) adaptée à une problématique définie.
Nous sommes également référencés sur Kairos, la plateforme de Pôle Emploi, ainsi que dans leur catalogue qualité. C’est à votre conseiller de déterminer votre éligibilité à telle ou telle formation. Selon votre motivation à prendre nos formations, l’adéquation avec votre projet professionnel, et d’autres critères, il se prononcera sur la possibilité de financement par le Pôle Emploi, et nous pourrons vous envoyer un devis. Nous pourrons également vous conseiller sur les démarches à réaliser.
- Standardiser la construction et l'environnement informatique d'un algorithme d'apprentissage automatique grâce des outils de production comme MLflow et Docker afin de faciliter la mise en production de projets d'intelligence artificielle sur tous types de plateformes
- Créer une interface de programmation applicative grâce à des outils comme AWS SageMaker afin de donner un accès à échelle aux prédictions des algorithmes d'apprentissage automatique à l'ensemble des équipes métiers concernées
- Déployer une application web intégrant des algorithmes de statistiques prédictives (Machine Learning et Deep Learning) grâce à des outils comme Flask, Heroku ou AWS Sagemaker pour les rendre utilisables par l'ensemble des équipes métiers afin d'automatiser leur processus de décision
- L'évaluation : étude de cas pratique sur le déploiement d'un algorithme d'apprentissage automatique
- Thème d'évaluation : Tableau de bord web (dashboard), construction et mise en production d'une application web d'intelligence artificielle
En entrant dans la communauté Jedha, vous bénéficiez d’un accès privilégié à tous nos événements carrières, ateliers et conférences. Vous avez bien entendu un accès à vie au contenu du cours pour le retravailler après la formation. Nous avons aussi crée un groupe Facebook ainsi qu’un espace de travail Slack expressément pour vous, afin de partager bonnes pratiques et conseils. Le suivi carrière sera votre principal atout pendant la formation : vous aider à décrocher un poste dans la Data est notre objectif premier.
Nous pouvons tout à fait discuter de vos opportunités en Data Science même si vous n’avez aucune expérience en programmation. Dans ce cas, nous vous conseillons de suivre d’abord notre programme Fondamentaux pour acquérir un solide socle de compétences.
- Traiter des données non-structurées (image, texte, audio) par la création de fonction de traitements via l'utilisation de librairies de programmation comme TensorFlow ou Numpy pour les transformer en matrices afin de les rendre interprétables par un algorithme d'apprentissage automatique profond (Deep learning en anglais)
- Elaborer des réseaux de neurones adaptés (classiques, convolutifs ou recursifs) en superposant des couches neuronales via des librairies de programmation comme TensorFlow pour analyser des données non-structurées afin de détecter des signaux sur ces dernières
- Créer un algorithme robuste et précis en configurant un réseau de neurones pré-entrainé profond afin de répondre à des problématiques de prédiction sur des volumes de données massifs
- Créer des données non-structurées en élaborant des réseaux de neurones adverses afin de construire de nouvelles bases d'entrainement pour des applications d'intelligence artificielle
- Évaluer la performance d'un algorithme d'apprentissage automatique profond en évaluant des indicateurs sur des données d'entrainement et de validation afin d'industrialiser son utilisation
- L'évaluation : une étude de cas pratique sur des données non-structurées
- Thème d'évaluation : Analyse de sentiment, par l'élaboration d'un algorithme permettant de déterminer le sentiment d'un utilisateur à l'égard d'un produit (avec possibilité de créer de la nouvelle données pour agrémenter la base).
- Traiter des données structurées en créant un pipeline de traitement grâce à des librairies de programmation comme Scikit-Learn pour encoder, normaliser et découper des données afin de les rendre interprétables par un algorithme d'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais)
- Effectuer des analyses prédictives sur un jeu de données structurées grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés adaptés afin d'automatiser des tâches liées aux résultats des prédictions de ces algorithmes
- Élaborer un algorithme d'apprentissage automatique non-supervisé pour segmenter une base de données en différents groupes homogènes ou réduire la dimension de cette dernière afin de pouvoir comprendre des observations de manière granulaire et permettre leur visualisation
- Évaluer la performance prédictive des algorithmes d'apprentissage automatique en déterminant l'influence des différentes variables pour pouvoir l'améliorer afin de démontrer son utilité aux directions métiers, par rapport aux processus déjà établis dans l'organisation.
- L'évaluation : trois études de cas pratiques tirées de cas réels
- Thème d'évaluation :
- Optimisation des processus marketing de qualification de prospect par le biais d'algorithmes d'apprentissage supervisés
- Optimisation d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé sur des bases de données déséquilibrées
- Localisation de zones de densité géographique par l'élaboration d'algorithmes d'apprentissage automatique non-supervisé
Bien sûr ! Tous nos programmes ont été pensés pour vous professionnaliser au maxiumum, pour être au plus près des réalités du marché. Nos coachs seront là pour vous aiguiller sur les métiers auxquels vous pourrez vous attaquer après chacun de vos parcours.
Nous proposons des sessions de formation sur nos 2 campus : Paris & Lyon. N'hésitez pas à vous tourner vers notre équipe d'admissions pour connaître les adresses exactes.
- Concevoir une architecture de données robuste et adaptée en créant des lacs de données (Data Lake en anglais) et des entrepôts de données (Data Warehouse en anglais), pour répondre aux besoins de stockage, d'utilisation, de sécurité et de protection de l'organisation
- Intégrer la dimension de stockage et de calcul distribué à l'infrastructure de données via l'utilisation d'outils comme Spark ou AWS Redshift afin de l'adapter à des besoins de gestion de données massives (Big Data en anglais)
- Collecter des données provenant de différentes sources (Web, Logiciels internes de type Sage / Excel ou externes de type Google Analytics) via des librairies de programmation de type Scrapy ou Beautifulsoup pour alimenter le Data Lake afin d'affiner le résultat d'analyses futures.
- Nettoyer et organiser les données dans l'entrepôt de données (Data Warehouse en anglais) en écrivant des processus d'extraction, transformation et chargements (ETL en anglais) afin de rendre ces données disponibles et compréhensibles pour les autres équipes métiers.
- L'évaluation : Une étude de cas sur des données réelles
- Thème d'évaluation : Construction d'une infrastructure Cloud accueillant des données Big Data (collecte de données web, intégration des données dans un Data Lake, nettoyage et chargement des données dans une base de données type AWS Redshift par traitement parallélisé si nécessaire via la construction d'un processus ETL).
Les compétences en Data Science et Data Engineering manquant aux entreprises, celles-ci sont en général assez généreuses avec leurs talents. Le salaire d’entrée de niveau d’un Data Scientist oscille entre 45 000 € et 65 000€ par an pour une moyenne à 50 000 € / an selon Glassdoor. Ceci vaut pour la région parisienne. Pour un Data Analyst, vous pourrez prétendre à un salaire de 42 000€ par an. Le poste de Data Engineer, est souvent rémunéré aux alentours de 48 000€ annuels. Tous ces ordres de salaires varient énormément selon le secteur de l’entreprise.
Les données sont partout et sa protection en est indispensable. Que vous soyez en Finance, en Marketing, en Sales, peu importe le secteur d’activité, vous aurez besoin d’être capable de tirer profit des outils de gestion de données pour les problématiques de votre entreprise. Ces cours s’adressent à toute personne voulant maîtriser ces compétences, décrocher un poste dans la Data ou la Cybersécurité– des postes demandés par tous les recruteurs.
Si vous avez le niveau, tout à fait ! Prenez rendez-vous avec notre équipe d'admissions qui vous ferons passer un test pour connaitre votre niveau technique. En fonction, vous pourrez directement commencer par le programme Full Stack ou même Lead.
Nos formations sont jusqu’à nouvel ordre délivrées à la fois en présentiel et à distance.
Les Data Sciences sont une discipline technique qui requiert – quand on débute – un certain accompagnement.
Tous vos professeurs et Teachers Assistants ont été formés sur les outils permettant le bon déroulé des sessions, que vous les suiviez en présentiel ou à distance.
Nous sommes Datadockés, et dans cette mesure, vous pouvez effectivement faire financer la formation par votre entreprise ou par l’OPCO de la branche de laquelle vous êtes rattaché. En leur faisant une demande, vous pourrez recevoir un financement total ou partiel de votre formation. Nous pourrons vous conseiller sur les démarches à réaliser. Si vous vous justifiez d’une promesse d’embauche par votre futur employeur, vous pouvez présenter une POEI (préparation opérationnelle à l’emploi) pour avoir d’autant plus de financement (entreprise + Pôle Emploi).
Toujours dans le but de garantir une bonne expérience pédagogique, de maintenir une relation de qualité avec les enseignants, nous gardons les effectifs de groupe à maximum 15 élèves. Lorsque les sessions excèdent 15 personnes, un système de "Teacher Assistant" est mis en place pour vous accompagner dans votre apprentissage des Data Sciences.
Il n'y a pas de profil type ! Nos élèves ont des profils des plus variés : entrepreneurs, personnes en recherche d’emploi, en reconversion professionnelle, étudiants etc. Tous les secteurs d’activités sont aussi concernés.
Nous proposons des plans de paiement en plusieurs fois pour tous nos programmes et parcours. Vous trouverez ici les frais de formation et le nombre de mensualités possibles.
Oui ! Depuis Février 2021, toutes nos formations (Essentials, Fullstack, Lead) sont éligibles au CPF. Vous pouvez profiter de votre solde CPF pour financer tout ou une partie de vos formations et recevoir votre certificat reconnu d'Etat de "Concepteur-Développeur en Science des données".
Le taux de complétion chez Jedha est de 82%. Ce taux représente le nombre de personne ayant terminé l’entièreté de la formation Jedha sur le nombre d'inscrits total. Tous les doublons, dans les certificats et dans les inscrits, ont été enlevés. Le focus se fait uniquement sur le parcours personnel, indépendamment du parcours de formation.
- Traduire les enjeux métiers en problématiques mathématiques/data grâce à une compréhension des besoins propres à chaque projet data afin de pouvoir répondre aux objectifs de l'organisation
- Maîtriser les technologies les plus récentes et adaptées du marché grâce à de la veille technologique et de la pratique constante pour développer une expertise. L'objectif est d'être à même de proposer aux directions métiers les solutions les plus adaptées actuellement à une problématique et l'amélioration constante des process de gestion de données déjà en place
- Définir un cahier des charges, un retroplanning et un budget afin de défendre et détailler aux directions métier un projet data répondant aux besoins de l'organisation
- Gérer un projet d'analyse et de gestion de données (analyse statistique descriptive, Machine Learning, Deep Learning, Big Data ou non) grâce à l'élaboration d'indicateurs adaptés et de tableaux de bords, afin de faire le suivi et le bilan de l’action, ainsi que de la déclinaison opérationnelle de ses résultats
- Transmettre aux directions-métiers le process d'extraction d'informations et d'analyse de données en le vulgarisant afin de soutenir la mise en place d'une stratégie et d'actions futures.
- Diriger un projet de gestion de données, allant de sa conception à la mise en place de solutions, afin de le mener jusqu'à son terme, d'être la personne clé disposant de toutes les informations sur le projet à tout moment, et d'accompagner d'autres services de l'organisation dans l'ensemble des activités relatives à celui-ci
- L'évaluation : projet data conçu de A à Z.
- Thème d'évaluation : libre. Les apprenants peuvent préparer le projet data de leur choix. Celui-ci peut être personnel, développé par le candidat dans le cadre de son activité professionnelle, ou défini par une entreprise partenaire.
Les cours sont délivrés en français, avec des contenus écrits en anglais pour les programmes Fullstack & Lead. Pourquoi ? Vous vous rendrez bien assez vite compte que l’ensemble des ressources en ligne et documentations des outils de la Data sont en anglais. Autant prendre le coche dès vos formations !
Nous recevons cependant régulièrement des élèves anglophones qui disposent de bonnes bases en français. Leur habileté à comprendre facilement le français et le fait que la plupart des termes techniques soient en anglais leur permet de suivre sans problèmes. N'hésitez pas à contacter l'équipe d'admissions pour valider votre niveau de français !
Notre principale force est l’aspect pratique de nos formations. Sur tous nos programmes, chaque module est découpé équitablement entre l’étude de notions théoriques nécessaires – généralement le matin – , puis la mise en pratique de ces concepts l’après-midi. 1 heure de pause déjeuner est incluse dans votre emploi du temps pour les formations intensives et temps partiel du samedi. La journée complète est de 5 heures de cours pour ne pas vous surcharger, vous pouvez bien entendu rester dans votre salle pour poser vos questions ou discuter avec camarades et professeurs. Si vous suivez la formation à temps partiel, le planning est re-aménagé, mais le programme ne change pas.
Programme Essentials : vous serez capables de gérer & de prendre part à des problématiques Data en entreprise. Vous serez autonomes et opérationnels, tout en ayant les capacités pour continuer dans cette voie des Data Science.
Programme Fullstack : vous connaîtrez en profondeur tous les domaines qu’un Full-Stack Data Scientist doit connaître. Vous serez capable de collecter des données qu’importe leur provenance, de les structurer et de les analyser pour les besoins de votre problématique. Vous pourrez mettre à profit vos compétences en code, en Machine Learning et en Big Data pour créer et mettre des algorithmes complexes en production. Ainsi, vous serez capable de résoudre des problématiques complexes et variées en Data Science en entreprises. Vous aurez pendant vos formations plusieurs projets poussés à réaliser – accompagnés de vos enseignants – que vous pourrez ensuite présenter à un recruteur ou un client potentiel. Vous aurez également de très solides bases en Data Engineering, pour apprendre à gérer vos infrastructures et déployer vos applications.
Programme Lead : après cette 3e formation, vous aurez un combo de compétences extrêmement valorisé, la double casquette Data Scientist / Data Engineer. L’objectif est double. Vous serez d’abord à même de construire votre propre pipeline de données et de construire une infrastructure solide pour gérer l’ensemble de la donnée générée et gérée par l’entreprise. Vous saurez ensuite faire bénéficier les modélisations du Data Scientist à l’ensemble de l’entreprise, ses clients, acteurs internes : c’est la mise en production.
Vous pouvez effectivement bénéficier d’un crédit accordé par notre partenaire : le Crédit du Nord. Nous vous invitons à prendre contact avec l’équipe d’admissions pour connaître les modalités d’emprunt.
Votre outil principal sera votre ordinateur ! Il est donc essentiel que vous puissiez venir avec votre propre machine. Nous ne fournissons pas d'ordinateurs pour que vous puissiez avoir vos propres repères. En revanche, vous aurez accès à tous les outils et plateformes nécessaires gratuitement. Pour suivre les formations Cybersécurité, il vous sera utile d'avoir un ordinateur avec 8Go de RAM, mais aussi du stockage de disponible.
Programme Essentials : l’idée de ce programme est de démocratiser la Data Science. C’est pour ceci qu’aucun pré-requis technique n’est demandé pour l’intégrer. Nous partons du principe que nos élèves ont une appétence pour la discipline et des connaissances en mathématiques de base.
Programme Fullstack : pour intégrer le programme, il faut que ayez quelques connaissances en programmation, en mathématiques et avoir des notions de gestion de base de données SQL ainsi que du Machine Learning. Si vous n’avez rien de tout cela, nous vous conseillons de vous tourner d’abord vers notre programme Essentials pour apprendre les bases. N’hésitez pas à contacter notre équipe d’admissions pour évaluer votre niveau.
Programme Lead : ce programme est destiné à des personnes ayant déjà de solides compétences en Data Science, et modélisation. Pour bien suivre ce programme, il vous faudra l’équivalent en compétences du bootcamp Fullstack ou environ 2 ans d'expérience en Data. Discutez-en avec notre équipe d’admissions pour étudier votre candidature.
Ces programmes peuvent être suivi individuellement ou en pack (Parcours).
Nous vous invitons à regarder les pages Campus ou à nous envoyer un mail pour savoir quelles sont les prochaines sessions sur nos différents campus.
Outre le format Bootcamp qui est intensif dans l’enseignement que nous rendons, nous mettons un point d’honneur à la mise en pratique de tous les concepts techniques que nous abordons dans nos cours. La réalisation d’un projet Data vous aidera à mieux comprendre tous les enjeux liés à la Data Science dans divers secteurs, et vous fera croiser Data avec un autre de vos centres d’intérêts. Aussi, le soin particulier porté à faire de votre bootcamp une expérience inoubliable est notre principale mission : tant au niveau de la pédagogie que des relations que nous entretenons avec nos élèves. Une fois que vous avez intégrer notre communauté d’élèves, d’alumni, nous vous partagerons des ressources exclusives, ainsi que des invitations à nos évènements.
La curiosité intellectuelle est une excellente motivation ! Si vous souhaitez en savoir plus de la Cybersécurité, ou découvrir pleinement cet univers, la formation Cybersécurité Essentials est parfaite pour vous. Vous y apprendrez les bases techniques de ce domaine, pour savoir si vous souhaitez en savoir plus ou non : infrastructures réseaux, bases du pentesting.
Cette formation se veut réellement accessible au plus grand nombre, c'est pourquoi nous ne demandons pas de pré-requis, mais simplement que vous réalisiez un prep-work une fois inscrit afin que vous suiviez la formation en toute sérénité. Dès lors de votre inscription, nous vous donnerons accès à notre plateforme JULIE, où vous retrouverez les contenus à préparer : Javascript, connaissances en networking au menu !
Et oui, cela arrive de plus en plus, et continuera largement d'arriver ! Que vous soyez développeur, professionnel de la Data, ou encore en métier support (service client, marketing, finance), avoir des connaissances en cybersécurité vous permettront d'avoir les premières clés de compréhension de ce qu'il est arrivé à votre organisation. Si la cyber-attaque dont vous avez été victime est importante, nous vous conseillerons vivement d réaliser la formation Cybersécurité Fullstack dans laquelle vous aurez une compréhension exhaustive et techniquement poussée d'un projet Cybersécurité.
Lorsque vous encadrez une équipe technique, que vous pilotez des projets technique, il vous serez toujours très utile d'avoir de solides connaissances dans le milieu afin de guider les actions et de prendre des décisions plus éclairées. Ceci est valable dans la Cybersécurité, mais aussi dans tous les secteurs de la Tech. vous vous rendrez d'autant mieux compte des enjeux de votre projet, des défis qu'ils ont à relever, mais aussi des charges de travail de chacun.
Le programme Cybersécurité Essentials a été construit pour vous fournir l'entièreté des bases en Cyber. L'idée est que vous ayez une vue de l'ensemble de ce qui se fait en Ethical Hacking. Vous apprendrez les bases en Infrastructure, en gestion de réseaux, mais aussi en Pentesting. Accompagnés de vos professeurs et par la pratique de nombreux exercices, vous serez à même de réaliser votre premier Pentest. Vous pouvez postuler ou demander le syllabus avant de prendre rendez-vous avec l'équipe d'admissions pour poser toutes vos questions sur le programme.
Cette formation est pensée pour vous professionnaliser dans le secteur. Différents métiers vous seront accessibles, mais vous connaîtrez avant tout l'entièreté des pans de la Cybersécurité, depuis les infrastructures réseaux et réseaux, jusqu'à la post-exploitation en passant bien évidemment par toutes les phases d'exploitation, cyber-attaques ou encore tests d'intrustion.
Cela arrive à tous types d'entreprises ! Qu'elles soient grandes ou petites, les élèves Fullstack dont les entreprises se sont faites hackées pourront comprendre l'entièreté des failles ayant été exploitées, mais aussi pourront trouver des moyens sûrs de bien protéger leur infrastructure par la suite.
Que vous soyez développeur, professionnel de la Data ou de tout autre expertise dans la Tech, vous serez confronté tôt ou tard à des problématiques de protection ou de sécurisation de la donnée. Avoir cette double compétence avec la Cybersécurité ne vous rendra que plus attractif auprès des recruteurs. Que ce soit en ayant les bases grâce à la Cybersécurité Essentials, ou pour obtenir votre poste en Cybersécurité avec la formation Fullstack.
Le programme Data Essentials a été construit pour vous fournir l'entièreté des bases en Data. L'idée est que vous ayez une vue de l'ensemble de ce qui se fait en Data Analysis et Data Science. Vous apprendrez les bases du code en Python, de la gestion de base de données, ainsi que du Machine Learning. Accompagnés de vos professeurs et par la pratique de nombreux exercices, vous serez à même de réaliser votre premier projet Data, de la récupération de votre base de données, jusqu'au développement de votre algorithme de Machine Learning. Découvrez les projets Data que nos élèves ont réalisés sur le blog de Jedha ! Vous pouvez postuler ou demander le syllabus avant de prendre rendez-vous avec l'équipe d'admissions pour poser toutes vos qustions sur le programme.
Vous avez effectivement 2 options pour intégrer la formation Fullstack et remplir les pré-requis demandés
- Vous pouvez réaliser la formation Data Essentials de Jedha. Celle-ci vous permettra de suivre le programme Fullstack dans les meilleures conditions. Vous maîtriserez les bases de Python, de SQL, et du Machine Learning, vous permettant d'aller plus loin dans votre expertise dans cette formation de 420 heures.
- Si vous n'avez pas passé la formation Data Essentials ou que vous ne souhaitez pas la passer, il vous sera demandé d'avoir des compétences de base en Python & SQL. Vous devrez passer un coding challenge envoyé par notre équipe d'admissions pour s'assurer que vous pourrez suivre la formation Fullstack en toute sérénité.
Pour tout savoir sur les pré-requis à remplir, n'hésitez pas à contacter notre équipe d'admissions en postulant ou en demandant le syllabus.
Les deux ! Vous pouvez suivre l'ensemble de nos formations en présentiel, ou en distanciel, et vous pouvez alterner entre ces 2 options selon votre planning personnel et professionnel. Le dénominateur commun au présentiel et au distanciel ? Nous vous garantissons une expérience de formation optimale. Retrouvez tous vos contenus de cours sur notre plateforme de formation en ligne JULIE ainsi que l'ensemble de vos cours sur votre propre playlist vidéo.
- En présentiel : nous serons ravis de vous accueillir sur nos campus ! Face à votre professeur, en groupe ou en autonomie, réalisez vos exercices et menez à bien vos projets dans un cadre et un environnement de travail idéal.
- En distanciel : Zoom, une véritable salle de classe en ligne ! Possibilité de partager son écran pour régler des bugs de code, de faire des sous-groupes dans des salles de classe à part, de lever la main lorsque vous souhaitez intervenir, revivez votre expérience de formation en ligne comme si vous étiez en présentiel.
Peu importe votre contrainte, il est bien possible selon les jours de venir en présentiel, puis d'autres de rester à distance. Là est toute la flexibilité du suivi de votre bootcamp.
Pour intégrer la formation Data Lead de Jedha, vous avez 2 options possibles :
- Vous suivrez la formation Lead dans les meilleures conditions si vous passez par la formation Fullstack en amont. Cette formation Lead de 70 heures enseigne des compétences de niveau expert en Data Engineering et un très solide set de connaissances et nécessaire. La formation Fullstack vous donnera toutes les clés pour avoir ce bagage.
- Pour que vous puissiez suivre la formation Lead sans avoir suivi la formation Fullstack, il vous faudra avoir l'arc de compétences équivalent. Vous enverrez un dossier de candidature à notre équipe d'admissions, cette dernière l'étudiera avant de valider votre inscription.
Pour avoir d'autant plus d'informations sur tout ceci, vous pouvez prendre rendez-vous avec notre équipe d'admissions.
Si vous ne souhaitez pas forcément obtenir votre poste en Data plutôt apprendre à mieux piloter des projets Techniques, en intéragissant avec des Data Scientists, Data Analysts, ou encore des développeurs, la formation Data Essentials peut vous permettre d'atteindre votre but. Elle vous donnera une très bonne overview de ce à quoi vous pouvez vous attendre. Vos professeurs et toute la communauté pourra vous donner les meilleurs conseils vous permettant de comprendre leur langage et la manière dont travailler ensemble.
Tu peux tout à fait commencer par suivre la formation Essentials pour te mettre à niveau, avoir les premières bases et créer ton premier projet Data en découvrant cet univers des plus riches. S'ensuit la formation Fullstack qui te permettra réellement de te professionnaliser, maîtriser l'ensemble du pipeline Data et construire ton porftolio de projets complets.
En tant que professionnel de la Data, vous savez très bien que les besoins des entreprises évoluent vers ceux de la gestion d'infrastructures toujours plus importantes : autant au niveau des sources, que des de la volumétrie. La formation Lead vous permet ainsi de maîtriser les technologies de maintenance de pipelines Data ainsi que de mise en production de modèles.
Que vous souhaitiez vous former en présentiel ou à distance, Jedha assure votre formation. Vous trouverez le campus de Paris, le premier campus de Jedha, mais aussi le campus de Lyon ouvert en Août 2019.
En complément de la formation Data Fullstack de Jedha, l'objectif de cette formation Lead est bien de vous amener à un niveau expert dans la donnée, autant sur les pans Data Engineering que Data Science. Vous apprendrez dans cette formation à construire des infrastructures Data solides, adaptées à votre environnement et capables de supporter un volume de données important. L'idée n'est pas seulement de créer cette infrastructure, mais aussi de la maintenir en adéquation avec l'augmentation de la volumétrie de données que vous aurez.
Vous l'aurez bien compris par les divers objectifs de nos élèves : chez nous, pas de profil type ! Que vous soyez issus de formations business, artistiques, agricoles, sportives, journalistiques, juridique, en conseil, c'est justement la richesse des profils de nos sessions qui fait la force de notre communauté et de votre futur réseau !
Si vous ratez un cours, pas de panique ! L'ensemble de vos contenus de cours est présent sur votre plateforme JULIE, entre vos formations Data Essentials, Fullstack, Lead ou encore Cybersécurité Essentials. Théorie, exercices, projets, vous retrouverez tout cela sur JULIE et bien plus !
JULIE c'est aussi et surtout un environnement de code intégré à la plateforme : vous pourrez coder sans vous soucier des capacités de calcul de votre ordinateur. Là est la vraie innovation de cette plateforme clé en main ! Vous pourrez éditer, et rééditer votre code ! Vous souhaitez avoir un accès "invité" à JULIE avant de vous inscrire ? C'est par ici.
Enfin, sur la playlist vidéo privée de votre promotion, vous aurez l'ensemble de vos cours live en format vidéo ! Revoir une explication, refaire un exercice sur lequel vous avez eu du mal, vous replonger dans vos cours pour préparer celui du lendemain, nombreuses sont les utilités de cette playlist.
Un des objectifs principaux de cette formation : la démocratisation de la Tech et ses compétences ! Aucun pré-requis technique n'est donc demandé pour accéder à cette formation. Il vous faut simplement avoir une appétence pour la technique et la motivation pour suivre nos bootcamps ! Vous pouvez prendre rendez-vous avec l'équipe d'admissions pour discuter ensemble de votre suivi de formation.
Tous nos programmes de formation peuvent être aussi bien suivis à temps partiel qu’à temps complet. Ainsi, que vous soyez en poste ou non, nos programmes sont adaptés à votre planning. Pour connaître l’emploi du temps exact, n’hésitez pas à contacter l’équipe d’admissions qui pourra vous orienter vers le programme coïncidant le mieux.
Il peut tout à fait arriver de ne pas vouloir démarrer une carrière dans un poste 100% technique. Aujourd'hui, la donnée qui nous entoure une véritable mine d'or et savoir bin la gérer et l'exploiter par des premières méthodes simple peut réellement faire la différence dans une poste non-technique en terme d'efficacité.
Vous pouvez bénéficier de nombreux moyens de financement pour la formation Data Essentials en particulier :
- Auto-financement : vous pouvez financer la formation par vos propres fond, en plusieurs fois sans frais.
- CPF : Notre formation Data Visualisation éligible au CPF vous enseigne également les bases de Python, de la gestion de bases de données, ou encore du Machine Learning. Avec cette éligibilité au CPF, vous pouvez financer votre formation à moindre coût
- Pôle Emploi : nos formations Data sont référencés chez Pôle Emploi, notamment sur leur catalogue Qualité.
- Financement personnalisé : vous bénéficiez peut-être d'un financement particulier vous étant avantageux, posez toutes vos questions à notre équipe d'admissions.
Si tu penses avoir l'équivalent de la formation Essentials en compétences techniques, tu peux rejoindre la formation Fullstack par le biais de notre coding challenge qui évaluera tes compétences. Depuis des métiers non-techniques, en marketing, contrôle de gestion, finance, ou encore support client jusqu'à des métiers de Data Analysts, Data Scientists, nombre de nos alumni ont opéré leur reconversion professionnelle et ce en 12 semaines de formations - 14 semaines pour ceux ayant réalisé les Essentials auparavant.
Si vous n'avez pas de compétences antécédentes en Data, mais que le domaine plus précis de la gestion d'infrastructures rien ne vous empêche de suivre cette formation ! Notre principal critère de sélection : votre motivation. Nous vous conseillerons cependant de suivre la formation Fullstack auparavant ou de vous former sur les sujets de gestion de la donnée et modélisation pour suivre cette formation Lead en tout sérénité.
Le métier de Pentester ? Un professionnel qui assure la sécurité des réseaux informatiques au moyen de tests d'intrusion qui consistent à trouver les failles de sécurité d'un système et procéder à des attaques contrôlées. De part ses missions, le Pentester se doit de maîtriser les techniques de protection, mais aussi d'attaque d'infrastructure. Ainsi, dans le département Cybersécurité de son entreprise, il peut s'inscrire dans la Blue Team (celle en charge de la protection de l'infrastructure) ou dans la Red Team (s'occupant de l'attaque).
Vous le verrez bien assez vite, les applications de la Data sont innombrables et couvrent tous types de sujets. Que vous ayez un intérêt personnel ou professionnel pour une thématique, c'est le moment de le mêler à la Data dans ce premier projet ! Quelques exemples de projets ? Prédiction de prix de l'immobilier, segmentation automatisée de clientèle, prédiction de taux de churn pour un opérateur mobile, ou même la prédiction de pokémons légendaires ou encore la prédiction de retard de vols aériens.
Une question d'importance capitale, et tout à fait légitime, surtout si vous souhaitez suivre une formation à temps partiel !
Ces formations à temps partiel ont été justement conçues pour vous faire obtenir les compétences que vous attendez, tout en s'adaptant à votre rythme de travail. De quelle manière ?
- La formation n'est pas tous les jours : le temps de profitez de vos activités personnelles, de prendre le temps d'assimiler les concepts nouvellement vus.
- Les contenus sont réaménagés pour que vous voyiez les concepts les plus complexes sur des journées de formation plus immersives (par exemple, le Samedi de 10h à 16h pour votre formation Fullstack)
- L'équipe pédagogique reste disponible (tout comme le format à temps complet finalement !) dans l'idée de vous accompagner au mieux à travers vos différents modules.
En fin de compte, travailler et se former en même temps n'est pas du tout incompatible bien au contraire ! Vous pourrez en effet retranscrire très rapidement votre compétences nouvellement acquises dans votre environnement professionnel quotidien.
On ne le cache jamais, cette formation est dense et intense ! De nombreuses technologies sont amenées à être enseignées. Tout dépend du niveau duquel vous partez en entrant en formation (si vous avez réalisé le programme Fullstack en amont ou non). Environ 10 heures de travail supplémentaire seraient à fournir, entre les exercices, les cas pratiques, et projets Data Engineering à réaliser.
Nous souhaitons faire en sorte que vous ne manquiez rien ! Vous aurez donc la possibilité de rattraper les cours que vous avez manqué sur JULIE ! Vous y retrouverez nos meilleurs cours en format écrit et vidéo et en illimité, afin d'assurer votre suivi des cours.
Les objectifs professionnels remplis par nos élèves à la sortie de formation Fullstack sont divers : une majorité souhaite obtenir son poste dans la Data, en tant que Data Scientist, ou Data Analyst. D'autres élèves entrepreneurs souhaitent quant à eux implémenter un algorithme de Machine Learning ou de Deep Learning dans leur Tech. Une autre partie de nos élèves est, elle, motivée par la curiosité intellectuelle et souhaite mettre à contribution ces nouvelles compétences dans leur métier actuel en vue d'une progression professionnelle.
L'évolution professionnelle est tout à fait un des objectifs de notre communauté d'alumni : ne pas forcément souhaiter obtenir un poste 100% technique, mais plutôt d'évoluer vers des missions plus techniques, qu'importe le secteur d'activité ou la fonction que vous occupez dans votre organisation.
La flexibilité que permet le statut de freelance est un argument de taille pour beaucoup. Avec l'avènement du télétravail, les métiers de la Tech, qui nécessitent pas d'être sur place, mais simplement une connexion internet, ont connu un bon phénomènal sur les plateformes de recherche d'emploi.
Que ce soit en tant que Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, nombre de nos élèves se sont lancer dans une activité freelance, alternant entre missions diverses et variés pour tous types de clients. Nos alumni restent bien entendu dans la communauté ! Nous les voyons régulièrement revenir en tant que Freelance, dans des postes de Teachers Assistants, ou encore pour certains en tant qu'enseignant.
Le débat sur la différence entre Docker et Kubernetes est très récurrent chez les personnes qui font leurs premiers pas dans l’univers du développement. La meilleure façon d’expliquer leurs points de différence est de monter leur complémentarité. En effet, Kubernetes est un complément de Docker.
Une formation Docker vous permettra d'assurer la gestion du cycle de vie des conteneurs, tandis que les compétences d'une formation à Kubernetes sont pensées pour orchestrer et gérer les clusters de conteneurs. L’utilisation de ces deux technologies facilite la création, le déploiement et la mise à l’échelle d’application conteneurisée.
Les mots de passe n'ont aucun secret pour lui. Le métier de cryptologue assure la sécurité des données sensibles digitales telles que les mots de passe, les numéros de carte bancaire ou les identifiants de compte, il élabore des méthodes de codage qui se basent sur des algorithmes complexes. De ce fait, c'est un métier hautement technique puisqu'il travaille autant sur de la Cybersécurité, mais aussi du développement et de la Data Science. C'est un métier dont vous vous rapprocherez à la suite de la formation Cybersécurité Fullstack, mais qui demandera un vernis de formation supplémentaire.
Bien sûr, vos campus restent ouverts pour vous ! Ces lieux ne sont pas que des salles de classe, mais bien un lieu de vie ou vous pouvez tout à fait retrouver vos camarades de formation, pour se revoir, travailler ensemble sur de nouveaux projets, ou tout simplement pour passer faire un bonjour à l'équipe Jedha.
Les horaires d'ouverture de nos campus ?
- Les lundis, mardis, et jeudis : 9h45 - 21h
- Les mercredis & vendredis : 9h45 - 19h
- Les Samedis : 9h45 - 16h
Au plaisir de vous retrouvez nombreux sur le campus ou en ligne pour votre formation !
A l'issue de votre formation Essentials en Data, vous obtiendrez votre certification partielle de "Concepteur-Développeur en Science des données". Ce diplôme est bien reconnu d'Etat et vous donnera un argument de plus à avancer auprès des recruteurs.
Les pré-requis de la formation Lead permettent justement de vous assurer les compétences nécessaires pour bien suivre la formation Lead. Avec les compétences nouvellement acquises dans cette formation dense, vous pourrez tout à fait postuler à des postes de Data Engineer ou encore Machine Learning Engineer.
La formation Data Essentials est une très belle manière de démarrer dans la Data pour entamer votre reconversion sans vous engager dans une formation plus longue. Elle vous permet de voir quel aspect de la Data vous préférez, et si vous souhaitez continuer dans le secteur.
C'est une question qui revient très fréquemment et qui réside simplement dans le fait que ces 2 métiers sont aujourd'hui réellement distincts. La différence entre le Data Analyst et Data Scientist vient du fait qu'ils n'interviennent pas dans les mêmes étapes du projet Data. Le Data Analyst comme son nom l'indique s'occupe principalement de faire de l'exploration de la donnée : il se charge de créer des visualisations de données pertinentes pour guider des décisions business, mais aussi de construire des tableaux de bord (dashboards) pour les métiers. Le Data Scientist, lui, intervient sur l'exploitation de la donnée brute afin de créer dessus des modèles de Machine Learning. Il va devoir d'abord nettoyer cette donnée, construire des modèles pouvant prédire des phénomènes par exemples.
Le Data Analyste va devoir avoir un sens business affûté, lorsque le Data Scientist va intervenir sur une partie plus technique. En ce sens, les 2 métiers sont très complémentaires.
Il n'est pas du tout incohérent de venir suivre une formation pratique après l'obtention de votre Doctorat, bien au contraire. Il s'agit ici de vouloir rentrer dans un environnement beaucoup plus pratique que théorique. L'excellence académique d'une thèse reste tout fait complémentaire de celle que nous prônons chez Jedha, et nous avons vu bien des docteur en biologie dans nos formations Data, ou encore en mathématiques appliquées.
Cryptologue, Pentester, Analyste Cybersécurité, IT specialist, tous reportent au Responsable de la sécurisation des systèmes d'informations. Ce métier de RSSI consistent à asseoir le stratégie globale de protection de l'ensemble des infrastructures digitales de l'entreprise. Pour se faire, le RSSI se doit d'avoir une bonne connaissance de l'environnement Cyber de son entreprise, mais aussi de connaître sur le bout des doigts le coeur de métier et les enjeux cyber de son entreprise.
Les outils enseignés dans la formation Lead sont ceux à la pointe de la technologie. Ces choix de l'équipe pédagogique de Jedha ont été motivés par les raisons suivantes :
- Pourquoi AWS ? Les services Cloud d'Amazon sont les leader sur leur marché ! Entre la très large gamme d'outils proposés, la stabilité de leurs infrastructures, AWS permet à nos élèves de faire le tour des technologies liées au Cloud Computing
- Pourquoi Spark en Scala et pas Spark en Python ? Spark est LE framework qui vous permettra de gérer de très gros volumes de données (Big Data). Ce framework étant originellement codé en Scala, ce langage permet de simplifier l'écriture des programmes complexes et les rend plus lisibles.
Dans le but de garantir la meilleure des insertions professionnelles pour nos élèves, nous garantissons un suivi carrière rapproché prenant forme de plusieurs manières :
- Une semaine entière de la formation Fullstack est dédiée au coaching carrière : revue de CV, de Linkedin, coaching sur les entretiens techniques spécifiques à la Data, mise en forme de votre portfolio de projets.
- La présence d'un coach carrière dédié de l'équipe Jedha vous accompagnant dans votre processus de recrutement, le passage de vos entretiens, que ce soit pendant votre formation ou après !
- Des Mentoring Sessions ! Des moments privilégiées 2 fois par mois avec l'équipe enseignante de Jedha pour poser toutes vos questions sur vos problématiques techniques ou carrière.
C'est grâce à tous ces éléments que nos élèves présentent ces taux d'insertion de 80% sous les 3 mois après la fin de la formation Fullstack !
Bien sûr ! Cette formation a pour but de vous faire plonger par la pratique dans l'univers de la Data. Une formation de 40 heures n'équivaut bien évidemment pas à une formation de 420 heures tel que le programme Data Fullstack de Jedha. Il ne reste pas moins que dans ce secteur, les recruteurs reconnaissent les projets Data que vous réalisez au moins autant que les diplômes que vous avez. Python, SQL, le Machine Learning sont des compétences extrêmement recherchées à tous types de niveaux, seniors ou bien plus débutants, pour des postes moins techniques comme ceux de Business Analyst, Product Manager ou chef de projet Data. Certains de nos alumnis d'Essentials ont également pu obtenir des postes de Data Analysts à la fin de leur formation. Rendez-vous avec l'équipe d'admissions en postulant ou en demandant le syllabus pour tout savoir des recrutements alumni.
Oui ! Depuis le Octobre 2020, toutes nos formations sont enseignées en présentiel ou à distance. Comment une session est-elle animée ? Le professeur se trouve pour lui en présentiel, et anime également un Zoom sur lequel sont présents tous les élèves souhaitant suivre leur formation à distance. Nous gardons un maximum de flexibilité dans l'animation de nos formations, chaque élève est libre de venir en présentiel - dans le respect des gestes barrière - , à distance, ou d'alterner entre ces 2 modes d'apprentissage.
A l'issue de la formation Lead, l'apprenant sera en capacité de :
- Créer et gérer une architecture de données robuste pouvant accueillir une volumétrie de données toujours plus importante (Big Data) dans le Cloud
- Savoir utiliser les services Cloud les plus populaires (AWS) pour stocker de la donnée, la traiter et la manipuler (processus ETL)
- Savoir standardiser des environnements Data pour qu'ils puissent être abrités sous différents systèmes d'exploitation (Linux, Windows, Mac)
- En somme, avoir des compétences poussés en Data Engineering
Si vous pensez avoir les compétences acquises en formation Essentials, vous pouvez tout à fait postuler à notre VAE. Cette validation des Acquis de l'Expérience vous permettra d'obtenir la certification partielle de Jedha (bloc n°6 : Direction de Projets de Gestion de données), reconnu d'Etat. Toutes les informations sur la VAE sont décrites sur cette page. Vous y trouverez le livret de recevabilité, ainsi que les pièces nécessaires à la constitution d'un dossier de candidature à la VAE de Jedha. Il vous faudra ensuite valider ce même livret. Vous pouvez prendre rendez-vous avec notre équipe d'admissions pour poser toutes vos questions.
L'objectif de la formation Data Fullstack de Jedha est de vous amener à un niveau professionnel dans le secteur de la Data. Vous serez amené à maîtriser l'entièreté du pipeline Data, et pas seulement ses aspects Data Science : de la collecte de la donnée, à la création d'algorithme de Machine Learning & Deep Learning à l'état de l'art, jusqu'à la mise en production de ces algorithmes sur une application web que vous aurez créée, vous maîtriserez tous les outils relatifs à ces technologies ! Pour tout savoir de ces outils, téléchargez le syllabus de Jedha !
Le délai d'accès à la formation varie selon le type de financement utilisé par l'Apprenant. Les voici :
- Auto-financement : l'Apprenant peut s'inscrire jusqu'à 24 heures avant le début de la formation
- CPF : il doit y avoir un délai minimum de 11 jours ouvrés entre l'inscription de l'Apprenant et son entrée en formation
- OPCO / OPCA : dans le cas d'un financement entreprise, l'Apprenant doit être inscrit minimum 30 jours avant le début de la formation
- Transition Pro : les dossiers Transition Pro doivent être soumis minimum 2 mois avant le début de la formation
Pour tout savoir de ces délais d'inscription, vous pouvez prendre rendez-vous avec l'équipe d'admissions.
A l'issue de la formation Data Essentials, l'apprenant sera en capacité de :
- Maîtriser les bases du langage de programmation Python, compétences extrêmement recherchée par les recruteurs
- Savoir interagir avec des bases de données, et en extraire les informations les plus pertinents rapidement
- Créer des algorithmes de Machine Learning simples permettant de faire des classifications d'éléments ou des prédictions de phénomènes
- Connaître le pipeline Data, piloter des projets Data en entreprise et réaliser soi même des projets Data simples.
- Savoir interagir avec des profils des techniques et répondre à leurs besoins
A l'issue de la formation Fullstack, l'apprenant sera en capacité de maîtriser l'ensemble du pipeline Data :
- Maîtriser le langage de programmation Python sous plusieurs de ses angles, l'utiliser à différentes fin.
- Savoir extraire de la donnée du Web (Web Scraping), ou d'autres sources pour constituer soi même sa base de données
- Utiliser les outils de Data Visualisation pour explorer ce jeu de données, en sortir des premières analyses pertinentes et en créer des hypothèses cohérentes
- Créer des modélisations complexes en Machine Learning & Deep Learning pour réaliser des prédictions de phénomènes ou des classification d'éléments sur des données d'entrées telles que des valeurs numériques, mais aussi des images, du texte, ou encore du son.
- Créer une application web simple d'utilisation pour n'importe quel utilisateur
- Implémenter le modèle d'IA précédemment construit sur cette application web en vue de faire bénéficier à un utilisateur les résultats de son modèle
- Savoir expliquer à un public novice les résultats positifs ou négatifs de son modèle, les tenants et les aboutissants d'un projet data piloté en groupe.
Posez vos questions à l'équipe d'admissions