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Les professeurs étaient très pédagogues, clairs et précis, et hyper sympas ! L'ambiance de promotion était exceptionnelle et je pense que je m'en souviendrai longtemps. Ces 3 mois ont passé passionnants et ont passé extrêmement vite (trop !).
Antoine Costes
-
Teacher Assistant
@
Jedha

C'est formidable de travailler en présentiel sur des projets communs, après ce contexte de crise sanitaire ! Ces locaux sont parfaits pour ça : grands, modernes et très bien situés dans Paris.
Ibrahim Benjelloun
-
Senior Data Product Owner
@
Quantmetry

J'alternais entre présentiel et distanciel, car on se sent à l'aise dans ces locaux ! On discute avec tout le monde, on rencontre des profs ou les membres de l'équipe Jedha ! Il y a une bonne dynamique dans ces locaux.
Perrine Panisset
-
Senior Data Analyst
@
Foxintelligence

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%
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David Raux
Data Analyst
@
David est un vulgarisateur né, et un bel exemple de reconversion ! Le spécialiste de notre programme Essentials, capable d'expliquer des concepts techniques poussés sans perdre la qualité de l'information.
[...]
David Raux
Car David n'est pas issu d'une formation initiale en Data ! Il soutient d'abord 2 masters II en Ressources Humaines, avant de se former à la Data avec le cursus de mathématiques appliquées du CNAM. Il enseigne parallèlement la gestion, le management des ressources humaines puis commence à enseigner des compétences plus techniques (programmation, gestion de bases de données) dans différents organismes.

Guillaume Manderscheid
Data Scientist / Data Engineer Freelance
@
Au delà d'être un fin vulgarisateur, Guillaume est marqué par sa passion de la Tech. Ayant d'abord travaillé pour d'importantes structures dans l'énergie (notamment chez ENGIE), il s'envole pour San Fransisco où il travaille en tant que Data Scientist / Data Engineer.
[...]
Guillaume Manderscheid
A San Fransisco, il travaille non seulement sur de la modélisation, mais aussi sur du déploiement. C'est à ce moment qu'il opère un shift vers le Data Engineering en rejoignant Strateos en tant que Data Engineer. En revenant à Paris, il se redécouvre une passion pour l'enseignement et délivre les cours sur chacun de nos 3 programmes en Data.

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Inès Ben Amor
Data Scientist
@
Veamly
La patte vulgarisatrice connaît très bien Inès ! D'un parcours ingénieur, elle réussit parfaitement à illustrer des propos techniques simplement sans perdre la qualité de l'information.
[...]
Inès Ben Amor
Après un parcours ingénieur réalisé à l'Ecole des Mines de Saint-Étienne, avec un double diplôme réalisé à l'EM Lyon, Inès entame sa carrière chez Veamly, entreprise pour laquelle elle travaille toujours. Elle y crée notamment plusieurs algorithmes d'état de l'art en Deep Learning permettant de classifier des messages, ou encore un moteur de recherche !
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FAQ
Vos questions sur la formation
Tous nos Bootcamps peuvent être suivis 100% en ligne, ou 100% sur place, à vous de choisir !
Le Data Engineer est en charge de concevoir et gérer les infrastructures de données. Le Data Scientist se concentre lui sur l'analyse des données et la création de modèles prédictifs. Les deux rôles sont complémentaires et essentiels pour une gestion efficace des données et une prise de décision éclairée au sein de l'entreprise.
De nombreuses écoles proposent des formations continues en Data Analysis, que vous pouvez suivre à distance et à votre rythme. Attention néanmoins à vérifier le niveau d'encadrement pédagogique proposé par ces formations. Même si vous étudiez à votre rythme, il est important d'avoir accès à des professeurs ou des coachs pour répondre à vos questions !
Il est tout à fait possible de devenir Data Analyst sans diplôme d'ingénieur ou master en analyse de données.
Dans le secteur de la Data, les recruteurs recherchent avant tout des compétences, et pas des diplômes.
Pour développer les compétences d'un Data Analyst, vous pouvez utiliser des ressources gratuites en ligne ou suivre une formation courte en data analysis.
Il n'est pas difficile de se reconvertir en Data Analyst. Mais le succès de votre reconversion dépend de nombreux facteurs : vos expériences précédentes, la formation suivie.
Le facteur le plus important est votre motivation. Une reconversion en Data Analyst est toujours très intense et nécessite une motivation sans faille !
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