Data Lead

Formation Data Engineer

105 heures de formation complète pour apprendre les compétences d'un Data Engineer, parfaire celle d'un Machine Learning Engineer et acquérez de solides bases en Reinforcement Learning. Vous pourrez profiter de cette formation à temps partiel ou à temps complet, en présentiel ou à distance.

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Adapter le programme à votre rythme

Le programme est orienté hyper-pratique et construit par des professionnels de la Data. Vous pourrez le suivre à temps plein ou à temps partiel pour adapter votre formation en fonction de votre emploi du temps. Egalement, la flexibilité étant un élément majeur de votre future vie dans la Tech, vous garderez la possiblité de suivre la formation en présentiel ou à distance.

2.25 millions de lignes de données : ce que vous saurez gérer

Apprenez à gérer des infrastructures de données aux volumes très importants via la réalisation de projets poussés. Mais la gestion de ces volumes n'est pas la seule chose ! Vous apprendrez à gérer des données provenants de sources diverses : CRM, Analytics de votre site, réseaux, Internet etc.

Faites valoir les modèles d'IA que vous avez crées

La phase à laquelle beaucoup de projets Data tombent à l'eau : celle de mise en production. Car une fois votre modèle crée, cela ne servira à rien s'il ne bénéficie pas à vos clients, partenaires ou collaborateurs. Avec la formation Fullstack vous aurez de très bonnes bases en déploiement, et vous pourrez aller plus loin dans cette compétence, très recherchées par les recruteurs.

La double compétence que les entreprises recherchent

Longtemps les entreprises ont embauché majoritairement des Data Analysts et Data Scientists. Leurs objectifs étaient de réaliser des analyses pertinentes à partir des données générées, mais aussi de réaliser des modélisations, des prédictions, des recommandations de manière automatisée afin de guider les décisions finales.

A mesure que le volume de données généré a augmenté ces dernières années, les besoins des entreprises évoluent aussi. Sont apparus les métiers de Data Engineer, Machine Learning Engineer. Leurs rôles vont être de maintenir une infrastructure de données robuste, et ce peu importe sa taille, mais aussi de s'assurer que les résultats des modèles d'IA construits par les Data Scientists soient rendus accessibles aux bonnes parties prenantes. De nouveaux domaines auxquels nous formons nos élèves avec la formation Lead.

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Programme data lead Jedha bootcamp

Le curriculum de la formation Data Lead

Apprenez à déployer des applications d'IA développé sur votre ordinateur vers tous types de serveurs de déploiement grâce à votre maîtrise de Docker et Kubernetes. Vos applications pourront être accessibles à tous, que ayez 100 utilisateurs par mois ou 10 000 utilisateurs par minute. Apprenez ensuite à décupler la vitesse de calcul de votre modèle d’IA grâce à  Ray, un Framework de Machine Learning distribué. Car maintenant que votre application est déployée et robuste pour tous ses utilisateurs (Docker et Kubernetes), vous souhaiterez sûrement, sur le long terme, faire évoluer le modèle de Machine Learning ou Deep Learning qui est hébergé dessus. Complexifier votre modèle de Machine Learning aura un impact direct sur la puissance dont vous aurez besoin, et le Framework Ray entraînera votre modèle en allouant les tâches de calculs à différents ordinateurs et non plus un seul.
Acquérez une expertise à l’état de l’art de Docker et Kubernetes, deux compétences extrêmement recherchées par les recruteurs grâce à la mise en pratique sur des uses cases aussi rares que surprenants (jeux vidéos, robotique) : ceux du Reinforcement Learning ! Pour ce faire, vous plongerez dans la librairie Open AI Gym, vous permettant de créer votre propre environnement de développement, 100% customisable selon vos besoins. Les modèles de Reinforcement Learning demandant également plus de puissance et vitesse de calcul, vous irez apprivoiser ensuite la librairie Open Source RLib.
Maintenant que votre application est construite, une multitude de données va être créée. Il vous faudra alors construire un véritable pipeline vous permettant de recueillir l’ensemble de la donnée générée pour que vous puissiez l’analyser par la suite. Vous comprendrez alors le concept de processus ELT (par rapport à ETL) puis mettrez en application ce nouveau processus avec Airbyte. Ensuite, que se passe-t-il lorsque vous avez de la donnée à analyser arrivant en continu ? Vous maîtriserez ici le concept de Streaming Data grâce à Kafka. Nous entrerons ensuite dans un autre usage du pipeline de données : la Graph Data Science. Vous comprendrez avec la technologie de Neo4j comment créer tout un réseau de données, très utilisé pour les systèmes de recommandation : il s’agit de créer une connexion particulière entre 2 produits ou utilisateurs similaires par exemple.
Maintenant que vous avez déployé votre application avec Docker et Kubernetes, creusé ces technologies grâce au Reinforcement Learning et construit un pipeline vous permettant de récupérer les données générées, vous n’allez tout de même laisser votre application sans suivi et amélioration ! Grâce à Airflow, vous apprendrez à automatiser ce pipeline Data pour qu’il respecte un certain nombre d’actions : c’est l’automatisation de workflows. Vous apprendrez à améliorer votre modèle pour qu'il performe selon vos attentes ! Là est tout l’objectif du ML Monitoring dont vous apprendrez les mécanismes grâce à un outil portant bien son nom : Evidently AI. Vous trouverez dans cet enseignement du ML Monitoring de bonnes pratiques très rarement enseignées et pourtant extrêmement bénéfiques pour tout professionnel de la Tech.
Big Data : codez en Scala
Module 1
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Spark : gérez vos infrastructures
Module 2
plus sign
Maîtrisez le processus ETL
Module 3
plus sign
Des compétences en DevOps
Module 4
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Votre projet Data Engineering
Module 5
plus sign
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Les prochaines sessions

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Comment rejoindre la communauté ?

Vous souhaitez devenir Data Engineer ? Suivez ce processus d'admissions. Il vous faudra remplir les pré-requis pour intégrer la formation. Après avoir postulé ou demandé le syllabus de nos formations, vous pourrez prendre rendrez-vous avec notre équipe d'admissions avec qui vous pourrez discuter de vos aspirations professionnelles, ou vous renseigner sur l'univers de la Data.
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Une formation Data pour obtenir un niveau expert

Le domaine de la Tech évolue à vitesse éclair. Dans ce cadre, vous devrez toujours prendre de l'avance sur les technologies. Celles que nous enseignons dans la formation Lead sont des plus utilisées par les grandes entreprises du monde de la Tech, autant au niveau des outils que des méthodes.

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People at Jedha campus

Une diversité de backgrounds

Nos alumni Lead ? Certains étaient déjà professionnels de la Data ou sortant de la formation Data Fullstack voulant obtenir une expertise différenciante, d'autres visaient particulièrement des métiers de Data Engineering, Machine Learning Engineering ou DevOps.

Je suis Data Analyst ou Data Scientist et je souhaite évoluer d'autant plus dans la Data

Je n'ai de background Tech, mais je souhaite évoluer dans l'univers du Data Engineering.

Deux des principales technologies enseignées : Docker et Kubernetes. Quelle est la différence ?

Ce que nos élèves ont pensé de leur formation

La richesse de notre communauté est une des forces de Jedha ! Vous aurez le plaisir d'échanger avec des personnes aux backgrounds très différents. Dans cette troisième formation Data, nos élèves ont pu gagner d'autant plus en expertise dans le domaine de la Data, voici que qu'ils en ont pensé.

Depuis les concepts de DevOps ou Data Engineering jusqu'à leur mise en pratique sur des projets plus complexes d'ETL, j'en ressors avec l'ensemble des compétences nécessaires afin de mettre en place des projets data plus complexes en production.

Delphine Jean - De Marketing Manager à Data Consultant

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Formation très, très dense, et très enrichissant ! Notre professeur Samuel restait à l'écoute et disponible durant tout le long de la formation.

Lucas Guivier - Consultant Data Engineering @ L'Oréal

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Voir plus de témoignages

On nous a accompagné avec passion et enthousiasme : Laurent est très compétent techniquement pour aborder des sujets complexes, mais aussi, très pédagogue pour bien les enseigner. Excellente formation pour se former aux domaines du Data Engineering.

Arturo Guizar - CTO @ Datalo.co, Data Consulting

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La formation en cohérence avec les besoins des entreprises

La formation de Jedha se veut plurielle. C'est pourquoi les alumni de notre école travaillent à tous types de postes dans la Data.

Particulièrement, on les retrouve sur les postes de Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer ou encore Data Engineer et Analystes Cybersécurité.

Les secteurs d'activités sont très divers allant de la startup au grand groupe. La grande différence de nos alumni est leur capacité à traduire des besoins en problématique Data, à s'adapter rapidement aux changements technologiques et à communiquer efficacement avec les équipes.

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Les débouchés après la formation Data Lead ?

La formation Data Lead vous permettra d'atteindre un niveau d'expertise poussé. En ce sens, nombre de nouveaux métiers techniques vous sont rendus accessibles après le suivi du programme.

Vous y retrouverez le plus souvent des métiers tels que celui de Data Engineer, Machine Learning Engineer, ou encore ML Ops. Mais à quoi correspondent ces métiers exactement ?

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Data Engineer

Un métier hautement technique ! Le métier de Data Engineer est en charge de construire des infrastructures Data, et faire valoir le travail des Data Scientists en mettant leurs modèles en production.

Machine Learning Engineer

Il se charge du dernier kilomètre de la donnée ! Le Machine Learning Engineer intervient sur l'optimisation des modèles d'Intelligence Artificielle afin qu'ils soient mieux déployés à l'échelle de l'entreprise.

DevOps

Le métier de DevOps vous permettra de créer des applications ou sites web qui répondent aux besoins de votre entreprise. Vous mettrez tous ces environnements en production et automatiserez les processes de récupération de la donnée !

ML Ops

Maintenir des modèles de Machine Learning en production de manière fiable et solide, voilà le métier du ML Ops. A la croisée des mondes de la Data Science et du Data Engineering, il succède au Machine Learning Engineer dans le pipeline Data, une fois les modèles bien déployés.

Certificat Data Engineer

Certification de la formation Data Lead
RNCP Niveau 6 - Bac+3/4

Notre formation Data Lead fait partie intégrante de notre diplôme de "Concepteur-Développeur en Science des données" et vous permet de valider son bloc n°6 en "Gestion d'infrastructures de données".

Comment cette certification se déroulera ? En vous inscrivant à notre formation Data Lead, vous aurez l'opportunité de passer notre certification Data. A la suite de votre programme, vous présenterez à un jury votre projet Lead, et pourrez justifier de toutes vos compétences auprès de tous vos futurs recruteurs en ayant mis en applications les outils enseignés.

Cette certification vous permet également de bénéficier de votre crédits CPF pour financer la formation dans son entièreté ou en partiellement.

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Portrait Antoine Krajnc

Frais de formation

  • Paiement jusqu’à 4x fois
  • Accès aux cours & events à vie
  • Possibilité de rattraper les cours manqués
  • Accès à notre plateforme en ligne
  • Certification reconnue d'Etat
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Grille des frais de formation
🇫🇷 France
Essentials
1 295 €
Most popular
Fullstack
Most popular
5 995 €
Lead
2 495 €
Essentials
£1,995
Most popular
Fullstack
Most popular
£6,595
Lead
£2,695

La journée type en Data Lead

10:00
Course Review
On démarre la journée en revoyant les concepts de la veille pour s'assurer que tout soit bien rentré avant d'attaquer de nouveaux contenus.
10:15
Course Content
Attaquons le concept de la journée avec l'équipe pédagogique qui vous fera avancer pas à pas. Vous pourrez poser toutes vos questions et avancer à votre rythme. 
12:00
Practice
Appliquez sur des exercices simples les concepts que vous venez de voir. Cela vous permettra de voir les cas d'application directs et d'appréhender les mécanismes techniques.
13:30
Challenges
Une fois que vous avez pu pratiquer les concepts théoriques sur des exercices simples, place aux challenges Data ! Vous allez travailler sur des sujets plus complexes Data qui vont vous permettre de mieux vous rendre compte de ce qu'est un projet Data. 
16:00
Office Hours
Deux heures supplémentaires sont allouées chaque jour avec les teaching assistant pour reprendre les concepts ou avancer sur votre projet. C'est une bonne occasion de poser vos questions et remettre à plat certains concepts théoriques. 
18:00
Events
Nous vous proposons des formations Data immersives et quoi de mieux que de finir sa journée avec un talk Data. De nombreux sujets sont couverts par des entreprises qui ont des cas des plus intéressants comme Doctolib, Payfit ou encore Spendesk.
10:00
16:30
18:00
Dimanche
D
Mardi
M
Lundi
L
Mercredi
M
Jeudi
J
Vendredi
V
Samedi
S
Chez soi
Révision conseillée des cours vus durant la semaine et approfondissement des exercices
Présentiel
Révision des contenus vus la semaine passée et on attaque les nouveaux concepts de la journée
😴
🏫 Présentiel - Travail en classe avec votre professeur pour voir les concepts théoriques et travailler ensemble les exercices.
🏠 Chez soi - Il est conseillé de travailler chez soi pour approfondir les cours et reprendre les exercices pour préparer au mieux la semaine.

Ce que nos élèves réalisent après la formation

Après notre formation Lead, nos alumni travaillent en tant que Data Engineer, Machine Learning Engineer, ou encore Consultant en Architecture Data dans des entreprises de renom. 

élève Jedha
portrait jean paul paoli
portrait chiara
portrait bonnie naccache
portrait antoine guerrini
portrait augustin lauvencourt
élève Jedha
portrait wolfgang fernandez
élève jedha
élève jedha
portrait camille destombes
élève Jedha
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Des maîtres Jedha d'excellence

Vulgarisation - expertise - Très fiers de nos alumni, nous les accompagnons dans la réalisation de leur projet Data Science
et les aidons à atteindre leurs objectifs professionnels.Très fiers de nos alumni, nous les accompagnons dans la réalisation de leur projet Data Science et les aidons à atteindre leurs objectifs professionnels.Très fiers de nos alumni, nous les accompagnons dans la réalisation de leur projet Data Science et les aidons à atteindre leurs objectifs professionnels.

Guillaume Manderscheid
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.
[...]
Lire plus
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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Habib Herbi
Habib Herbi
Big Data Cloud Engineer
 @
Société Générale
Toutes les compétences enseignées dans la formation Lead, Habib les utilise dans son travail au quotidien à la Société Générale ! La parfaite occasion de lui demander tous ses conseils sur ces technologies.
[...]
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Habib Herbi
Toutes les compétences enseignées dans la formation Lead, Habib les utilise dans son travail au quotidien à la Société Générale ! C'est bien depuis 2016 que Habib intervient sur les infrastructures de données. Après un parcours universitaire et sa première expérience professionnelle en Algérie, Habib travaille successivement à l'IRCAM, Kimia Lab, BioTech Kimia dans le domaine de la santé. Il travaillera ensuite pendant près de 3 ans chez Devoteam où il contribuera grandement à la construction de pipelines Data. Depuis Septembre 2019, Habib met ses compétences au profit de la Société Générale où il gère l'entièreté du stack Big Data, depuis la gestion de processus ETL à la l'optimisation.
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Laurent Morelli
Laurent Morelli
Co-founder
 @
Timelight
Laurent est aussi bon manager qu’il n’est bon technicien ! Enseignant autant sur la partie Data Science que sur le Data Engineering, Laurent vous donnera de précieux conseils sur la direction à prendre dans vos projets, le tout dans le but de vous faire gagner en autonomie.
[...]
Lire plus
Laurent Morelli
Laurent est aussi bon manager qu’il n’est bon technicien. Il travaille pendant plus de 3 ans chez Matters Startup Studio, entreprise développant des applis web. En tant que Head of AI, il y développe tout le département Data sur diverses problématiques. Suite à quoi il crée 2 entreprises. Une première, Paprika, aidant les startups grâce aux méthodes de Machine Learning puis une seconde, Timelight en Mars 2019. Timelight est un outil aidant les entreprises dans leur analyse des données temporelles : de précieux conseils à demander à Laurent !
Lire moins
Découvrez toute l’équipe des Maîtres Jedha

L'expertise Data Engineering par la pratique

Très fiers de nos alumni, nous les accompagnons dans la réalisation de leur projet Data Science
et les aidons à atteindre leurs objectifs professionnels.

gamer playstation
Portait Aurelie Mutschler
Marie Pierre
Campus Paris
Partage d’offre d’emploi ou de missions freelance, d’événement ou d’actualité Data & Cybrsécurité, Discord c’est LE canal de communication de la communauté Jedha. Partage d’offre d’emploi ou de missions freelance, d’événement ou d’actualité Data & Cybrsécurité, Discord c’est LE canal de.
gamer playstation
Portait Aurelie Mutschler
Marie Pierre
Campus Paris
Partage d’offre d’emploi ou de missions freelance, d’événement ou d’actualité Data & Cybrsécurité, Discord c’est LE canal de communication de la communauté Jedha. Partage d’offre d’emploi ou de missions freelance, d’événement ou d’actualité Data & Cybrsécurité, Discord c’est LE canal de.
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Campus Paris
Partage d’offre d’emploi ou de missions freelance, d’événement ou d’actualité Data & Cybrsécurité, Discord c’est LE canal de communication de la communauté Jedha. Partage d’offre d’emploi ou de missions freelance, d’événement ou d’actualité Data & Cybrsécurité, Discord c’est LE canal de.

Vos questions sur la formation Data Lead

Quels sont les pré-requis pour rejoindre la formation Lead ?

70 heures de formations sont-elles suffisantes pour maîtriser les compétences en Data Engineering ?

Quel volume de travail dois-je fournir pendant cette formation ?

Peut-on prétendre à des postes de Data Engineer après la formation Lead ?

Comment justifier vous ces choix d'outils et de langage ? AWS ? Scala et non Python ?

Quels sont les objectifs de la formation ?

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Je souhaite réaliser mon admission

La formation Lead vous intéresse, autant dans son curriculum que dans la manière dont l'enseignons, nous vous invitons à contacter notre équipe d'admissions, elle saura vous conseiller au mieux, en cohérence avec votre backgrounds et vos aspirations professionnelles..

J'ai un solide background en Data ou j'ai terminé la formation Fullstack

Je souhaite obtenir des compétences techniques d'autant plus différenciantes

Je postule et prends rendez-vous avec
l'équipe d'admissions pour tout savoir !

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