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Sessions
Temps partiel
4
Nov
2024
1
Jun
2025
Coaching individuel à la demande
1 cours en direct par module
Temps partiel
6
Jan
2025
3
Aug
2025
Coaching individuel à la demande
1 cours en direct par module
Temps plein
20
Jan
2025
11
Apr
2025
Du lundi au vendredi
9h30 - 18h
Temps plein
10
Mar
2025
11
Jun
2025
Du lundi au vendredi
9h30 - 18h
Temps partiel
31
Mar
2025
26
Oct
2025
Coaching individuel à la demande
1 cours en direct par module
Temps plein
5
May
2025
4
Aug
2025
Du lundi au vendredi
9h30 - 18h
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Avis de nos étudiants
Choisissez l’excellence pour vous former en Data Analysis
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Cheffe de projet @ Citec
A suivi les formations Data Science Essentials & Fullstack
Je recommande pour découvrir le monde de la Data !
La formation a été extrêmement enrichissante. Les enseignants sont très pédagogues et attentifs. Les supports de cours sont très qualitatifs et la plateforme mise à disposition des étudiants est très complète avec des cours théoriques et des exercices et projets pratiques. Je recommande vivement à quiconque souhaite se plonger dans le monde de la data.
Voir plusReconversion réussie de 3D Designer à Directeur Technique @ Animaj
A suivi la formation Data Science Fullstack
Un accompagnement personnalisé grâce à de petites promos
Mais quelle école ! J'ai suivi la formation en distanciel et c'était un vrai plaisir. Les professeurs sont géniaux et passionnés, ils ne laissent personne de côté et prennent le temps d'accompagner chaque élève. Les promotions sont plutôt petites, ce qui est une très bonne chose pour bénéficier d'un accompagnement personnalisé quand c'est nécessaire. Une formation très intense mais de très bonne qualité. Je ne regrette rien et j'encourage toute personne curieuse de ce monde de la tech à rejoindre Jedha !
Voir plusReconversion réussie d'Ingénieur Mécanique à Data Engineer @ Ampere Software Technology
A suivi les formations Data Science Essentials & Fullstack
Une formation qui colle parfaitement à la réalité du marché
Que dire pour résumer? Des cours condensés mais pertinents, avec des profs hyper pro et pédagogues. Une école au petit soin, une équipe au top, et une formation qui collent parfaitement aux besoins réels.
Voir plusFinancement
Frais de formation
Comment financer votre formation pour devenir Data Scientist ?
Charles Tanguy
Lead Instructor
@
Jedha
Notre supra Maître Jedha ! Charles est notre Lead Instructor, ayant enseigné chez Jedha depuis les premières sessions. Double diplômé de l'ENSAE & HEC, Charles est aussi la garant de l'excellence des contenus de cours de Jedha.
[...]
Charles Tanguy
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
Laurent Michel-Amadry
CEO
@
Datalo.co
Toujours autant à l'écoute et disponible pour ses élèves, Laurent multiplie les métaphores et illustrations dans ses explications : et pour cause, il ne vient originellement pas d'un secteur technique !
[...]
Laurent Michel-Amadry
FAQ
Vos questions sur la formation
Nous ne fournissons pas d'ordinateur dans le cadre de nos formations. Il est donc essentiel que vous disposiez de votre propre machine et que celle-ci soit suffisamment puissante.
Vous trouverez ci-dessous les spécifications techniques minimales pour suivre la formation dans de bonnes conditions. Pour en savoir plus, et découvrir une sélection d’ordinateurs adaptés à nos formations, consultez notre article dédié.
- Système d'exploitation : Linux / Windows / MacOS. Les autres OS ne permettent pas de suivre la formation.
- RAM : 16 Go minimum.
- Stockage : SSD de 512 Go à 1 To.
- Processeur : Sur PC, Intel i5 minimum (idéalement Intel i7). Sur Mac, puces Apple Silicon M1 à M3.
Un Data Scientist est plus orienté vers la prédiction à partir de données existantes, tandis qu'un Data Analyst est plus axé sur l'analyse des données afin de prendre des décisions stratégiques. Néanmoins, des compétences similaires en statistiques, en programmation et en gestion de projet sont nécessaires pour les deux métiers.
Il n'est pas obligatoire de suivre une formation universitaire et d'obtenir un master en Data Science pour devenir Data Scientist. De nombreux centres de formation comme Jedha proposent des formations courtes appelées Bootcamp ou des formations à distance, très adaptées à de la formation continue et à un projet de reconversion.
Vous pouvez devenir Data Scientist sans avoir le bac ou un diplôme d'études supérieures! Le plus simple est de suivre un Bootcamp en Data Science, une formation courte qui permet d'apprendre les bases du Deep Learning, du Machine Learning et de l'analyse de données en quelques semaines.
Il est possible de faire un stage en Data Science à la fin de votre formation chez Jedha. Nous vous délivrons une convention de stage d'une durée de quelques semaines à 6 mois maximum.
Il est possible de se former gratuitement à la Data Science avec des ressources en ligne gratuites comme des vidéos Youtube ou des articles de blog. De nombreuses plateformes proposent également des formations gratuite en Data Science comme Coursera ou Udemy. Attention : ces formations ne proposent pas d'accompagnement, ne sont pas reconnues par l'État et nécessitent un investissement personnel important. Nous vous recommandons de choisir une formation payante mais très flexible, et avec un accompagnement important, comme notre formation Data Science Fullstack.
Selon les dernières études de Glassdoor, un Data Scientist en début de carrière peut s'attendre à un salaire annuel compris entre 42 000 € et 49 000 € en France. Bien sûr, ce montant varie selon les compétences du candidat et la localisation de l'entreprise.
La maîtrise des techniques de machine learning, des connaissances approfondies en statistiques, la programmation (notamment en Python et SQL), et l'utilisation d'outils d'analyse de données comme SciKit-Learn sont essentielles pour devenir Data Scientist.
Un Data Scientist consacre son temps à analyser de vastes ensembles de données et à développer des modèles prédictifs grâce à des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning. Il partage ensuite ses conclusions avec les décideurs.
Le français est la langue d'enseignement, mais l'anglais domine dans les ressources pédagogiques sur JULIE, une pratique standard dans le secteur.
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