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Je n'avais pas un niveau en maths très élevé, et je voulais m’éloigner de la simple manipulation de données pour construire à partir de celles-ci. Le chemin a été intensif, mais ma reconversion est faite !
Vincent Gargasson
-
Lead Data Scientist
@
Aqsone

Merci pour ces 3 mois réussis de formation Fullstack Data : après un projet IA mené avec un partenaire de Jedha, j'ai pu obtenir mon poste à Lille !
Gauthier Lecocq
-
Data Scientist
@
Choreograph

Des contenus de qualité, expliqué très clairement par des professeurs bien disponibles, j'ai adoré mes 3 mois passés chez Jedha !
Karin Prabel
-
Data Scientist
@
River Side

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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
Charles est notre Lead Instructor, ayant enseigné chez Jedha depuis les débuts. Il a également participé à l’élaboration du curriculum Fullstack sur toutes les parties statistiques et Machine Learning, ses spécialités ! Charles assoit ses connaissances en statistiques à l’ENSAE avant de passer par HEC. Il travaille ensuite chez PayWithMyBank à San Fransisco puis MWM dans le secteur musical en tant que Data Scientist. Ses missions ? Analyse des profils utilisateurs, prédictions de tendances, modélisations de préférences.

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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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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
Après plusieurs années passées en tant que responsables de ventes ou marketing dans des grandes enseignes, Laurent passe du côté technique de la Force. Et enseigner, expliquer, vulgariser, ce sont des choses que Laurent sait pour sûr faire. Après plusieurs formation, il réalise bien assez vite que l'enseignement constitue une de ses vocations, qu'il concrétise. En parallèle de ses activité d'enseignement, il monte à Lyon son entreprise de Consulting Data, les accompagnant sur chacune des étapes de leurs projets Data.
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FAQ
Vos questions sur la formation
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.
Vous avez la possibilité de réaliser un stage en analyse de données à l'issue de votre formation. Nous pouvons vous fournir une convention de stage d'une durée allant de quelques semaines à un maximum de 6 mois.
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 proposent des formations courtes appelées 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.
Les rôles de Data Scientist et de Data Analyst sont souvent confondus à tort! Le Data Analyst est en charge d'analyser les données d'une entreprise afin de l'aider à prendre des décisions stratégiques. Le Data Scientist a un rôle plus large et plus exploratoire. Son travail consiste à créer des modèles de prévision et à résoudre des problèmes complexes en utilisant des techniques statistiques, de machine learning et de deep learning.
Une question ? Posez-là à notre équipe d’Admissions
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