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Excellence académique et technique
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Comment se déroule la formation pour devenir Data Scientist ?



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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

+1900
élèves ayant suivi une ou
plusieurs de nos formations
plusieurs de nos formations
87
%
d’insertion professionnelle
dans les 6 mois
dans les 6 mois
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Note moyenne attribuée
par nos élèves
par nos élèves

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
Diplômé en statistiques de l'ENSAE et d'HEC Paris, Charles est notre Lead Instructor. Il a d'abord travaillé en tant que Data Scientist chez PayWithMyBank à San Fransisco puis chez MWM. Depuis 2018, il enseigne la Data Science et le Data Engineering chez Jedha et a participé à l'élaboration de la plupart de nos formations 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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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.
FAQ
Vos questions sur la formation
Le salaire d'un Data Scientist en alternance correspond à un pourcentage du SMIC, entre 27% et 100% du salaire minimum. Le pourcentage varie selon l'âge et l'année de formation de l'alternant. Dans les faits, un alternant en Data Science en France peut gagner entre 5500 et 20 500 euros bruts par an.
Suivre une formation de Data Scientist en alternance vous permet d'acquérir lors de vos études une véritable expérience professionnelle, un premier réseau et d'être payé tout au long de votre formation. C'est une excellente solution pour suivre des études à moindre coût et qui sont le plus professionnalisantes possible !
Un Data Scientist doit avoir une solide compréhension des mathématiques, des statistiques et de l'informatique, ainsi que des compétences en programmation, en machine learning et en visualisation de données.
Les Data Scientists doivent également être de bons communicants, capables de présenter les résultats de leur travail à des publics variés.
Les Data Scientists travaillent sur des problèmes plus complexes et à utiliser des techniques plus avancées, tandis que les Data Analysts se concentrent souvent sur des tâches plus spécifiques liées à l'analyse de données.
L'enseignement se fait en français et nos formations sont tous francophones. Cependant, une bonne maîtrise de l'anglais est recommandée pour exploiter pleinement les ressources sur JULIE, notre plateforme d'apprentissage en ligne.
Oui, chaque étudiant doit apporter son propre ordinateur. Les exigences comprennent au minimum 8 Go de RAM et 80 Go de stockage disponible, bien que 16 Go de RAM et 120 Go de stockage soient préférables pour une expérience optimale. Un processeur Intel i5 est nécessaire, un i7 étant idéal. Pour les ordinateurs Apple, les puces M1, M2 ou M3 sont compatibles, mais des adaptations peuvent être requises pour certaines applications. Le système d'exploitation doit être Linux, Windows ou MacOS.
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