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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

1600
élèves ayant suivi une ou
plusieurs de nos formations
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%
d’insertion professionnelle
dans les 6 mois
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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
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 16 000 et 33 000 euros bruts par an.
Suivre une formation de Data Scientist en alternance offre une expérience pratique, un réseau professionnel, un salaire, une plus grande employabilité et des opportunités d'emploi. C'est une excellente solution si vous souhaitez acquérir des compétences professionnelles et démarrer votre carrière.
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.
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