Formation Data Scientist & AI Engineer
Apprenez à exploiter des données, entraîner des modèles et créer des applications d’IA pour devenir AI Engineer ou Data Scientist.
Formez-vous aux métiers de l’AI Engineering
La course à l’IA bat son plein : pour rester compétitives, les entreprises doivent intégrer rapidement l’IA à leurs produits. Pour répondre à cette demande, elles recrutent massivement des profils capables de concevoir des systèmes d’IA complets.
À la fin de votre formation chez Jedha, vous serez en mesure de :
- Concevoir des applications d’IA complètes, de la donnée à la mise en production
- Développer des modèles de Machine Learning, Deep Learning et IA générative
- Déployer, monitorer et industrialiser des systèmes d’IA en conditions réelles
Le programme de notre bootcamp Data Scientist
Contenu de la card compilé au chargement
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Programmation pour l’IA
Ce premier module vous donnera les bases en programmation indispensables pour créer des systèmes d’IA performants. L’objectif est de vous rendre pleinement à l’aise avec les environnements de développement et les bonnes pratiques de code.
Pour y parvenir, vous apprendrez à programmer en Python, à structurer votre code, à comprendre la logique algorithmique et à utiliser la stack du développeur moderne (Github).
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Programmation en Python avec des standards de qualité et de structuration du code.
- Implémentation de logiques algorithmiques (conditions, boucles, fonctions).
- Gestion d’environnements de développement et des dépendances.
- Collaboration sur des projets techniques avec Git et GitHub.
Exploratory Data Analysis
Pour créer des modèles d’IA performants, il faut d’abord savoir exploiter les données. Dans ce module, vous apprendrez à analyser les données avec rigueur et à prendre des décisions éclairées plutôt que de lancer des algorithmes à l’aveugle.
À l’aide de librairies Python avancées, vous découvrirez comment explorer, nettoyer et transformer des jeux de données. Vous apprendrez également à créer des visualisations claires afin de rendre vos analyses compréhensibles et exploitables.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Exploration, nettoyage et transformation de données avec Python.
- Application de statistiques descriptives pour analyser la distribution et la qualité des données.
- Identification des biais, anomalies et limites d’un dataset.
- Création de dataviz claires.
Infrastructure Data
Une IA fiable repose sur une infrastructure solide. Dans ce module, vous apprendrez à construire les fondations invisibles mais essentielles de systèmes d’IA exploitables en production.
Pour y parvenir, vous apprendrez à collecter, stocker et organiser les données à grande échelle en vous appuyant sur des architectures modernes (APIs, bases de données, cloud). Vous comprendrez comment circulent les données, comment automatiser leur ingestion et comment les structurer pour faciliter la création de systèmes d’IA.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Collecte de données depuis des sources multiples (APIs, bases de données, fichiers).
- Conception de pipelines de données automatisés et reproductibles.
- Stockage et organisation des données.
- Compréhension des architectures data et cloud modernes.
- Préparation de données exploitables pour le Machine Learning et l’IA.
Machine Learning
Il est temps d’entrer au cœur de l’IA. Dans ce module, vous découvrirez comment concevoir des modèles capables d’apprendre à partir des données.
Vous explorerez le Machine Learning supervisé et non supervisé, apprendrez à choisir l’algorithme le plus adapté à votre cas d’usage et à optimiser ses performances. Une attention particulière sera portée à l’évaluation des modèles et à la maîtrise des pièges courants, tels que l’overfitting.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Implémentation de modèles de Machine Learning supervisés et non supervisés.
- Entraînement, évaluation et comparaison de modèles.
- Identification et limitation du surapprentissage et du sous-apprentissage.
- Interprétation des résultats et compréhension des limites des modèles de ML.
Deep Learning
Prochaine étape : l’apprentissage du Deep Learning, qui a rendu possible les avancées récentes en IA générative, comme les Large Language Models (LLM).
Dans ce module, vous découvrirez les réseaux de neurones et les mécanismes d’apprentissage par gradient qui permettent aux modèles d’apprendre à partir de grandes quantités de données. Vous apprendrez également à entraîner des modèles avec des données non structurées (texte, images, son).
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Fonctionnement des réseaux de neurones et de l’apprentissage par gradient.
- Manipulation de données non structurées (texte, images, son).
- Implémentation et entraînement de modèles neuronaux.
- Compréhension et utilisation des représentations apprises (embeddings).
- Analyse des performances des modèles neuronaux.
IA Générative
Ce module vous fait passer de l’IA prédictive à l’IA générative. Vous commencerez par comprendre comment sont conçus et entraînés ces modèles, ainsi que les mécanismes qui leur permettent de générer du texte ou des images : Transformers, génération auto-régressive, diffusion, RAG et agents.
Vous apprendrez à personnaliser des modèles existants, à entraîner vos propres LLMs, à les déployer en production et à les intégrer dans des applications.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Mécanismes de génération : Transformers, diffusion, génération auto-régressive.
- Conception de systèmes exploitant des modèles d’IA générative.
- Implémentation d’architectures RAG avec bases vectorielles.
- Orchestration d’agents IA utilisant outils et données externes.
- Évaluation et fiabilisation des sorties des modèles génératifs.
AI Engineering
Ce module vous apportera des compétences recherchées en déploiement & monitoring, qui vous démarqueront aux yeux des recruteurs. Vous apprendrez à mettre vos modèles en production afin de les rendre réellement utilisables.
Pour y parvenir, vous verrez comment conteneuriser vos applications avec Docker, déployer vos projets sur Hugging Face Spaces, automatiser les mises en production et mettre en place des mécanismes de monitoring et d’évaluation continue.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Principes fondamentaux du MLOps et du LLMOps.
- Déploiement de modèles et d’applications d’IA via APIs et conteneurs.
- Automatisation des pipelines (entraînement, déploiement, évaluation).
- Mise en place de pratiques de monitoring et d’observabilité.
Carrière & Projet final
La formation touche à sa fin ! Dans ce dernier module, vous bénéficierez d'abord d'un coaching carrière de la part de professionnels expérimentés de la Data Science et de l’IA. Objectif : vous permettre de trouver un 1er emploi rapidement.
Puis vous mettrez en pratique l’ensemble de vos nouvelles compétences lors d’un projet final, que vous pourrez intégrer à votre portfolio pour valoriser vos nouvelles compétences auprès des recruteurs.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Optimisation de votre CV : conseils pour créer un CV attractif et adapté aux attentes des recruteurs dans la tech.
- Visibilité en ligne : optimisation de votre profil LinkedIn et découverte du “personal branding” pour maximiser votre visibilité sur les réseaux pros.
- Préparation aux entretiens : techniques et astuces pour vous démarquer lors des entretiens et faire valoir votre expertise.
- Mise en pratique de vos connaissances lors du projet final.
Une triple reconnaissance de votre formation
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Attestation de fin de formation
Cela atteste du bon déroulement de votre formation.
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Certification reconnue par l’État
Les blocs n°2 et 3 de la certification professionnelle de niveau 7 (bac+5) développée par Jedha et enregistrée au RNCP : Architecte en intelligence artificielle
Notre formation de data scientist est certifiante et donc éligible au CPF et à la plupart des financements publics.
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Certification AWS Cloud Practitioner
Cela atteste de votre maîtrise avancée d'AWS. Des frais de certification de 100$ sont à prévoir.
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Rapport d’insertion Jedha 2025
Découvrez le parcours de nos alumni avant et après leur formation chez Jedha : profil des apprenants, insertion professionnelle, salaire médian et débouchés.
Téléchargez le programme de nos formations
- Excellence académique et technique
- Apprentissage par la pratique
- Formations adaptées à vos besoins
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Nos prochaines sessions de formation
- 17 campus en France et en Europe
- Présentiel ou distanciel
- Temps complet ou temps partiel
Temps plein
Temps plein
Temps plein
Temps partiel
Temps partiel
Temps partiel
Choisissez l’excellence pour vous former
Reconversion réussie de Responsable Logistique à Data Analyst @ Un Air d'Ici
A suivi les niveaux Essentials & Fullstack
J’ai adoré l’ambiance et l’entraide entre les élèves (en ligne comme en présentiel)
Je suis très heureuse d’avoir choisi Jedha pour ma formation en intelligence artificielle. J’ai particulièrement aimé l’ambiance et l’entraide entre les élèves que ce soit à distance ou en présentiel, ainsi que l’encadrement de l’équipe pédagogique. Cela m’a permis de suivre ma formation dans les meilleures conditions. Le rythme est intense, bien sûr, mais c’est aussi ce qui rend la formation passionnante : on apprend chaque jour quelque chose de nouveau.
Reconversion réussie de 3D Designer à Machine Learning Engineer @ Animaj
A suivi le niveau 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 !
Reconversion réussie d'Ingénieur Mécanique à Data Scientist @ Ampere Software Technology
A suivi les niveaux 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.
Suivez la formation à votre rythme : en ligne ou en présentiel, à temps complet ou partiel
Temps complet (3 mois)
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Modalités
- 450h d'apprentissage en classe
- Lundi à vendredi, 9h30 - 18h
- À temps complet sur 3 mois
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Localisation
À distance ou sur l'un de nos 17 campus
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Avantages
- Formation accélérée
- Esprit de promo
- Discipline de travail
Temps partiel (7 mois)
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Modalités
- 450h d'apprentissage hybride (travail en autonomie, cours, coaching)
- À votre rythme (2h par jour)
- À temps partiel sur 7 mois
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Localisation
En ligne
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Avantages
- Adapté à vos contraintes pros et persos
- Apprentissage en autonomie
- Accessible partout dans le monde
Les débouchés de notre formation
La course à l’Intelligence Artificielle bat son plein et crée de nombreuses opportunités professionnelles : de nouveaux métiers comme Ingénieur IA, Machine Learning Engineer ou Développeur IA émergent et recrutent activement. Selon le gouvernement français, 81 000 emplois liés à l’IA devraient être créés chaque année en France d’ici 2034.
Vos questions sur les débouchés de la formation
Qu'est-ce qu'un AI Engineer ?
Quelle est la différence entre un Data Scientist et un AI Engineer ?
Quel est le salaire d'un Data Scientist en France en 2026 ?
Quelles compétences l'IA ne peut-elle pas remplacer ?
Est-il trop tard pour devenir Data Scientist à 40 ans ?
Quelle insertion professionnelle après un bootcamp Data Scientist ?
Ils vous accompagnent pour réussir votre reconversion
Mehdi Semar
Teacher
Antoine Doizé
Data Scientist & Enseignant
Sabrine Bendimerad
AI Engineer
Aurélie Mutschler
Senior Data Scientist