Étudiez la Data Analyse à Paris

Pour suivre cette formation, tu auras besoin d’un ordinateur qui te permettra d’installer des outils utiles à la programmation. Le minimum qu’on te conseille : 4GB RAM pour Mac et 8GB de RAM pour Linux/Windows.

Ton processus d’admission, tes labs, tes projets et tes cours (pour le format bootcamp) seront dispensés en anglais. Pour te permettre de suivre la formation sans difficulté, l’équipe d’admission s’assurera de ta capacité à clairement comprendre une conversation et t’exprimer pendant ton entretien.

Les objectifs principaux du bootcamp sont de t’apprendre à collecter, agréger et analyser de grands volumes de données pour ensuite les communiquer grâce à la maîtrise de la data visualisation.

Cette formation te permettra d’apprendre à utiliser principalement Python et MySQL mais aussi des outils d’analyse de données tels que Pandas. Tu seras aussi amené à mettre en pratique des notions de statistiques et de probabilités.

A l’issue de la formation, tu pourras passer les épreuves de certification du bloc de compétences RNCP37827BC01 "Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle" du titre RNCP37827 "Développeur en intelligence artificielle. Certificateur : Simplon

Tous les jours, tu auras des exercices, les “labs” qui te permettront de mettre en pratique les compétences qui t’auront été présentées. L’équipe pédagogique suivra ta progression grâce à ces exercices tout au long de la formation. Tu auras aussi des projets à réaliser en groupe pour te mettre en situation professionnelle le plus rapidement possible.

La formation te permettra de postuler à des jobs de Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer et Data Miner, etc.

Nos formations sont ouvertes au plus grand nombre, et notamment aux personnes en situation de handicap.

Notre référente handicap portera une attention particulière à votre situation, de l'inscription à l'organisation des sessions, pour comprendre la nature de la situation de handicap ou des difficultés rencontrées et envisager les modalités d'adaptation ou de compensation les plus adéquates. 

Nos locaux sont accessibles aux Personnes à Mobilité Réduite.

N’hésitez pas à nous indiquer les éventuelles situations de handicap ou difficultés pour que nous en discutions ensemble, en toute confidentialité.​

Vous devez être inscrit à la formation au moins 1 mois avant le début du bootcamp afin d'avoir le temps de compléter le pre-work obligatoire. Rappelez-vous que vous devez faire l'entretien et le test technique en ligne, donc nous vous conseillons de soumettre votre candidature aussi tôt que possible (au moins 5 semaines avant le début de la formation).

À l’issue de la formation, vous pourrez passer le bloc de compétences "Développer la gestion de données analytiques d'un projet d'application" du Titre professionnel de Développeur en IA RNCP37827 (RNCP niveau 6 reconnu par l'État)." par "À l’issue de la formation, vous pourrez passer le bloc de compétences "Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle" (RNCP37827BC01) du titre RNCP37827 "Développeur en intelligence artificielle" (titre de niveau 6, enregistré le 19-07-2023 pour une durée de 5 ans).

Data Analytics :
Ce parcours de formation est certifiant dans la mesure où il prépare au passage du bloc de compétences RNCP37827BC01 "Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle" de niveau 6 issu du titre "RNCP37827 "Développeur en intelligence artificielle" du certificateur Simplon. Ce bloc de compétences est reconnu par l’Etat et inscrit au Répertoire national des certifications professionnelles par France compétences.
Ce bloc de compétences vise les compétences suivantes : 

Dans le cadre de l’accès à la certification par la VAE, les compétences sont évaluées au travers d’un dossier de validation (livret 2) et d’un entretien devant le jury de certification.

Modalités d’évaluation : L’évaluation doit se faire dans un contexte de réalisation d’un service numérique réel ou fictif basé sur l’usage de données, à partir du cadrage pour la réalisation d’un service numérique (spécifications fonctionnelles et techniques par exemple). Le projet évalué a pour but d’optimiser, d’automatiser, de pérenniser et de mettre à disposition les flux de données et les données, utiles et nécessaires à la réalisation du service numérique, par les équipes techniques (par exemple en analyse statistique, en business intelligence, en machine learning ou encore en intelligence artificielle).