Formation Architectures et Infrastructures pour le Big Data – Ambient IT
Présentation
Points forts
- Formation pratique avec dĂ©ploiement d'un programme MapReduce rĂ©el đ ïž
- Formateurs experts actifs dans l'Ă©cosystĂšme Big Data đ§
- Formation courte et intensive sur 3 jours seulement đ
- Adaptable en formation intra-entreprise personnalisĂ©e đ
Points faibles
- PrĂ©requis techniques Ă©levĂ©s non clairement dĂ©taillĂ©s đ§©
- Prix Ă©levĂ© de 1890⏠HT pour 21 heures de formation đ°
Caractéristiques
Présentation du formateur
Ambient IT est un centre de formation informatique spécialisé dans les nouvelles technologies et le développement. Ils proposent des formations de pointe à des tarifs adaptés, dispensées par des formateurs experts dans divers domaines comme Kubernetes, Docker et DevOps. Leur engagement inclut des contenus constamment mis à jour et une approche sans compromis sur la qualité.
Programme
- Introduction au Big Data :
- Concepts du Big Data
- Création de valeur à partir des données
- ĂcosystĂšme de projet
- Architectures Big Data :
- ModĂšles de calcul
- Gestion des données
- Solutions Big Data :
- Stockage des données
- Considérations Hardware
- Fonctionnalités du Big Data :
- SystĂšmes de recommandation
- Big Data des médias sociaux
- Enjeux Juridiques :
- Sécurisation des données personnelles
- Architectures Distribuées :
- Architectures massivement parallĂšles
- Architecture Technique et Applicative :
- Différentes étapes de gestion de données
Formation Databricks – Ambient IT
Présentation
Points forts
- Accompagnement personnalisĂ© par experts Databricks certifiĂ©s đšâđ«
- AccĂšs rĂ©seau alumni pour support et opportunitĂ©s post-formation đ€
- Sessions interactives avec rĂ©solution de cas rĂ©els issus dâentreprises partenaires đą
- Certification reconnue par des leaders comme SNCF, HP, Allianz đ
Points faibles
- PrĂ©requis Ă©levĂ©s avec connaissance Spark nĂ©cessaire đ§©
- DurĂ©e potentiellement insuffisante pour sujet complexe â°
Caractéristiques
Présentation du formateur
Ambient IT est un centre de formation informatique spécialisé dans les nouvelles technologies et le développement. Ils proposent des formations de pointe à des tarifs adaptés, dispensées par des formateurs experts dans divers domaines comme Kubernetes, Docker et DevOps. Leur engagement inclut des contenus constamment mis à jour et une approche sans compromis sur la qualité.
Programme
- Introduction :
- Présentation de Databricks et comparatif avec Apache Spark
- Interface et utilisation des notebooks
- CrĂ©ation d’Ă©lĂ©ments de base tels que clusters et tables
- Extraction des données :
- Importation, ajout de schémas, gestion des tables via SQL
- Transformation des données :
- Utilisation de Scala, Spark SQL et des APIs DataFrame
- Chargement des données :
- Travail avec les fichiers nested XML/JSON et les tables DELTA
- Dashboard et déploiement :
- CrĂ©ation de dashboards, dĂ©veloppement de jobs, utilisation d’IntelliJ IDE
- Mise Ă jour Databricks :
- Spark Streaming et Delta Live Tables :
- Automatisation et gestion des flux de données
- Orchestration de workflows :
- Développement de pipelines end-to-end
Data Science Fullstack – Jedha
Présentation
  La formation Data Scientist de Jedha est un bootcamp de 3 mois (450 heures) dĂ©diĂ© Ă l’Intelligence Artificielle. Conçu pour la reconversion, ce cursus permet de maĂźtriser tout le cycle de vie de la donnĂ©e : de la collecte au dĂ©ploiement de modĂšles prĂ©dictifs. La force du programme rĂ©side dans son module sur l’IA GĂ©nĂ©rative, qui permet de personnaliser et d’intĂ©grer des technologies comme ChatGPT et Claude dans des applications concrĂštes, une compĂ©tence rare sur le marchĂ© actuel.
  à l’issue du parcours, vous obtenez 3 certifications, dont un titre RNCP de niveau Bac+4 reconnu par l’Ătat et la certification AWS Cloud Practitioner. Ces qualifications ouvrent les portes de mĂ©tiers tels que Data Scientist, ML Engineer ou AI Engineer, avec des salaires attractifs compris entre 42k⏠et 47k⏠dĂšs la sortie.
Points forts
- 92% des alumni en emploi 1 an aprĂšs la formation đ
- Programme constamment mis Ă jour sur les derniĂšres avancĂ©es en IA đ€
- Module IA GĂ©nĂ©rative Ă l'Ă©tat de l'art : LLMs, LangChain, RAG, Fine-tuning đ
- 3 certifications incluses : RNCP Bac+4 + AWS Cloud Practitioner + attestation đ
Points faibles
- NĂ©cessite des bases en Python et SQL (une formation Data pour dĂ©butant de 2 semaines est disponible pour ceux qui partent de zĂ©ro) đ
- Ressources pĂ©dagogiques en anglais (niveau B1/B2 requis pour la lecture) đŹđ§
Caractéristiques
Présentation du formateur
Jedha est une Ă©cole de la Tech fondĂ©e en 2017, spĂ©cialisĂ©e dans les mĂ©tiers de la Data, de l’Intelligence Artificielle et de la CybersĂ©curitĂ©. Plus de 4 000 professionnels ont Ă©tĂ© formĂ©s depuis sa crĂ©ation, avec un objectif clair : rendre ces mĂ©tiers accessibles Ă tous, y compris Ă ceux qui partent de zĂ©ro.
L’Ă©cole affiche une note de 4.95/5 sur Google, Trustpilot et Course Report, ce qui en fait l’un des bootcamps les mieux notĂ©s en France. Elle a Ă©tĂ© Ă©lue meilleur bootcamp en Data Science et en CybersĂ©curitĂ© par Course Report.
Ce qui distingue Jedha : des formateurs qui sont des professionnels en activitĂ© (Data Scientists, Data Engineers, Pentesters), un ratio d’un formateur pour dix Ă©lĂšves maximum, et un accompagnement qui va au-delĂ de la formation. Une Ă©quipe dĂ©diĂ©e aide chaque apprenant Ă trouver les financements adaptĂ©s Ă sa situation et Ă prĂ©parer sa recherche d’emploi. RĂ©sultat : 92% des alumni sont en poste un an aprĂšs leur formation.
Les parcours sont pensĂ©s pour s’adapter Ă toutes les situations : temps plein ou temps partiel, en ligne ou sur l’un des 17 campus en France et en Europe. Toutes les formations dĂ©bouchent sur des certifications RNCP reconnues par l’Ătat.
Programme
 L’approche Jedha pour devenir Data Scientist suit le parcours complet d’un projet d’Intelligence Artificielle : rĂ©cupĂ©rer des donnĂ©es, les comprendre, concevoir un modĂšle intelligent, puis le rendre accessible aux utilisateurs finaux. Chaque module est conçu pour correspondre Ă une Ă©tape concrĂšte et opĂ©rationnelle du mĂ©tier.
 En 10 modules progressifs, la formation permet de passer de débutant à un niveau professionnel opérationnel :
-
Â
-
  Module 1 â Apprendre Ă coder en Python : MaĂźtrise de l’outil de base du Data Scientist pour Ă©crire un code propre, organisĂ© et rĂ©utilisable.
 -
  Module 2 â Explorer et comprendre les donnĂ©es : Analyse exploratoire, identification des tendances et Data Visualization pour raconter une histoire avec les donnĂ©es.
 -
  Module 3 â Collecter et stocker les donnĂ©es : RĂ©cupĂ©ration de donnĂ©es via le Web Scraping ou des services en ligne, et stockage professionnel dans le Cloud.
 -
  Module 4 â Travailler avec de gros volumes de donnĂ©es : Manipulation efficace de Big Data (millions de lignes) sans compromettre les performances machine.
 -
  Module 5 â CrĂ©er des modĂšles qui prĂ©disent : Apprentissage supervisĂ© pour prĂ©dire des rĂ©sultats (achats, risques, tendances) via des algorithmes de rĂ©gression et classification.
 -
  Module 6 â DĂ©couvrir des patterns cachĂ©s : Utilisation du Clustering pour regrouper automatiquement des donnĂ©es similaires et dĂ©couvrir des segments de comportements.
 -
  Module 7 â Comprendre le Deep Learning : Utilisation des rĂ©seaux de neurones pour traiter des donnĂ©es complexes comme les images, le texte ou le son.
 -
  Module 8 â MaĂźtriser l’IA GĂ©nĂ©rative : ComprĂ©hension du fonctionnement des LLMs (ChatGPT, Claude) et crĂ©ation d’applications personnalisĂ©es pour des usages mĂ©tiers.
 -
  Module 9 â Mettre ses modĂšles en production : Transformation d’un modĂšle en application ou service web utilisable par de vrais utilisateurs.
 -
  Module 10 â DĂ©crocher son premier poste : Projet final de synthĂšse et coaching carriĂšre personnalisĂ© pour optimiser son CV et prĂ©parer les entretiens.
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Data Engineering – Jedha
Présentation
  La formation Data Engineer de Jedha permet d’atteindre le plus haut niveau d’expertise pour industrialiser des projets d’IA. En 150 heures, elle forme des experts capables de construire des pipelines de donnĂ©es, d’automatiser des processus et de dĂ©ployer des modĂšles en production. Ce cursus s’adresse aussi bien aux professionnels de la donnĂ©e qu’aux profils en reconversion suivant le parcours progressif de Jedha pour atteindre un niveau Bac+5.
  Le programme se concentre sur les outils de pointe comme Docker, Kubernetes, Airflow et MLflow. En maĂźtrisant les pratiques MLOps, les Ă©tudiants acquiĂšrent une compĂ©tence rare sur le marchĂ© : la capacitĂ© de gĂ©rer un projet d’intelligence artificielle de bout en bout, faisant la diffĂ©rence entre un analyste classique et un profil capable de passer Ă l’Ă©chelle industrielle.
Points forts
- Certification RNCP Bac+5 : le plus haut niveau de reconnaissance đ
- Double compĂ©tence Data Science + Data Engineering trĂšs recherchĂ©e đŻ
- Accessible via le parcours complet Jedha : dĂ©butant â Data Scientist â Data Engineer đ
- Programme 100% orientĂ© industrialisation : Docker, Kubernetes, MLOps đ§
Points faibles
- Niveau avancĂ© : nĂ©cessite d'avoir suivi la formation Data Scientist de Jedha ou d'avoir 2 ans d'expĂ©rience Ă©quivalente đ
- Programme dense sur 1 mois : demande une forte implication personnelle đ
Caractéristiques
Présentation du formateur
Jedha est une Ă©cole de la Tech fondĂ©e en 2017, spĂ©cialisĂ©e dans les mĂ©tiers de la Data, de l’Intelligence Artificielle et de la CybersĂ©curitĂ©. Plus de 4 000 professionnels ont Ă©tĂ© formĂ©s depuis sa crĂ©ation, avec un objectif clair : rendre ces mĂ©tiers accessibles Ă tous, y compris Ă ceux qui partent de zĂ©ro.
L’Ă©cole affiche une note de 4.95/5 sur Google, Trustpilot et Course Report, ce qui en fait l’un des bootcamps les mieux notĂ©s en France. Elle a Ă©tĂ© Ă©lue meilleur bootcamp en Data Science et en CybersĂ©curitĂ© par Course Report.
Ce qui distingue Jedha : des formateurs qui sont des professionnels en activitĂ© (Data Scientists, Data Engineers, Pentesters), un ratio d’un formateur pour dix Ă©lĂšves maximum, et un accompagnement qui va au-delĂ de la formation. Une Ă©quipe dĂ©diĂ©e aide chaque apprenant Ă trouver les financements adaptĂ©s Ă sa situation et Ă prĂ©parer sa recherche d’emploi. RĂ©sultat : 92% des alumni sont en poste un an aprĂšs leur formation.
Les parcours sont pensĂ©s pour s’adapter Ă toutes les situations : temps plein ou temps partiel, en ligne ou sur l’un des 17 campus en France et en Europe. Toutes les formations dĂ©bouchent sur des certifications RNCP reconnues par l’Ătat.
Programme
 L’approche Jedha pour devenir Data Engineer permet d’acquĂ©rir les compĂ©tences nĂ©cessaires pour industrialiser les projets Data. Le programme couvre l’intĂ©gralitĂ© du cycle de vie technique : du dĂ©ploiement jusqu’au monitoring, en passant par l’automatisation des pipelines de donnĂ©es et de Machine Learning.
 En 8 modules intensifs, la formation apporte l’expertise technique recherchĂ©e par les entreprises :
-
Â
-
  Module 1 â Gouvernance des donnĂ©es : Gestion des donnĂ©es en entreprise, structuration des Ă©quipes Data et conformitĂ© rĂ©glementaire (RGPD, AI Act).
 -
  Module 2 â DĂ©ployer ses applications : Mise en production de modĂšles d’IA avec Docker et Kubernetes pour crĂ©er des services scalables (capables de monter en charge).
 -
  Module 3 â Architecturer ses bases de donnĂ©es : Conception d’infrastructures adaptĂ©es : bases transactionnelles, analytiques ou NoSQL selon les besoins.
 -
  Module 4 â Construire des pipelines de donnĂ©es : CrĂ©ation de flux automatisĂ©s de collecte et de transformation avec Airbyte.
 -
  Module 5 â Automatiser ses workflows : Orchestration des pipelines avec Airflow pour garantir un fonctionnement sans intervention manuelle.
 -
  Module 6 â Reinforcement Learning : Apprentissage par renforcement, la technologie derriĂšre l’amĂ©lioration de ChatGPT (apprentissage par essais et erreurs).
 -
  Module 7 â MLOps : Industrialisation du Machine Learning via les tests automatisĂ©s, le CI/CD et le monitoring des performances.
 -
  Module 8 â Projet final : Construction intĂ©grale d’une pipeline de donnĂ©es et d’une pipeline d’IA entiĂšrement automatisĂ©es, de A Ă Z.
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Data Analysis Fullstack – Jedha
Présentation
  La formation Data Analyst de Jedha est un bootcamp de 3 mois (450 heures) qui permet de transformer des donnĂ©es brutes en informations stratĂ©giques. Le programme repose sur une pĂ©dagogie pratique couvrant tout le cycle de la donnĂ©e : de la collecte au stockage, jusquâĂ lâanalyse avec SQL et Python et la visualisation via des dashboards percutants. Ce profil hybride, alliant technique et business, est aujourd’hui indispensable aux entreprises pour orienter leurs prises de dĂ©cisions.
  Le cursus va des fondamentaux aux compĂ©tences avancĂ©es comme le Machine Learning, l’Analytics Engineering et la crĂ©ation d’APIs. Ă l’issue, les Ă©tudiants obtiennent une certification RNCP de niveau Bac+4 reconnue par l’Ătat. Ce diplĂŽme ouvre les portes de mĂ©tiers tels que Data Analyst, Business Analyst ou Financial Analyst, avec des salaires attractifs allant de 40k⏠à 50kâŹ.
Points forts
- 97% se sentent mieux dans leur nouvelle carriĂšre đ
- +6 000⏠d'augmentation de salaire mĂ©diane đ°
- Programme complet : de Excel jusqu'au Machine Learning et Ă la crĂ©ation d'APIs đ
- Ăquipe dĂ©diĂ©e pour trouver les financements (CPF, France Travail, OPCO) đł
Points faibles
- NĂ©cessite des bases en Python et SQL (une formation Data pour dĂ©butant de 2 semaines est disponible pour ceux qui partent de zĂ©ro) đ
- Ressources pĂ©dagogiques en anglais (niveau B1/B2 requis pour la lecture) đŹđ§
Caractéristiques
Présentation du formateur
Jedha est une Ă©cole de la Tech fondĂ©e en 2017, spĂ©cialisĂ©e dans les mĂ©tiers de la Data, de l’Intelligence Artificielle et de la CybersĂ©curitĂ©. Plus de 4 000 professionnels ont Ă©tĂ© formĂ©s depuis sa crĂ©ation, avec un objectif clair : rendre ces mĂ©tiers accessibles Ă tous, y compris Ă ceux qui partent de zĂ©ro.
L’Ă©cole affiche une note de 4.95/5 sur Google, Trustpilot et Course Report, ce qui en fait l’un des bootcamps les mieux notĂ©s en France. Elle a Ă©tĂ© Ă©lue meilleur bootcamp en Data Science et en CybersĂ©curitĂ© par Course Report.
Ce qui distingue Jedha : des formateurs qui sont des professionnels en activitĂ© (Data Scientists, Data Engineers, Pentesters), un ratio d’un formateur pour dix Ă©lĂšves maximum, et un accompagnement qui va au-delĂ de la formation. Une Ă©quipe dĂ©diĂ©e aide chaque apprenant Ă trouver les financements adaptĂ©s Ă sa situation et Ă prĂ©parer sa recherche d’emploi. RĂ©sultat : 92% des alumni sont en poste un an aprĂšs leur formation.
Les parcours sont pensĂ©s pour s’adapter Ă toutes les situations : temps plein ou temps partiel, en ligne ou sur l’un des 17 campus en France et en Europe. Toutes les formations dĂ©bouchent sur des certifications RNCP reconnues par l’Ătat.
Programme
 L’approche Jedha pour devenir Data Analyst couvre l’intĂ©gralitĂ© du cycle de vie de la donnĂ©e : de la collecte jusqu’Ă la prĂ©sentation aux Ă©quipes mĂ©tier. Le cursus est progressif, dĂ©butant par les tableurs pour Ă©voluer vers des compĂ©tences avancĂ©es comme le Machine Learning, les APIs et le dĂ©ploiement de dashboards.
 En 10 modules, la formation transforme des débutants en professionnels opérationnels grùce à un programme complet :
-
Â
-
  Module 1 â MaĂźtriser les tableurs : MaĂźtrise d’Excel et Google Sheets. Nettoyage de donnĂ©es, tableaux croisĂ©s dynamiques et crĂ©ation de dashboards.
 -
  Module 2 â Coder en Python : Apprentissage du langage incontournable de la Data. Bases de programmation et bonnes pratiques pour un code propre et rĂ©utilisable.
 -
  Module 3 â Analyser les donnĂ©es : Exploration de jeux de donnĂ©es avec Pandas et Plotly. Identification de tendances et production d’insights actionnables.
 -
  Module 4 â Faire du Machine Learning : Introduction aux modĂšles prĂ©dictifs (rĂ©gression, arbres de dĂ©cision, clustering) et Ă©valuation des performances.
 -
  Module 5 â MaĂźtriser SQL : La compĂ©tence technique n°1. RequĂȘtes avancĂ©es, jointures, agrĂ©gations et maĂźtrise des Data Warehouses.
 -
  Module 6 â GĂ©rer les donnĂ©es non structurĂ©es : Manipulation de Data Lakes avec Amazon S3 et bases NoSQL avec MongoDB ou Redis.
 -
  Module 7 â Industrialiser ses projets : Automatisation des workflows avec Git, Docker et mise en place de pipelines ETL.
 -
  Module 8 â CrĂ©er des produits Data : CrĂ©ation d’APIs avec FastAPI et dĂ©ploiement de dashboards interactifs avec Streamlit.
 -
  Module 9 â Construire des dashboards : Data Visualisation et storytelling avec Looker Studio pour transformer les analyses en visuels percutants.
 -
  Module 10 â Projet final et carriĂšre : RĂ©alisation d’un projet de bout en bout et accompagnement Ă la recherche d’emploi (CV et entretiens techniques).
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
Â
The Data Analyst Course: Complete Data Analyst Bootcamp – Udemy
Présentation
Points forts
- AccĂšs Ă vie aux mises Ă jour du cours incluses đ
- PĂ©dagogie progressive adaptĂ©e aux vrais dĂ©butants đȘ
- Certificat reconnu et partageable sur LinkedIn đ
- CommunautĂ© active dâapprenants pour entraide mondiale đ
Points faibles
- Cours trĂšs dense pouvant submerger les dĂ©butants complets đ
- Peu d'accompagnement personnalisĂ© malgrĂ© la complexitĂ© des sujets đ€
Caractéristiques
Présentation du formateur
Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in todayâs job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.
Programme
- Description du cours :
- Formation complÚte pour devenir analyste de données
- Bootcamp intensif
- Compétences avancées en analyse de données
- Compétences et sujets abordés :
- Excel : Manipulation et analyse de données
- SQL : Bases de donnĂ©es et requĂȘtes
- Python : Programmation pour l’analyse de donnĂ©es
- Visualisation des données : Graphiques et interprétation
- Tableau : Dashboards interactifs et analyse visuelle
- Audience cible :
- DĂ©butants en carriĂšre d’analyste de donnĂ©es
- Professionnels en amélioration de compétences
- Ătudiants et intĂ©ressĂ©s par l’analyse de donnĂ©es moderne
- Structure du cours :
- Modules spécifiques en analyse de données
- Leçons avec vidéos et exercices pratiques
- Quiz pour tester les connaissances
- Avantages :
- Contenus Ă jour pour 2023
- Apprentissage flexible et Ă votre propre rythme
- Certificat d’achĂšvement
- Critiques et retours :
- Ăvaluations positives des apprenants
- Clarté et structure cohérente du cours
- Richesse du contenu fourni
Formation Big Data on AWS (Amazon Web Services) – CertYou
Présentation
Points forts
- Coaching personnalisĂ© 30 jours post-formation avec accĂšs formateur đšâđ«
- Double modalitĂ© flexible prĂ©sentiel et distanciel au choix đ
- Effectif limitĂ© Ă 14 participants pour accompagnement optimal đ„
- Formation certifiante Ă©ligible aux financements CPF et OPCO đŒ
Points faibles
- PrĂ©requis d'expĂ©rience en gestion de projet obligatoires đ§
- Programme principalement thĂ©orique, peu de cas pratiques avancĂ©s đ ïž
Caractéristiques
Présentation du formateur
CERTyou est un organisme de formation professionnelle certifiĂ© Qualiopi, spĂ©cialisĂ© dans les certifications essentielles en gestion de projets, IT et sĂ©curitĂ©. SituĂ© Ă Paris, CERTyou propose une large gamme de formations, dont PMP, PRINCE2, ITIL, CCNA, et Lean Six Sigma, adaptĂ©s aux salariĂ©s et demandeurs d’emploi. Les formations peuvent ĂȘtre suivies en prĂ©sentiel dans leurs centres situĂ©s en France mĂ©tropolitaine ou directement dans les locaux des entreprises. CERTyou offre une flexibilitĂ© de financement, incluant des options via le CPF et le FNE-Formation. La satisfaction client est au cĆur de ses prioritĂ©s, avec un taux Ă©levĂ© de satisfaction.
Programme
- Introduction aux technologies Big Data et Apache Hadoop :
- ComprĂ©hension des applications d’Apache Hadoop
- Architecture d’un cluster Amazon EMR
- Lancement d’un cluster Amazon EMR
- Frameworks de programmation et utilisation d’Amazon EMR :
- Frameworks de programmation Hadoop
- Amazon Redshift pour Big Data
- Logiciel de visualisation de Big Data
- Technologies analytiques et gestion des coûts :
- Utilisation de Hive et Streaming
- Analyses en mémoire avec Spark et Shark
- Gestion des coûts Amazon EMR
- Sécurité et traitement des données :
- SĂ©curitĂ© d’Amazon EMR
- Importation et compression de données vers Amazon EMR
- Amazon Kinesis pour traitement en temps réel
- Stockage et visualisation des données :
- Utilisation d’Amazon DynamoDB et Amazon Redshift conjointement
- Options de stockage de données sur AWS
- Options de visualisation des données
Formation Data Mining et Machine Learning – CertYou
Présentation
Points forts
- Coaching individualisĂ© post-formation pendant 30 jours inclus đ§âđ«
- Garantie de satisfaction avec possibilitĂ© de refaire la session đ
- Groupes limitĂ©s Ă 14 participants pour un suivi optimal đ„
- AccĂšs flexibleâŻ: prĂ©sentiel, distanciel ou alternance Ă choix đ
Points faibles
- Formation intensive nĂ©cessitant un travail personnel important đȘ
- DurĂ©e insuffisante (2 jours) pour couvrir un programme aussi vaste đ
Caractéristiques
Présentation du formateur
CERTyou est un organisme de formation professionnelle certifiĂ© Qualiopi, spĂ©cialisĂ© dans les certifications essentielles en gestion de projets, IT et sĂ©curitĂ©. SituĂ© Ă Paris, CERTyou propose une large gamme de formations, dont PMP, PRINCE2, ITIL, CCNA, et Lean Six Sigma, adaptĂ©s aux salariĂ©s et demandeurs d’emploi. Les formations peuvent ĂȘtre suivies en prĂ©sentiel dans leurs centres situĂ©s en France mĂ©tropolitaine ou directement dans les locaux des entreprises. CERTyou offre une flexibilitĂ© de financement, incluant des options via le CPF et le FNE-Formation. La satisfaction client est au cĆur de ses prioritĂ©s, avec un taux Ă©levĂ© de satisfaction.
Programme
- Objectifs de la Formation :
- Comprendre les diffĂ©rences entre l’apprentissage automatique supervisĂ©, non supervisĂ©, et le mĂ©ta-apprentissage.
- Savoir transformer de gros volumes de données hétérogÚnes en informations utiles.
- MaĂźtriser l’utilisation d’algorithmes d’auto-apprentissage pour des analyses.
- Exploiter de gros volumes de données textuelles efficacement.
- Appliquer ces techniques aux projets Big Data.
- Programme de la Formation :
- Introduction : Comparaisons entre Data Mining, Big Data, Machine Learning, Deep Learning.
- IngĂ©nierie de la DĂ©cision : Techniques comme l’analyse procĂ©durale hiĂ©rarchique, chaĂźnes de Markov, etc.
- Data Mining : MĂ©thodes telles que l’analyse en composantes principales, K-means, SVM.
- Machine Learning : Techniques incluant la régression logistique, réseaux de neurones, etc.
- Text Mining : Analyse statistique de corpus, analyse de sentiments.
- Big Data : Gestion de gros volumes de données.
- Modalités et Déroulement :
- Formation de 9h30 à 17h30 (premier jour), 9h à 17h (journées suivantes).
- Options de formation : en présentiel à Paris, à distance via Zoom, ou en alternance.
- Maximum de 14 participants par session.
- Les participants reçoivent une attestation en fin de formation.
- Avantages Inclus :
- AccĂšs Ă un coaching aprĂšs-cours pendant 30 jours pour surmonter les obstacles et appliquer les connaissances acquises.
- Garanties de satisfaction : possibilité de refaire la formation si les attentes ne sont pas satisfaites.
- Promotions possibles jusqu’Ă -40%.
- Public Cible :
- Administrateurs systÚme, gestionnaires réseau, et responsables de gestion courante de Proofpoint Protection server (PPS).
Data Science et Machine Learning | MasterClass Python – Udemy
Présentation
Points forts
- AccĂšs Ă vie incluant toutes futures mises Ă jour gratuites đ
- Ătudiants placĂ©s chez McKinsey, Google, Amazon, Apple đ
- Soutien communautaire actif dans un espace dâapprentissage dĂ©diĂ© đ€
- Garantie de satisfaction ou remboursement sous 30 jours đž
Points faibles
- Contenu excessivement thĂ©orique avec peu d'applications industrielles concrĂštes đ§Ș
- Absence de modules sur l'intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative et les transformers đ€
Caractéristiques
Présentation du formateur
Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in todayâs job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.
Programme
- Introduction au cours :
- Présentation du cours
- Objectifs d’apprentissage
- Vue d’ensemble de la science des donnĂ©es
- Python pour la Science des Données :
- Installation et configuration de Python
- Introduction Ă Pandas
- Manipulation des données avec NumPy
- Concepts Statistiques pour la Science des Données :
- Principes de base des statistiques
- Visualisation des données avec Matplotlib
- Tests statistiques fondamentaux
- Algorithmes de Machine Learning :
- Régression linéaire et logistique
- Arbres de décision
- K-Means Clustering
- Préparation et Nettoyage des Données :
- Gestion des données manquantes
- Normalisation des données
- Transformation des variables
- Ătudes de Cas et Applications Pratiques :
- Ătudes de cas pratiques
- Projets appliqués
- Présentation des résultats
- Conclusion :
- Résumé des apprentissages
- Conseils pour aller plus loin
- Obtention du certificat
Data Engineering for Beginners: Learn SQL, Python & Spark – Udemy
Présentation
Points forts
- Formation certifiĂ©e Bestseller avec prĂšs de 100 000 apprenants đ
- Projets pratiques sur Databricks intĂ©grĂ© Ă Google Cloud Platform đ
- Instructeurs expĂ©rimentĂ©s incluant un CEO d'ITVersity et CTO chez Analytiqs đšâđŒ
- MaĂźtrise complĂšte du pipeline ETL avec trois technologies complĂ©mentaires đ
Points faibles
- Contenu excessivement orientĂ© vers Databricks/GCP seulement đ
- NĂ©cessite des prĂ©requis techniques limitant l'accessibilitĂ© đ»
Caractéristiques
Présentation du formateur
Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in todayâs job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.
Programme
- Introduction Ă l’ingĂ©nierie des donnĂ©es :
- Les bases de l’ingĂ©nierie des donnĂ©es
- Pourquoi apprendre l’ingĂ©nierie des donnĂ©es ?
- Apprentissage de SQL et Python :
- Configuration de l’environnement
- Les éléments essentiels de bases de données avec Postgres
- Programmation en Python pour l’ingĂ©nierie des donnĂ©es
- Utilisation de Spark (PySpark) :
- Introduction Ă Apache Spark
- Utilisation des API Dataframe de Spark avec Databricks
- Création de canaux de données avec Spark SQL
- Formats de fichiers et gestion des données :
- Utilisation de formats de fichiers divers
- Optimisation des performances d’exĂ©cution des tĂąches Spark
- Public cible et exigences :
- Destiné aux développeurs de bases de données, ETL, BI
- Exigences matérielles et comptes cloud
Formation Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300T00) – Fast Lane
Présentation
Points forts
- Expert en formation IT đ»
- Prix 2023 AWS Partner đ
- Plus de 19 000 certifications combinĂ©es đ
- Centre de formation mondial đ
Points faibles
- Informations limitĂ©es sur les avis clients đ
- Prix des formations đł
Caractéristiques
Présentation du formateur
Fast Lane est un leader mondial dans la formation IT et technique, offrant des programmes Ă©ducatifs variĂ©s en partenariat avec des gĂ©ants technologiques tels que AWS, Cisco, Google, Microsoft, et VMware. SpĂ©cialisĂ©e dans le dĂ©veloppement des compĂ©tences technologiques et de gestion, Fast Lane propose des formations en prĂ©sentiel, en ligne et hybrides, couvrant un large Ă©ventail de technologies comme l’intelligence artificielle, le cloud, et la cybersĂ©curitĂ©. AccrĂ©ditĂ©e Qualiopi, l’entreprise se distingue par ses partenariats stratĂ©giques et ses solutions adaptĂ©es, incluant la gestion de formations et la location de salles. Depuis plus de 16 ans, Fast Lane se classe parmi les meilleures entreprises de formation IT.
Programme
- Premiers pas avec l’analyse de donnĂ©es
- Data Analytics et Microsoft
- Prise en main de Power BI
- Préparer les données dans Power BI
- Obtenir des données à partir de diverses sources de données
- Nettoyer, transformer et charger des données dans Power BI
- Mise en forme des données
- Améliorer la structure des données
- Profilage des données
- Concevoir un modÚle de données dans Power BI
- Introduction à la modélisation des données
- Utilisation des tables <li
Formation ETL : Devenez expert en traitement de donnĂ©es – DataScientest.com
Présentation
Points forts
- Accompagnement personnalisĂ© par des experts du secteur đšâđ«
- Formations 100% en ligne, formats flexibles BootCamp ou partiel đ»
- Financement facilitĂ©, Ă©ligibilitĂ© complĂšte au CPF đ¶
- Forte communautĂ© dâentraide issue de projets rĂ©els đ€
Points faibles
- Pas de programme dĂ©taillĂ© ni syllabus accessible đ
- Aucune certification reconnue ni label qualitĂ© mentionnĂ© đ
Caractéristiques
Présentation du formateur
DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spĂ©cialisĂ© dans les mĂ©tiers de la data, de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou Ă temps partiel adaptĂ©es aux besoins des professionnels et des entreprises. GrĂące Ă un partenariat acadĂ©mique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des gĂ©ants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplĂŽmes dĂ©livrĂ©s sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilitĂ© Ă©levĂ© de 85 %, plaçant ses alumni au cĆur du marchĂ© de l’emploi technologique.
Programme
- Introduction Ă l’ETL :
- PrĂ©sentation gĂ©nĂ©rale de l’ETL
- Importance de l’ETL pour les entreprises
- Avantages d’une formation ETL
- Les étapes du processus ETL :
- Extraction des données (Extract)
- Transformation des données (Transform)
- Chargement des données (Load)
- Les outils ETL :
- Apache Nifi
- Talend
- Microsoft SSIS
- Compétences requises pour devenir expert ETL :
- MaĂźtrise du langage SQL
- Compréhension des bases de données relationnelles et NoSQL
- Compétences en gestion de projet
- Pourquoi suivre une formation ETL ?
- Acquisition de compétences techniques essentielles
- Demande accrue sur le marchĂ© de l’emploi
- Contribuer au processus de prise de dĂ©cisions de l’entreprise
- Conclusion :
- La formation ETL comme point de départ pour une carriÚre en Data Science
- Les opportunités offertes par un cursus en ETL
Formation Databricks : MaĂźtrisez lâoutil IA – DataScientest.com
Présentation
Points forts
- IntĂ©gration 100% native avec lâĂ©cosystĂšme Microsoft Azure đ
- Collaboration facilitĂ©e via notebooks interactifs multi-profils đ„
- Optimisation automatique par intelligence artificielle du data lakehouse đ€
- Soutien unique de la communautĂ© open source Databricks et Spark đ
Points faibles
- NĂ©cessite des connaissances prĂ©alables en programmation đ§©
- Courbe d'apprentissage complexe pour les dĂ©butants đ
Caractéristiques
Présentation du formateur
DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spĂ©cialisĂ© dans les mĂ©tiers de la data, de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou Ă temps partiel adaptĂ©es aux besoins des professionnels et des entreprises. GrĂące Ă un partenariat acadĂ©mique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des gĂ©ants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplĂŽmes dĂ©livrĂ©s sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilitĂ© Ă©levĂ© de 85 %, plaçant ses alumni au cĆur du marchĂ© de l’emploi technologique.
Programme
- Introduction Ă Databricks :
- Qu’est-ce que Databricks ?
- Présentation de la plateforme et des services proposés
- Intégration avec Microsoft Azure et Amazon Web Services
- Fonctionnalités de Databricks :
- Environnements de développement disponibles
- Analyse de données avec Databricks SQL Analytics
- Collaboration avec Databricks Workspace
- Objectifs de la formation Databricks :
- Informatique parallĂšle et son infrastructure
- Structures de données Spark : RDD et DataFrame
- Création de modÚles de Machine Learning et streaming des données
- Public cible de la formation Databricks :
- Data Engineers et Data Scientists
- Projets Big Data sur systÚmes distribués Azure
- Connaissance de Python ou d’un langage orientĂ© objet
- Utilisation et gestion des clusters Databricks :
- Dimensionnement automatique des environnements Apache Spark
- Résiliation automatique des clusters
- Projets collaboratifs avec Notebooks
Power BI PL-300 – DataScientest.com
Présentation
Points forts
- Partenaire officiel Microsoft Learning đ€
- Examen PL-300 et mock inclus đ
- Approche Learning by Doing hybride đ»
- Ăligible CPF financement flexible đž
Points faibles
- Tarifs nettement supĂ©rieurs aux formations Power BI concurrentes đ¶
- Pack PLâ300 expert sans accompagnement mĂ©tier postâcertification đŻ
Caractéristiques
Présentation du formateur
DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spĂ©cialisĂ© dans les mĂ©tiers de la data, de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou Ă temps partiel adaptĂ©es aux besoins des professionnels et des entreprises. GrĂące Ă un partenariat acadĂ©mique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des gĂ©ants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplĂŽmes dĂ©livrĂ©s sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilitĂ© Ă©levĂ© de 85 %, plaçant ses alumni au cĆur du marchĂ© de l’emploi technologique.
Programme
- Introduction Ă Power BI :
- Introduction Ă la BI
- Power Query : bases
- Langage DAX : bases
- Datavisualisation : bases
- Création de dashboards
- Gestion espaces de travail
- Power BI Avancé :
- Power Query : avancé
- Langage DAX : avancé
- Dataflow et pipelines
- Incremental Refresh
- Datavisualisation : avancé
- Dataset streaming
- Formation Expert Power BI :
- Introduction Ă la BI
- Examen blanc PL-300
- Certification Power BI :
- 6 heures de mentorat
- 6 mois accĂšs plate-forme
- Conception de dashboards :
- Introduction
- Power Query
- Modélisation des données et langage DAX
- Datavisualisation
- Gestion des espaces de travail
- Opportunités post-formation :
- Analyste BI (Business Intelligence)
- Analyste de données (Data Analyst)
- Consultant Power BI
Formation GitHub : Apprenez Ă maitriser la plateforme – DataScientest.com
Présentation
Points forts
- DiplĂŽme certifiĂ© par lâUniversitĂ© de la Sorbonne đ
- Format blended learning avec 85% en distanciel coachĂ© đ»
- Masterclass en prĂ©sentiel obligatoires pour networking exclusif đ€
- Plateforme pĂ©dagogique axĂ©e sur la pratique intensive des outils data đ ïž
Points faibles
- PrĂ©sentiel obligatoire limitĂ© Ă 15% du cursus đ
- Formation certifiĂ©e Sorbonne, pas reconnue RNCP đ
Caractéristiques
Présentation du formateur
DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spĂ©cialisĂ© dans les mĂ©tiers de la data, de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou Ă temps partiel adaptĂ©es aux besoins des professionnels et des entreprises. GrĂące Ă un partenariat acadĂ©mique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des gĂ©ants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplĂŽmes dĂ©livrĂ©s sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilitĂ© Ă©levĂ© de 85 %, plaçant ses alumni au cĆur du marchĂ© de l’emploi technologique.
Programme
- Introduction Ă GitHub :
- Présentation de GitHub
- Historique et acquisition par Microsoft
- Collaborations et contributions sur GitHub
- Importance de la maĂźtrise de GitHub :
- Avantage professionnel d’un profil influent sur GitHub
- Popularité et croissance de GitHub
- Utilisation dans la Data Science et le développement logiciel
- Formation sur GitHub :
- Parcours Data Engineer avec DataScientest
- Apprentissage de GitHub et des outils de Data Engineering
- Approche Blended Learning et options de formation
- Certifications et diplĂŽmes
- Opportunités avec GitHub :
- Utilisation du contrĂŽle de version pour le Machine Learning
- Mise en production de modĂšles de Machine Learning
- Ăvolution professionnelle en tant que Machine Learning Engineer
- Autres outils et ressources :
- Plateforme dâautomatisation Apache Airflow
- Solution de conteneurs logiciels Docker
- Informations supplémentaires :
- Inscription Ă la Newsletter
- PrĂ©sentation d’OMNES Education
- AccĂšs aux formations et programme de l’Ă©cole
Data Product Manager – DataScientest.com
Présentation
Points forts
- Leader français reconnu en formation data avec 4.9/5 âïž
- Format hybride en ligne coachĂ© complĂ©tĂ© par masterclass interactives đ»
- Validation ciblĂ©e de blocs RNCP niveau 7 orientĂ©s IA officielle đ
- Projet fil rouge avec 9 livrables prĂ©sentables en entretien đ
Points faibles
- Certif blocs partiels RNCP non-managerialâ ïž
- Manque SQL/Python avancĂ©s obligatoiresđ»
Caractéristiques
Présentation du formateur
DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spĂ©cialisĂ© dans les mĂ©tiers de la data, de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou Ă temps partiel adaptĂ©es aux besoins des professionnels et des entreprises. GrĂące Ă un partenariat acadĂ©mique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des gĂ©ants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplĂŽmes dĂ©livrĂ©s sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilitĂ© Ă©levĂ© de 85 %, plaçant ses alumni au cĆur du marchĂ© de l’emploi technologique.
Programme
- Introduction au Data Product Management :
- Comprendre le rĂŽle du Data Product Manager
- Les compétences essentielles
- Vue d’ensemble du cycle de vie d’un produit data
- Gestion de projet agile :
- Introduction Ă Scrum
- CrĂ©ation d’une roadmap produit
- Gestion du backlog
- Conception et développement de produits data :
- Phase de cadrage et de collecte des besoins
- Développement de MVP (Minimum Viable Product)
- Lancement et itération du produit
- Gouvernance et manipulation de données :
- Principes de gouvernance des données
- Outils et techniques de manipulation de données
- Soutien Ă la carriĂšre et certification :
- Préparation à la certification RNCP niveau 7
- Stratégies pour réussir sur le marché du travail



































