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Les Meilleures Formations Data Science de 2026

âžĄïž Notre Classement 

Une formation Data Science enseigne l’analyse de donnĂ©es, le machine learning, la programmation en Python, et l’exploitation de bases de donnĂ©es. Elle forme les apprenants Ă  extraire des insights Ă  partir de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es pour la prise de dĂ©cision, l’automatisation et la modĂ©lisation prĂ©dictive.

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Les meilleurs formations Data Science

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Formation Architectures et Infrastructures pour le Big Data – Ambient IT

Présentation

Cette formation, intitulĂ©e Architectures et Infrastructures pour le Big Data, s’adresse aux professionnels confirmĂ©s souhaitant maĂźtriser les enjeux techniques et stratĂ©giques du Big Data. D’une durĂ©e de 3 jours (21 heures), elle est proposĂ©e Ă  Paris, en classe virtuelle ou en intra-entreprise, avec des sessions programmĂ©es plusieurs fois par an. Les participants y apprendront Ă  concevoir des architectures adaptĂ©es au traitement de volumes massifs de donnĂ©es, en intĂ©grant des aspects clĂ©s comme la sĂ©curitĂ©, l’éthique et les contraintes juridiques. Les objectifs principaux incluent la comprĂ©hension de l’écosystĂšme technologique, l’analyse des dĂ©fis des projets Big Data et la mise en Ɠuvre de socles techniques efficaces. BĂ©nĂ©fique pour les chefs de projets, architectes ou data scientists, cette formation permet d’optimiser les dĂ©cisions mĂ©tiers grĂące Ă  une exploitation agile des donnĂ©es. Le support est en français, tout comme l’examen. Pour 1890€ HT, elle inclut cafĂ©s et dĂ©jeuners, avec des options de financement (CPF, programme fidĂ©litĂ©). NotĂ©e 4,8/5, elle est plĂ©biscitĂ©e par des entreprises partenaires de renom.
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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :AvancĂ©e
🕐 DurĂ©e : 2 jours Ă  2 semaines
đŸ’łïž Financement :CPF, OPCO
đŸ—‚ïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
🔖 Autres : Certification Qualiopi

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.

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Programme

  • Introduction au Big Data :
    • Concepts du Big Data
    • CrĂ©ation de valeur Ă  partir des donnĂ©es
    • ÉcosystĂšme de projet
  • Architectures Big Data :
    • ModĂšles de calcul
    • Gestion des donnĂ©es
  • Solutions Big Data :
    • Stockage des donnĂ©es
    • ConsidĂ©rations Hardware
  • FonctionnalitĂ©s du Big Data :
    • SystĂšmes de recommandation
    • Big Data des mĂ©dias sociaux
  • Enjeux Juridiques :
    • SĂ©curisation des donnĂ©es personnelles
  • Architectures DistribuĂ©es :
    • Architectures massivement parallĂšles
  • Architecture Technique et Applicative :
    • DiffĂ©rentes Ă©tapes de gestion de donnĂ©es
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Formation Databricks – Ambient IT

Présentation

Cette Formation Databricks propose une immersion complĂšte dans cette plateforme Big Data créée par les fondateurs d’Apache Spark, qui simplifie et sĂ©curise le processus ETL . Durant cette formation de 2 jours, vous maĂźtriserez les spĂ©cificitĂ©s de Databricks pour Ă©laborer un processus ETL complet, depuis l’extraction des donnĂ©es jusqu’Ă  leur transformation et chargement, en explorant Ă©galement les dashboards et l’utilisation d’IntelliJ IDE. Les participants apprendront Ă  exploiter les pipelines fiables et puissants de Databricks ainsi que sa gestion automatisĂ©e des clusters dans un environnement collaboratif supportant plusieurs langages (Scala, SQL, R, Python). Cette formation destinĂ©e aux dĂ©veloppeurs, data engineers, architectes et analystes nĂ©cessite idĂ©alement des connaissances prĂ©alables en Spark, Scala et SQL. À l’issue, vous serez capable d’implĂ©menter des solutions Big Data optimisĂ©es et sĂ©curisĂ©es grĂące aux fonctionnalitĂ©s avancĂ©es de Databricks, actuellement en version 15.4.
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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :AvancĂ©e
🕐 DurĂ©e : 1 Ă  2 jours
đŸ’łïž Financement :Autres, CPF, OPCO
đŸ—‚ïž Mode de formation : En centre de formation, En entreprise, En ligne
🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entreprise, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
🔖 Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation

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.

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Programme

  • Introduction :
    • PrĂ©sentation 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 donnĂ©es :
    • Importation, ajout de schĂ©mas, gestion des tables via SQL
  • Transformation des donnĂ©es :
    • Utilisation de Scala, Spark SQL et des APIs DataFrame
  • Chargement des donnĂ©es :
    • Travail avec les fichiers nested XML/JSON et les tables DELTA
  • Dashboard et dĂ©ploiement :
    • 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 donnĂ©es
    • Orchestration de workflows :
      • DĂ©veloppement de pipelines end-to-end
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    PARTENAIRE

    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’État 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.

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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : 2 semaines Ă  6 mois
    đŸ’łïž Financement :Autres, CPF, France Travail, OPCO, RĂ©gion
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

    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’État.

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    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 :

       

    •   Module 1 – 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 – Explorer et comprendre les donnĂ©es : Analyse exploratoire, identification des tendances et Data Visualization pour raconter une histoire avec les donnĂ©es.
       
    •  

    •   Module 3 – 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 – Travailler avec de gros volumes de donnĂ©es : Manipulation efficace de Big Data (millions de lignes) sans compromettre les performances machine.
       
    •  

    •   Module 5 – 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 – 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 – 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 – 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 – Mettre ses modĂšles en production : Transformation d’un modĂšle en application ou service web utilisable par de vrais utilisateurs.
       
    •  

    •   Module 10 – DĂ©crocher son premier poste : Projet final de synthĂšse et coaching carriĂšre personnalisĂ© pour optimiser son CV et prĂ©parer les entretiens.
       
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    PARTENAIRE

    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.

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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :AvancĂ©e
    🕐 DurĂ©e : 2 semaines Ă  6 mois
    đŸ’łïž Financement :Autres, CPF, France Travail, OPCO, RĂ©gion
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

    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’État.

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    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 :

       

    •   Module 1 – Gouvernance des donnĂ©es : Gestion des donnĂ©es en entreprise, structuration des Ă©quipes Data et conformitĂ© rĂ©glementaire (RGPD, AI Act).
       
    •  

    •   Module 2 – 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 – Architecturer ses bases de donnĂ©es : Conception d’infrastructures adaptĂ©es : bases transactionnelles, analytiques ou NoSQL selon les besoins.
       
    •  

    •   Module 4 – Construire des pipelines de donnĂ©es : CrĂ©ation de flux automatisĂ©s de collecte et de transformation avec Airbyte.
       
    •  

    •   Module 5 – Automatiser ses workflows : Orchestration des pipelines avec Airflow pour garantir un fonctionnement sans intervention manuelle.
       
    •  

    •   Module 6 – Reinforcement Learning : Apprentissage par renforcement, la technologie derriĂšre l’amĂ©lioration de ChatGPT (apprentissage par essais et erreurs).
       
    •  

    •   Module 7 – MLOps : Industrialisation du Machine Learning via les tests automatisĂ©s, le CI/CD et le monitoring des performances.
       
    •  

    •   Module 8 – Projet final : Construction intĂ©grale d’une pipeline de donnĂ©es et d’une pipeline d’IA entiĂšrement automatisĂ©es, de A Ă  Z.
       
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    PARTENAIRE

    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, jusqu’à l’analyse 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. À l’issue, les Ă©tudiants obtiennent une certification RNCP de niveau Bac+4 reconnue par l’État. Ce diplĂŽme ouvre les portes de mĂ©tiers tels que Data Analyst, Business Analyst ou Financial Analyst, avec des salaires attractifs allant de 40k€ Ă  50k€.

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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : 2 semaines Ă  6 mois
    đŸ’łïž Financement :Autres, CPF, France Travail, OPCO, RĂ©gion
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

    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’État.

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    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 :

       

    •   Module 1 – MaĂźtriser les tableurs : MaĂźtrise d’Excel et Google Sheets. Nettoyage de donnĂ©es, tableaux croisĂ©s dynamiques et crĂ©ation de dashboards.
       
    •  

    •   Module 2 – 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 – Analyser les donnĂ©es : Exploration de jeux de donnĂ©es avec Pandas et Plotly. Identification de tendances et production d’insights actionnables.
       
    •  

    •   Module 4 – Faire du Machine Learning : Introduction aux modĂšles prĂ©dictifs (rĂ©gression, arbres de dĂ©cision, clustering) et Ă©valuation des performances.
       
    •  

    •   Module 5 – MaĂźtriser SQL : La compĂ©tence technique n°1. RequĂȘtes avancĂ©es, jointures, agrĂ©gations et maĂźtrise des Data Warehouses.
       
    •  

    •   Module 6 – GĂ©rer les donnĂ©es non structurĂ©es : Manipulation de Data Lakes avec Amazon S3 et bases NoSQL avec MongoDB ou Redis.
       
    •  

    •   Module 7 – Industrialiser ses projets : Automatisation des workflows avec Git, Docker et mise en place de pipelines ETL.
       
    •  

    •   Module 8 – CrĂ©er des produits Data : CrĂ©ation d’APIs avec FastAPI et dĂ©ploiement de dashboards interactifs avec Streamlit.
       
    •  

    •   Module 9 – Construire des dashboards : Data Visualisation et storytelling avec Looker Studio pour transformer les analyses en visuels percutants.
       
    •  

    •   Module 10 – Projet final et carriĂšre : RĂ©alisation d’un projet de bout en bout et accompagnement Ă  la recherche d’emploi (CV et entretiens techniques).
       
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    The Data Analyst Course: Complete Data Analyst Bootcamp – Udemy

    Présentation

    The Data Analyst Course: Complete Data Analyst Bootcamp offre une formation complĂšte prĂ©parant les participants Ă  devenir des analystes de donnĂ©es opĂ©rationnels. Cette formation aborde l’intĂ©gralitĂ© du processus d’analyse, de la collecte de donnĂ©es brutes jusqu’Ă  la visualisation, en passant par le nettoyage et le prĂ©traitement – des Ă©tapes cruciales souvent nĂ©gligĂ©es dans d’autres formations. Le programme couvre Python, NumPy, pandas, la manipulation de fichiers texte, et les techniques de visualisation de donnĂ©es, avec une approche progressive adaptĂ©e aux dĂ©butants. Les participants acquerront des compĂ©tences immĂ©diatement applicables dans le monde professionnel, dĂ©veloppant leur expertise Ă  travers de nombreux exercices pratiques et Ă©tudes de cas rĂ©els. Le cours est dispensĂ© en anglais avec sous-titrage automatique disponible en français, et propose un certificat de fin de formation valorisant sur le marchĂ© de l’emploi.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :Tout niveau
    🕐 DurĂ©e : Flexible
    đŸ’łïž Financement :Aucun
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Micro-Formation

    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 today’s 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.

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    Programme

    • Description du cours :
      • Formation complĂšte pour devenir analyste de donnĂ©es
      • Bootcamp intensif
      • CompĂ©tences avancĂ©es en analyse de donnĂ©es
    • CompĂ©tences et sujets abordĂ©s :
      • Excel : Manipulation et analyse de donnĂ©es
      • SQL : Bases de donnĂ©es et requĂȘtes
      • Python : Programmation pour l’analyse de donnĂ©es
      • Visualisation des donnĂ©es : Graphiques et interprĂ©tation
      • Tableau : Dashboards interactifs et analyse visuelle
    • Audience cible :
      • DĂ©butants en carriĂšre d’analyste de donnĂ©es
      • Professionnels en amĂ©lioration de compĂ©tences
      • Étudiants et intĂ©ressĂ©s par l’analyse de donnĂ©es moderne
    • Structure du cours :
      • Modules spĂ©cifiques en analyse de donnĂ©es
      • Leçons avec vidĂ©os 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 :
      • Évaluations positives des apprenants
      • ClartĂ© et structure cohĂ©rente du cours
      • Richesse du contenu fourni
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    PARTENAIRE

    Formation Big Data on AWS (Amazon Web Services) – CertYou

    Présentation

    Cette formation spĂ©cialisĂ©e en Big Data sur AWS (Amazon Web Services), dispensĂ©e par CERTyou, permet aux participants d’acquĂ©rir une expertise approfondie dans l’utilisation des technologies Big Data au sein de l’écosystĂšme AWS. Elle vise Ă  maĂźtriser Amazon EMR, depuis l’architecture et le dĂ©ploiement de clusters jusqu’à l’exploitation des frameworks associĂ©s comme Hive, Pig, Spark et Shark, ainsi que les solutions de stockage et de sĂ©curitĂ© optimisĂ©es. Les objectifs incluent Ă©galement l’apprentissage de l’analyse de donnĂ©es en temps rĂ©el avec Amazon Kinesis et la visualisation des donnĂ©es pour une prise de dĂ©cision Ă©clairĂ©e. Les bĂ©nĂ©fices pour les participants sont multiples : optimisation des coĂ»ts, mise en Ɠuvre de solutions scalables et sĂ©curisĂ©es, et capacitĂ© Ă  exploiter pleinement les outils AWS pour le traitement du Big Data. La formation, d’une durĂ©e de trois jours, est enrichie d’un coaching post-formation de 30 jours pour un accompagnement personnalisĂ©. Les supports sont en français, tout comme l’examen, et une connaissance prĂ©alable des fondamentaux du Big Data (Apache Hadoop, HDFS) et d’AWS est recommandĂ©e. Flexible, elle s’adapte aux modalitĂ©s en prĂ©sentiel ou Ă  distance, avec des sessions limitĂ©es Ă  14 participants pour favoriser l’interaction. Éligible au CPF, elle offre une opportunitĂ© stratĂ©gique pour les professionnels souhaitant se dĂ©marquer dans ce domaine.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : 2 jours Ă  2 semaines
    đŸ’łïž Financement :CPF, France Travail, OPCO
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Certification Qualiopi

    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 cƓur de ses prioritĂ©s, avec un taux Ă©levĂ© de satisfaction.

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    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 coĂ»ts :
      • Utilisation de Hive et Streaming
      • Analyses en mĂ©moire avec Spark et Shark
      • Gestion des coĂ»ts Amazon EMR
    • SĂ©curitĂ© et traitement des donnĂ©es :
      • SĂ©curitĂ© d’Amazon EMR
      • Importation et compression de donnĂ©es vers Amazon EMR
      • Amazon Kinesis pour traitement en temps rĂ©el
    • Stockage et visualisation des donnĂ©es :
      • Utilisation d’Amazon DynamoDB et Amazon Redshift conjointement
      • Options de stockage de donnĂ©es sur AWS
      • Options de visualisation des donnĂ©es
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    PARTENAIRE

    Formation Data Mining et Machine Learning – CertYou

    Présentation

    Cette formation en Data Mining et Machine Learning, proposĂ©e par CERTyou, offre une approche complĂšte des mĂ©thodes modernes d’analyse de donnĂ©es et d’apprentissage automatique. Elle vise Ă  permettre aux participants de maĂźtriser les diffĂ©rences entre les approches supervisĂ©es, non supervisĂ©es et mĂ©ta-apprentissage, ainsi qu’à transformer des volumes importants de donnĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšnes en insights pertinents. Les algorithmes d’auto-apprentissage, l’exploitation des donnĂ©es textuelles et leur application aux projets Big Data sont Ă©galement au cƓur du programme. Les bĂ©nĂ©fices incluent une expertise opĂ©rationnelle dans des techniques avancĂ©es comme les chaĂźnes de Markov, les SVM ou les rĂ©seaux de neurones, renforcĂ©e par un coaching post-formation de 30 jours. Les supports sont disponibles en français, tout comme l’examen final. Accessible en prĂ©sentiel Ă  Paris ou Ă  distance, cette formation s’adresse notamment aux administrateurs systĂšme et gestionnaires rĂ©seau, avec un effectif limitĂ© Ă  14 personnes pour garantir un suivi personnalisĂ©. Des garanties de satisfaction et des promotions jusqu’à -40% complĂštent cette offre.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : 2 jours Ă  2 semaines
    đŸ’łïž Financement :CPF, France Travail, OPCO
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Certification Qualiopi

    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 cƓur de ses prioritĂ©s, avec un taux Ă©levĂ© de satisfaction.

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    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 donnĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšnes en informations utiles.
      • MaĂźtriser l’utilisation d’algorithmes d’auto-apprentissage pour des analyses.
      • Exploiter de gros volumes de donnĂ©es 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 rĂ©gression logistique, rĂ©seaux de neurones, etc.
      • Text Mining : Analyse statistique de corpus, analyse de sentiments.
      • Big Data : Gestion de gros volumes de donnĂ©es.
    • ModalitĂ©s et DĂ©roulement :
      • Formation de 9h30 Ă  17h30 (premier jour), 9h Ă  17h (journĂ©es suivantes).
      • Options de formation : en prĂ©sentiel Ă  Paris, Ă  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 : possibilitĂ© de refaire la formation si les attentes ne sont pas satisfaites.
      • Promotions possibles jusqu’Ă  -40%.
    • Public Cible :
      • Administrateurs systĂšme, gestionnaires rĂ©seau, et responsables de gestion courante de Proofpoint Protection server (PPS).
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    PARTENAIRE

    Data Science et Machine Learning | MasterClass Python – Udemy

    Présentation

    Cette formation Data Science et Machine Learning Masterclass avec Python offre une approche complĂšte et pratique pour maĂźtriser les fondamentaux de la science des donnĂ©es et du machine learning Ă  l’aide de Python. Elle vise Ă  doter les participants des compĂ©tences nĂ©cessaires pour analyser des donnĂ©es, appliquer des algorithmes de machine learning et exploiter des bibliothĂšques telles que Pandas, NumPy, Scikit-Learn et Matplotlib. Les objectifs principaux incluent l’acquisition de techniques de nettoyage et de prĂ©paration des donnĂ©es, la comprĂ©hension des concepts statistiques essentiels et la mise en Ɠuvre de modĂšles prĂ©dictifs. Les bĂ©nĂ©fices pour les apprenants sont multiples : capacitĂ© Ă  rĂ©soudre des problĂšmes concrets, amĂ©lioration de leur employabilitĂ© dans un secteur en forte demande et obtention d’un certificat de complĂ©tion. Le support est en français, tout comme l’examen final, et bien qu’aucun prĂ©requis avancĂ© ne soit exigĂ©, une familiaritĂ© avec les bases de la programmation est recommandĂ©e. Avec plus de 110 ressources et un accĂšs Ă  vie, cette formation s’adresse aussi bien aux dĂ©butants qu’aux professionnels souhaitant se perfectionner.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :DĂ©butant
    🕐 DurĂ©e : Flexible
    đŸ’łïž Financement :Aucun
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Micro-Formation

    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 today’s 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.

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    Programme

    • Introduction au cours :
      • PrĂ©sentation du cours
      • Objectifs d’apprentissage
      • Vue d’ensemble de la science des donnĂ©es
    • Python pour la Science des DonnĂ©es :
      • Installation et configuration de Python
      • Introduction Ă  Pandas
      • Manipulation des donnĂ©es avec NumPy
    • Concepts Statistiques pour la Science des DonnĂ©es :
      • Principes de base des statistiques
      • Visualisation des donnĂ©es avec Matplotlib
      • Tests statistiques fondamentaux
    • Algorithmes de Machine Learning :
      • RĂ©gression linĂ©aire et logistique
      • Arbres de dĂ©cision
      • K-Means Clustering
    • PrĂ©paration et Nettoyage des DonnĂ©es :
      • Gestion des donnĂ©es manquantes
      • Normalisation des donnĂ©es
      • Transformation des variables
    • Études de Cas et Applications Pratiques :
      • Études de cas pratiques
      • Projets appliquĂ©s
      • PrĂ©sentation des rĂ©sultats
    • Conclusion :
      • RĂ©sumĂ© des apprentissages
      • Conseils pour aller plus loin
      • Obtention du certificat
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    PARTENAIRE

    Data Engineering for Beginners: Learn SQL, Python & Spark – Udemy

    Présentation

    Cette formation, intitulĂ©e Data Engineering for Beginners: Learn SQL, Python & Spark, offre une introduction complĂšte aux fondamentaux de l’ingĂ©nierie des donnĂ©es. Elle permet aux participants de maĂźtriser SQL, Python et Apache Spark (PySpark) Ă  travers des projets pratiques, notamment sur la plateforme Databricks dĂ©ployĂ©e sur Google Cloud. Les objectifs principaux incluent la configuration d’un environnement de travail, l’apprentissage des bases de donnĂ©es avec Postgres, la programmation en Python pour l’ingĂ©nierie des donnĂ©es, ainsi que la manipulation des DataFrames et la crĂ©ation de pipelines avec Spark SQL. Les bĂ©nĂ©fices pour les participants sont multiples : acquisition de compĂ©tences techniques recherchĂ©es, prĂ©paration Ă  des rĂŽles d’ingĂ©nieur des donnĂ©es, et maĂźtrise d’outils essentiels comme Databricks. Le support de cours est principalement en anglais, tout comme l’examen, bien que d’autres langues soient disponibles. Les prĂ©requis incluent un ordinateur portable avec au moins 4 Go de RAM et un compte GCP ou AWS. Conçue par des experts, dont Durga Viswanatha Raju Gadiraju, cette formation s’adresse aux dĂ©veloppeurs souhaitant se spĂ©cialiser dans un domaine en forte croissance.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : Flexible
    đŸ’łïž Financement :Aucun
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Micro-Formation

    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 today’s 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.

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    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 Ă©lĂ©ments essentiels de bases de donnĂ©es 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
      • CrĂ©ation de canaux de donnĂ©es avec Spark SQL
    • Formats de fichiers et gestion des donnĂ©es :
      • Utilisation de formats de fichiers divers
      • Optimisation des performances d’exĂ©cution des tĂąches Spark
    • Public cible et exigences :
      • DestinĂ© aux dĂ©veloppeurs de bases de donnĂ©es, ETL, BI
      • Exigences matĂ©rielles et comptes cloud
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    PARTENAIRE

    Formation Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300T00) – Fast Lane

    Présentation

    Cette formation de 3 jours permet d’acquĂ©rir une expertise approfondie de Microsoft Power BI pour l’analyse et la visualisation de donnĂ©es. Elle couvre l’ensemble du processus, de la rĂ©cupĂ©ration des donnĂ©es depuis diverses sources jusqu’au dĂ©ploiement de tableaux de bord interactifs. Les participants apprennent notamment la modĂ©lisation de donnĂ©es, l’utilisation du langage DAX et les bonnes pratiques de visualisation.Le programme s’adresse aux professionnels de la Business Intelligence souhaitant maĂźtriser l’analyse de donnĂ©es prĂ©cise. Les participants dĂ©couvrent Ă©galement comment optimiser les performances, implĂ©menter la sĂ©curitĂ© au niveau des lignes et partager efficacement leurs rapports. Cette formation prĂ©pare aux certifications Microsoft et permet d’acquĂ©rir une autonomie complĂšte sur l’outil. 📊
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : 1 Ă  2 jours
    đŸ’łïž Financement :OPCO
    đŸ—‚ïž Mode de formation : En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Entreprise, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation

    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.

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    Programme

    • Premiers pas avec l’analyse de donnĂ©es
      • Data Analytics et Microsoft
      • Prise en main de Power BI
    • PrĂ©parer les donnĂ©es dans Power BI
      • Obtenir des donnĂ©es Ă  partir de diverses sources de donnĂ©es
      • Nettoyer, transformer et charger des donnĂ©es dans Power BI
      • Mise en forme des donnĂ©es
      • AmĂ©liorer la structure des donnĂ©es
      • Profilage des donnĂ©es
    • Concevoir un modĂšle de donnĂ©es dans Power BI
      • Introduction Ă  la modĂ©lisation des donnĂ©es
      • Utilisation des tables
      • <li
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    PARTENAIRE

    Formation ETL : Devenez expert en traitement de donnĂ©es – DataScientest.com

    Présentation

    Cette formation ETL offre une expertise complĂšte dans le processus d’extraction, transformation et chargement de donnĂ©es, essentiel pour la gestion et l’analyse des donnĂ©es en entreprise. Elle vise Ă  maĂźtriser les outils clĂ©s comme Apache Nifi, Talend ou Microsoft SSIS, ainsi que les compĂ©tences techniques telles que le langage SQL et la programmation Python. Les objectifs principaux incluent l’acquisition de mĂ©thodes pour nettoyer, normaliser et enrichir les donnĂ©es, ainsi que la conception de flux ETL efficaces et automatisĂ©s. Les participants bĂ©nĂ©ficieront d’une amĂ©lioration significative de leurs compĂ©tences en gestion de donnĂ©es, renforçant ainsi leur employabilitĂ© dans des secteurs variĂ©s comme la finance, la santĂ© ou le e-commerce. La formation, dispensĂ©e en français, propose des supports pĂ©dagogiques en ligne et des modalitĂ©s flexibles (BootCamp ou temps partiel), Ă©ligibles au CPF. L’examen final est Ă©galement en français, et une connaissance de base des bases de donnĂ©es est recommandĂ©e pour un apprentissage optimal.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : Flexible
    đŸ’łïž Financement :CPF
    đŸ—‚ïž Mode de formation : Bootcamp, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Certification Qualiopi

    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 cƓur du marchĂ© de l’emploi technologique.

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    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 Ă©tapes du processus ETL :
      • Extraction des donnĂ©es (Extract)
      • Transformation des donnĂ©es (Transform)
      • Chargement des donnĂ©es (Load)
    • Les outils ETL :
      • Apache Nifi
      • Talend
      • Microsoft SSIS
    • CompĂ©tences requises pour devenir expert ETL :
      • MaĂźtrise du langage SQL
      • ComprĂ©hension des bases de donnĂ©es relationnelles et NoSQL
      • CompĂ©tences en gestion de projet
    • Pourquoi suivre une formation ETL ?
      • Acquisition de compĂ©tences 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 dĂ©part pour une carriĂšre en Data Science
      • Les opportunitĂ©s offertes par un cursus en ETL
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    PARTENAIRE

    Formation Databricks : MaĂźtrisez l’outil IA – DataScientest.com

    Présentation

    Cette formation vise Ă  maĂźtriser l’outil Databricks, une plateforme d’analyse de donnĂ©es optimisĂ©e pour le cloud Microsoft Azure, conçue pour simplifier le dĂ©veloppement de projets d’intelligence artificielle et de Big Data. Elle permet aux participants d’acquĂ©rir une expertise dans l’utilisation d’Apache Spark, notamment Ă  travers les structures de donnĂ©es RDD et DataFrame, la crĂ©ation de modĂšles de Machine Learning et le traitement de donnĂ©es en temps rĂ©el. Les objectifs incluent la comprĂ©hension des mĂ©canismes d’informatique parallĂšle, la manipulation des environnements collaboratifs (Notebooks) et l’intĂ©gration avec des services cloud comme Azure Data Lake Storage. DestinĂ©e aux Data Engineers et Data Scientists, cette formation nĂ©cessite des bases en programmation (Python, Scala, Java ou R) pour en tirer pleinement profit. Les supports sont en français, tout comme l’examen final, offrant ainsi une approche pĂ©dagogique adaptĂ©e aux professionnels francophones. Les bĂ©nĂ©fices incluent une meilleure gestion des clusters, une automatisation des dĂ©ploiements et une collaboration accrue entre Ă©quipes techniques.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : 2 jours Ă  2 semaines
    đŸ’łïž Financement :OPCO
    đŸ—‚ïž Mode de formation : Blended Learning, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante
    🎯 Public Cible :Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Alternance

    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 cƓur du marchĂ© de l’emploi technologique.

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    Programme

    • Introduction Ă  Databricks :
      • Qu’est-ce que Databricks ?
      • PrĂ©sentation de la plateforme et des services proposĂ©s
      • IntĂ©gration avec Microsoft Azure et Amazon Web Services
    • FonctionnalitĂ©s de Databricks :
      • Environnements de dĂ©veloppement disponibles
      • Analyse de donnĂ©es avec Databricks SQL Analytics
      • Collaboration avec Databricks Workspace
    • Objectifs de la formation Databricks :
      • Informatique parallĂšle et son infrastructure
      • Structures de donnĂ©es Spark : RDD et DataFrame
      • CrĂ©ation de modĂšles de Machine Learning et streaming des donnĂ©es
    • Public cible de la formation Databricks :
      • Data Engineers et Data Scientists
      • Projets Big Data sur systĂšmes distribuĂ©s Azure
      • Connaissance de Python ou d’un langage orientĂ© objet
    • Utilisation et gestion des clusters Databricks :
      • Dimensionnement automatique des environnements Apache Spark
      • RĂ©siliation automatique des clusters
      • Projets collaboratifs avec Notebooks
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    PARTENAIRE

    Power BI PL-300 – DataScientest.com

    Présentation

    Cette formation offre une immersion complĂšte dans l’univers de la Business Intelligence Ă  travers l’outil Power BI, rĂ©fĂ©rence mondiale de la visualisation et de l’analyse de donnĂ©es. Elle permet aux participants d’acquĂ©rir une maĂźtrise opĂ©rationnelle des fonctionnalitĂ©s clĂ©s de Power BI, de la prĂ©paration de donnĂ©es avec Power Query Ă  la crĂ©ation de tableaux de bord dynamiques et performants. Son objectif principal est de former des professionnels capables de transformer les donnĂ©es en leviers dĂ©cisionnels stratĂ©giques, tout en prĂ©parant Ă  la certification officielle Microsoft PL-300. GrĂące Ă  une approche pratique et guidĂ©e par des experts, les apprenants dĂ©veloppent des compĂ©tences valorisables sur le marchĂ© de l’emploi et ouvrent la voie Ă  des postes d’analyste BI, data analyst ou consultant Power BI. La formation, accessible en français, propose des supports et un examen en anglais, sans prĂ©requis techniques obligatoires.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :Tout niveau
    🕐 DurĂ©e : 2 jours Ă  2 semaines
    đŸ’łïž Financement :Autres, CPF, France Travail
    đŸ—‚ïž Mode de formation : Blended Learning, Bootcamp, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Certification Qualiopi

    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 cƓur du marchĂ© de l’emploi technologique.

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    Programme

    • Introduction Ă  Power BI :
      • Introduction Ă  la BI
      • Power Query : bases
      • Langage DAX : bases
      • Datavisualisation : bases
      • CrĂ©ation de dashboards
      • Gestion espaces de travail
    • Power BI AvancĂ© :
      • Power Query : avancĂ©
      • Langage DAX : avancĂ©
      • Dataflow et pipelines
      • Incremental Refresh
      • Datavisualisation : avancĂ©
      • 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
      • ModĂ©lisation des donnĂ©es et langage DAX
      • Datavisualisation
      • Gestion des espaces de travail
    • OpportunitĂ©s post-formation :
      • Analyste BI (Business Intelligence)
      • Analyste de donnĂ©es (Data Analyst)
      • Consultant Power BI
    Voir plus
    PARTENAIRE

    Formation GitHub : Apprenez Ă  maitriser la plateforme – DataScientest.com

    Présentation

    Cette formation permet d’acquĂ©rir une maĂźtrise approfondie de GitHub, la plateforme collaborative d’hĂ©bergement et de gestion de code source, devenue incontournable dans les domaines du dĂ©veloppement logiciel, de la Data Science et du Machine Learning. Elle s’adresse aux dĂ©veloppeurs, Data Engineers, Data Scientists et Machine Learning Engineers souhaitant optimiser leur workflow et valoriser leurs compĂ©tences. Les objectifs principaux incluent l’apprentissage du contrĂŽle de version, la contribution Ă  des projets open source et la gestion efficace de pipelines de donnĂ©es. Les participants y gagnent une expertise recherchĂ©e par les entreprises, ainsi qu’un profil GitHub enrichi, atout majeur pour leur carriĂšre. Le support de formation est disponible en français, tout comme l’examen final. Aucun prĂ©requis technique n’est exigĂ©, mais une familiaritĂ© avec les bases de la programmation est recommandĂ©e. La formation adopte un format Blended Learning, combinant apprentissage en ligne et sessions en prĂ©sentiel, avec une certification dĂ©livrĂ©e par l’UniversitĂ© de la Sorbonne Ă  l’issue du parcours.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :Tout niveau
    🕐 DurĂ©e : Flexible
    đŸ’łïž Financement :Aucun
    đŸ—‚ïž Mode de formation : Blended Learning, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Alternance, Certification Qualiopi

    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 cƓur du marchĂ© de l’emploi technologique.

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    Programme

    • Introduction Ă  GitHub :
      • PrĂ©sentation 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
      • PopularitĂ© et croissance de GitHub
      • Utilisation dans la Data Science et le dĂ©veloppement 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
    • OpportunitĂ©s avec GitHub :
      • Utilisation du contrĂŽle de version pour le Machine Learning
      • Mise en production de modĂšles de Machine Learning
      • Évolution professionnelle en tant que Machine Learning Engineer
    • Autres outils et ressources :
      • Plateforme d’automatisation Apache Airflow
      • Solution de conteneurs logiciels Docker
    • Informations supplĂ©mentaires :
      • Inscription Ă  la Newsletter
      • PrĂ©sentation d’OMNES Education
      • AccĂšs aux formations et programme de l’Ă©cole
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    PARTENAIRE

    Data Product Manager – DataScientest.com

    Présentation

    Cette formation propose une immersion complĂšte dans le rĂŽle stratĂ©gique du Data Product Manager, en combinant les approches du management produit et de la donnĂ©e. Elle forme les participants Ă  piloter un projet data de bout en bout, depuis le cadrage jusqu’au lancement, Ă  l’aide de mĂ©thodes agiles et d’outils tels que Scrum, la roadmap produit, le backlog et le MVP. Ses principaux objectifs sont de dĂ©velopper une vision produit orientĂ©e valeur, de maĂźtriser la gouvernance et la manipulation des donnĂ©es, et de coordonner efficacement les Ă©quipes techniques et mĂ©tiers. Les participants bĂ©nĂ©ficient d’une certification RNCP niveau 7 (Bac +5) reconnue, valorisant leurs compĂ©tences techniques et managĂ©riales sur le marchĂ©. Le programme, d’une durĂ©e de 12 semaines (115 heures), est dispensĂ© en français, avec un examen Ă©galement en français. Aucun prĂ©requis spĂ©cifique n’est exigĂ©, mais une appĂ©tence pour la data et la gestion de projet est recommandĂ©e.
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    Points forts

    Points faibles

    Caractéristiques

    📊 Niveau :IntermĂ©diaire
    🕐 DurĂ©e : 2 semaines Ă  6 mois
    đŸ’łïž Financement :Autres, CPF, France Travail
    đŸ—‚ïž Mode de formation : Blended Learning, Bootcamp, En ligne
    🎓 Type de reconnaissance : Certifiante
    🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
    🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

    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 cƓur du marchĂ© de l’emploi technologique.

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    Programme

    • Introduction au Data Product Management :
      • Comprendre le rĂŽle du Data Product Manager
      • Les compĂ©tences 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 dĂ©veloppement de produits data :
      • Phase de cadrage et de collecte des besoins
      • DĂ©veloppement de MVP (Minimum Viable Product)
      • Lancement et itĂ©ration du produit
    • Gouvernance et manipulation de donnĂ©es :
      • Principes de gouvernance des donnĂ©es
      • Outils et techniques de manipulation de donnĂ©es
    • Soutien Ă  la carriĂšre et certification :
      • PrĂ©paration Ă  la certification RNCP niveau 7
      • StratĂ©gies pour rĂ©ussir sur le marchĂ© du travail
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    Comment choisir une formation Data Science?

    Sélectionner la bonne formation en Data Science peut transformer votre carriÚre. Entre programmes universitaires et bootcamps intensifs, voici les critÚres essentiels pour faire un choix éclairé, adapté à vos ambitions professionnelles.

    Accréditation et reconnaissance

    Les formations reconnues par le RNCP (niveau 6 ou 7) offrent une valeur ajoutĂ©e significative sur le marchĂ©. PrivilĂ©giez Ă©galement les programmes certifiĂ©s par des organismes spĂ©cialisĂ©s comme SAS, DASCA (Data Science Council of America) ou portant le label SecNumEdu pour la sĂ©curitĂ© des donnĂ©es. Ces accrĂ©ditations garantissent l’alignement avec les standards du secteur et facilitent votre insertion professionnelle.

    Contenu technique et équilibre pédagogique

    Un cursus complet doit couvrir l’Ă©cosystĂšme Python (NumPy, Pandas, Scikit-Learn), R, SQL, et les frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch). VĂ©rifiez la prĂ©sence de modules sur le Big Data (Spark, Hadoop), la Data Visualization (Tableau, Power BI) et les statistiques avancĂ©es. L’Ă©quilibre entre thĂ©orie et pratique est crucial : au moins 40% du temps doit ĂȘtre consacrĂ© Ă  des projets concrets.

    Qualité des intervenants et réseau professionnel

    Évaluez l’expertise des formateurs : parcours acadĂ©mique (PhD en statistiques, informatique ou mathĂ©matiques appliquĂ©es), expĂ©rience professionnelle, publications scientifiques et prĂ©sence sur GitHub. Les partenariats avec des entreprises comme Google Cloud, AWS ou IBM ajoutent une valeur pratique. Un bon programme inclut des masterclasses, hackathons et meetups DataScience facilitant le networking.

    ModalitĂ©s d’apprentissage et flexibilitĂ©

    Analysez le format qui correspond Ă  votre situation :

    • Formation prĂ©sentielle : interaction directe, matĂ©riel dĂ©diĂ©
    • Formation distancielle : flexibilitĂ© horaire, plateforme LMS (Moodle, 360Learning)
    • Alternance/apprentissage : immersion professionnelle, acquisition de compĂ©tences terrain
    • Formation hybride : combinaison adaptative
    La durĂ©e (3 mois intensifs Ă  2 ans) et le rythme doivent correspondre Ă  votre disponibilitĂ© et objectifs d’apprentissage.

    Accompagnement vers l’emploi et ROI

    Évaluez le retour sur investissement en examinant :

    • Le taux d’insertion professionnelle (>80% est excellent)
    • Le salaire moyen post-formation (45-70K€ pour un Data Scientist junior)
    • Les services carriĂšre proposĂ©s (coaching, CV review, mock interviews)
    • Les entreprises partenaires recrutant rĂ©guliĂšrement (startups IA, groupes bancaires, cabinets de conseil)
    • Les tĂ©moignages d’anciens sur LinkedIn et Glassdoor

    Que vas-tu apprendre dans une formation Data Science ?

    Une formation en Data Science couvre un large Ă©ventail de compĂ©tences techniques et mĂ©thodologiques permettant d’analyser, visualiser et interprĂ©ter les donnĂ©es pour en extraire des connaissances exploitables.

    ThématiqueCompétencesObjectifs
    ProgrammationPython, R, SQL, orientĂ© objet, scripts d’automatisation, NumPy, PandasManipuler efficacement les donnĂ©es structurĂ©es et non structurĂ©es pour prĂ©parer l’analyse
    StatistiquesTests d’hypothĂšses, rĂ©gression, infĂ©rence statistique, probabilitĂ©s, analyse multivariĂ©eExtraire des insights significatifs et valider scientifiquement les hypothĂšses formulĂ©es
    Traitement de donnĂ©esETL, nettoyage de donnĂ©es, feature engineering, normalisation, gestion des valeurs manquantesTransformer des donnĂ©es brutes en variables exploitables pour les algorithmes d’apprentissage
    VisualisationMatplotlib, Seaborn, Tableau, PowerBI, storytelling, dashboards interactifsCommuniquer efficacement les rĂ©sultats d’analyse pour faciliter la prise de dĂ©cision
    Machine LearningScikit-learn, classification, régression, clustering, validation croisée, hyperparamÚtresCréer des modÚles prédictifs performants adaptés à différentes problématiques métier
    Deep LearningTensorFlow, PyTorch, Keras, CNN, RNN, LSTM, transfer learningConcevoir des architectures de réseaux neuronaux pour traiter des données complexes (images, texte, son)
    Big DataHadoop, Spark, PySpark, data streaming, traitement distribuéGérer et analyser des volumes massifs de données avec des technologies adaptées
    MLOpsGit, Docker, CI/CD, déploiement de modÚles, suivi des performances, A/B testingIndustrialiser les modÚles en production et assurer leur maintenance dans le temps
    Méthodologie de projetCRISP-DM, Agile, cycle de vie des projets data, gestion des exigences, documentationStructurer les projets data science de la définition du problÚme à la livraison des solutions
    Éthique et rĂ©glementationRGPD, biais algorithmiques, Ă©quitĂ©, transparence, explicabilitĂ© des modĂšlesDĂ©velopper des solutions responsables respectant les cadres lĂ©gaux et Ă©thiques

    Quelles sont les formations complémentaires à la Data Science ?

    Pour maximiser votre carriĂšre en Data Science, plusieurs formations complĂ©mentaires peuvent enrichir votre expertise. Les formations en langages de programmation comme Python constituent une base essentielle. Les formations Cloud (AWS, Google Cloud, Azure) vous permettront de dĂ©ployer vos modĂšles Ă  grande Ă©chelle. L’Intelligence Artificielle approfondit vos compĂ©tences en apprentissage automatique. Pour valoriser vos analyses, les formations en Data Marketing et l’automatisation sont prĂ©cieuses. Enfin, les formations en gestion de projet et mĂ©thodes Agiles vous aideront Ă  piloter efficacement vos projets data, tandis que Power BI vous permettra de visualiser vos rĂ©sultats de maniĂšre percutante.

    Se former gratuitement Ă  la Data Science

    La Data Science est accessible gratuitement via diverses ressources en ligne de qualitĂ©. Ces formations permettent d’acquĂ©rir des compĂ©tences fondamentales sans investissement financier.

    Livres en français

    • Apprentissage artificiel – Concepts et algorithmes : de Bayes et Hume au Deep Learning
    • Data science – Cours et exercices
    • Big Data et Machine Learning : Manuel du data scientist
    • Data Science : fondamentaux et Ă©tudes de cas

    Plateformes de cours en ligne

    • OpenClassrooms : Initiez-vous au data mining, DĂ©couvrez les librairies Python pour la Data Science
    • FunMOOC : Introduction Ă  la Data Science, Fondamentaux pour le Big Data (Pierre Allard)
    • DataScience.eu : Introduction Ă  Python, Python IntermĂ©diaire
    • My-MOOC : Formations en Python, Bio-informatique, Big Data
    • Udemy : Manipulation de donnĂ©es avec Pandas, Analyse de donnĂ©es avec Excel

    Chaßnes YouTube spécialisées

    • DataScientest : Formation en data science avec 450+ vidĂ©os
    • Machine Learnia : Fondamentaux en intelligence artificielle et data science
    • L’Atelier Data : Contenu ciblĂ© pour les reconversions professionnelles
    • StatQuest with Josh Starmer : Concepts statistiques expliquĂ©s simplement
    • Anne l’Analyste : Ressources pour apprendre les mĂ©tiers de Data Scientist et Data Analyst
    • LeCoinStat : Tutoriels sur Python, R, Machine Learning et Deep Learning

    Blogs et ressources spécialisés

    • DataScientist.fr : Conseils pratiques et tutoriels sur la Data Science et l’IA
    • Data Bird : Blog prĂ©sentant les tendances, outils et opportunitĂ©s du monde de la donnĂ©e
    • Data Novia : Cours sur la science des donnĂ©es et la programmation R
    • Tutoriels Tanagra : Ressources pour le Data Mining et le Machine Learning
    • DataCamp Blog : Articles et projets d’analyse pour diffĂ©rents niveaux

    Communautés et forums

    • Discord de Jedha Bootcamp : Plateforme de collaboration et d’Ă©change
    • Data Science Central : Hub de ressources avec forum communautaire

    🙋Questions frĂ©quemment posĂ©es (FAQ)

    Qu'est-ce que la Data Science ?
    La Data Science est un domaine interdisciplinaire qui combine statistiques, informatique et expertise mĂ©tier pour extraire des connaissances Ă  partir de donnĂ©es structurĂ©es et non structurĂ©es. Elle englobe le machine learning, l’intelligence artificielle et l’analyse prĂ©dictive pour rĂ©soudre des problĂšmes complexes et faciliter la prise de dĂ©cision basĂ©e sur les donnĂ©es.
    Le prix d’une formation Data Science varie entre 2000€ et 12000€, selon le format et la durĂ©e. Les certifications courtes coĂ»tent environ 1500€, les bootcamps intensifs 7000€, et les formations diplĂŽmantes 8000-12000€. Ces formations sont Ă©ligibles aux financements CPF, PĂŽle Emploi et plans de dĂ©veloppement des compĂ©tences en entreprise.
    Un Data Scientist doit maĂźtriser la programmation (Python, R), les statistiques avancĂ©es, le machine learning, et la visualisation de donnĂ©es. Les compĂ©tences techniques essentielles incluent SQL, les frameworks comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que la connaissance des outils Big Data. Les soft skills indispensables comprennent l’esprit critique, la communication et la comprĂ©hension des enjeux business.
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