Diplôme en analyse de données et IA (16 à 37 semaines)

Diplôme en analyse de données et IA (16 à 37 semaines)

• Contactez-nous pour connaître les dates des prochaines sessions et le programme détaillé !
• Finançable par le CSN !

Acquérez des compétences en données et en IA prêtes à l'emploi

Libérez tout le potentiel des données et de l'intelligence artificielle grâce au Bootcamp « Analyste de données et IA », un programme en ligne en direct et structuré, conçu pour développer des compétences analytiques de niveau professionnel en partant de zéro.

Pendant 16 semaines, vous apprendrez à collecter, nettoyer, analyser, visualiser et interpréter des données à l'aide d'outils de pointe tels que Python, SQL, Excel et Power BI. Le programme se termine par un projet de fin d'études de niveau professionnel qui démontre votre capacité à appliquer les techniques d'analyse de données et d'IA dans des scénarios concrets.

Organisé par un institut de formation professionnel européen, ce bootcamp en cohorte rassemble des apprenants motivés et des professionnels en activité dans un environnement interactif adapté aux contextes commerciaux et aux fuseaux horaires européens. Que vous souhaitiez évoluer dans votre poste actuel ou vous réorienter vers une carrière axée sur les données, ce programme vous dote de compétences hautement transférables et très recherchées.

Caractéristiques principales

• Cours et supports en anglais
• Ce programme est éligible au CSN !
• Niveau débutant à intermédiaire : Structuré pour accompagner à la fois les apprenants débutants et ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances existantes.
• En direct et animé par des experts : Sessions hebdomadaires interactives en ligne animées par des professionnels expérimentés du secteur, sur 16 ou 37 semaines.
• Volume d'apprentissage complet : 560 heures d'apprentissage au total, dont 260 heures d'enseignement supervisé.
• Développement complet des compétences en données : Maîtrisez Python, SQL, Excel et Power BI, ainsi que les pratiques responsables en matière de données et d'IA.
• Approche combinée : Intégrez des plateformes sans code/à faible code aux fondamentaux de la programmation pour une polyvalence analytique moderne.
• Évaluation continue : Des travaux de groupe, des exercices pratiques et des défis de type hackathon renforcent l'apprentissage appliqué.
• Projet de fin d'études professionnel : Réalisez un projet d'analyse de bout en bout prêt à être ajouté à votre portfolio.
• Certificat de fin de formation : Une certification professionnelle validant vos compétences en analyse de données et en IA.
• Système de soutien complet : accédez à des animateurs, des coachs en codage, des experts en la matière, un soutien au bien-être des étudiants et une équipe communautaire dédiée.
• Soutien communautaire et aux étudiants via Discord

Temps requis

• Option 1 – Parcours à temps plein
• 16 semaines, du lundi au vendredi, de 10 h à 18 h CET
• Option 2 – Parcours à temps partiel
• 37 semaines, avec une soirée par semaine et une session le samedi toutes les deux semaines

*Du temps supplémentaire est nécessaire pour l'apprentissage autonome.

Qu'est-ce qui distingue ce programme ?

• Une formation appliquée et axée sur la carrière

Ce programme ne se limite pas à la théorie. Grâce à un enseignement supervisé, des travaux pratiques et des hackathons collaboratifs, vous appliquerez immédiatement les concepts à des scénarios professionnels réalistes.

• Une perspective intégrée de l'IA

Au-delà de l'analyse traditionnelle, le programme introduit des approches optimisées par l'IA, garantissant que vos compétences restent tournées vers l'avenir et en phase avec les attentes en constante évolution du secteur.

Un accompagnement pédagogique sur mesure

• Un mentorat personnalisé

Bénéficiez d'un accès direct à des mentors experts, des coachs en codage et des professionnels du secteur qui vous guideront tout au long de votre parcours d'apprentissage.

• Suivi des progrès et retour d'expérience

Suivez vos progrès grâce à des analyses structurées des apprenants et à un retour d'expérience continu sur vos performances, ce qui vous aidera à rester en phase avec vos objectifs professionnels.

• Développement structuré, étape par étape

Progressez à travers des modules soigneusement conçus qui simplifient les sujets complexes en étapes gérables. Chaque phase comprend des projets prêts à être intégrés à votre portfolio, soutenus par la collaboration entre pairs et les retours des formateurs — ce qui vous permet de renforcer votre confiance et d’acquérir une véritable expertise.

Résultats d’apprentissage

À l’issue de ce programme, les participants seront capables de :

• Collecter, préparer et nettoyer des ensembles de données provenant de multiples sources en vue de leur analyse.
• Effectuer des analyses de données à l'aide de Python, SQL et d'autres outils standard du secteur.
• Créer des visualisations et des tableaux de bord dynamiques pour communiquer des informations.
• Appliquer des techniques statistiques et prédictives pour mettre en évidence des tendances et établir des prévisions.
• Comprendre les exigences éthiques et légales en matière de gouvernance des données et de conformité.
• Réaliser un projet de fin de formation de bout en bout démontrant des compétences pratiques en analyse de données.

Public cible

• Les professionnels non techniques qui travaillent régulièrement avec des données et souhaitent renforcer leurs capacités analytiques.
• Les membres d'équipe et les managers souhaitant diriger des projets axés sur les données.
• Les personnes souhaitant se perfectionner ou évoluer vers des postes en analyse de données ou en intelligence économique.
• Les employés doivent réduire leur dépendance vis-à-vis des équipes spécialisées en développant des compétences internes en matière de données.

Processus d'admission

● Étape 1 – Manifestez votre intérêt

Faites-nous savoir que vous souhaitez vous former, et nous vous aiderons à vous lancer sur la bonne voie.

● Étape 2 – Suivez la procédure d'admission

Envoyez votre candidature pour réserver votre place. Cette étape comprend un petit cours d'initiation axé sur l'analyse de données

● Étape 3 – Participez à un entretien stratégique avec notre partenaire de formation

Un membre de l'équipe de notre partenaire de formation s'entretiendra avec vous au sujet de vos objectifs pour le programme et répondra à toutes vos questions, afin de vous aider à vous assurer que le programme vous convient.

● Étape 4 – Inscrivez-vous et commencez à apprendre !

Contenu du cours

Bases

• Introduction : Acquérir une solide compréhension de l'analyse de données et de son impact sur l'entreprise.
• Outils et principes fondamentaux : Développer les compétences essentielles à l'aide d'outils de base et des principes fondamentaux de la programmation Python.

Python et bibliothèques d'analyse de données

• Jupyter Notebooks : Effectuer des calculs numériques et traiter des données.
• Préparation des données : Apprendre à nettoyer, structurer et gérer des ensembles de données incomplets.
• Visualisation des données : Développez des compétences pour créer des visualisations claires et convaincantes.
• Expérience Hackathon : Appliquez les processus ETL et les techniques de visualisation dans un cadre compétitif et pratique.

Techniques de base et tableaux de bord

• Statistiques : Comprenez les probabilités, les tests d'hypothèses et les principales méthodes statistiques.
• Analyse exploratoire des données : Analysez des ensembles de données pour découvrir des tendances et des informations exploitables.

Techniques avancées

• Apprentissage automatique : Explorez la modélisation prédictive, les techniques avancées d'apprentissage automatique et l'évaluation des performances.
• Réseaux neuronaux : Acquérir des connaissances fondamentales et une expérience pratique des modèles de réseaux neuronaux.
• Projets appliqués : Mettre en œuvre des méthodes de clustering telles que K-Means et évaluer des études de cas concrets.

Éthique, projets et présentation

• Éthique et conformité : Examiner les considérations relatives à la confidentialité, à la gouvernance et aux aspects juridiques de l'utilisation des données.
• Développement de carrière : Découvrir des parcours professionnels et acquérir des compétences professionnelles essentielles.
• Projet de fin de formation : Appliquer vos connaissances à des défis concrets liés aux données et présenter des informations exploitables.
• Apprentissage continu : Bénéficiez de conseils sur la poursuite de vos études et votre développement professionnel.

FAQ

Avec qui vais-je étudier ?

Vous rejoindrez une promotion en ligne en direct composée de dirigeants d'entreprise et de professionnels, principalement basés en Europe. Le format interactif favorise les discussions de haut niveau, l'apprentissage entre pairs et les perspectives intersectorielles dans un contexte commercial et réglementaire européen.

Ce cours est-il éligible au financement CSN ?

Oui. Ce programme est financé par le CSN, ce qui signifie que les étudiants éligibles peuvent demander des bourses et des prêts étudiants auprès de l'Agence suédoise de financement des études (CSN) pour financer leurs études.

Pour être éligible au CSN, vous devez remplir les conditions générales fixées par le CSN. Celles-ci incluent généralement l'admission à un cours éligible, l'inscription en tant qu'étudiant et le fait d'étudier à au moins 50 % d'un temps plein pendant une période minimale.

L'éligibilité peut également dépendre de facteurs tels que la nationalité, le statut de résidence et le financement des études antérieures. Nous vous recommandons de vérifier votre éligibilité personnelle directement auprès du CSN ou de nous contacter si vous avez besoin de conseils sur le processus de candidature.

Quel type d'ordinateur est requis ?

La plupart des ordinateurs portables modernes conviennent à ce programme. Nous recommandons au minimum 4 Go de RAM, bien que 8 Go de RAM offrent une meilleure expérience globale.

Quelle est la durée de la formation ?

Cette formation est conçue pour s'adapter aux apprenants qui ont besoin de flexibilité. Le programme compte 560 heures, dont plus de 260 heures d'apprentissage supervisé via des sessions en direct et des projets de groupe, le reste étant constitué d'activités à rythme libre, ce qui le rend accessible aux apprenants ayant des emplois du temps et des styles d'apprentissage variés.

À qui s'adresse cette formation ?

Ce cours est idéal pour toute personne souhaitant se lancer dans une carrière en analyse de données, renforcer son profil professionnel avec des compétences recherchées et transférables, jouer un rôle plus stratégique dans la prise de décision ou rester compétitif dans le paysage numérique actuel. En apprenant l'analyse de données et l'IA, vous acquerrez la capacité de transformer les données en informations pertinentes et exploitables. Aucune expérience préalable en analyse de données n'est requise pour s'inscrire.

Que se passe-t-il si je ne peux pas assister à une session en direct ?

Chaque cours en direct est enregistré, ce qui vous permet de revoir le contenu à votre convenance. Cela dit, nous vous recommandons vivement d'assister aux sessions en temps réel afin de maximiser votre expérience d'apprentissage.

Qu'est-ce que l'analyse de données avec l'IA ?

• L'analyse de données est le processus structuré consistant à examiner de grands volumes de données afin de mettre en évidence des modèles, des tendances et des relations qui favorisent une prise de décision éclairée et améliorent les performances de l'entreprise. Elle utilise des techniques statistiques, la visualisation des données et des outils analytiques pour convertir des informations brutes en informations pertinentes et exploitables.
• L'intelligence artificielle (IA) s'appuie sur ces informations en permettant aux systèmes d'apprendre à partir des données, de générer des prévisions et d'automatiser des tâches qui nécessitent traditionnellement l'intelligence humaine, telles que la compréhension du langage, l'analyse d'images et la prise de décision complexe.
• Combinées, l'analyse de données et l'IA transforment les secteurs d'activité en renforçant l'innovation, en améliorant l'efficacité et en ouvrant de nouvelles opportunités de croissance.

Quelles sont les perspectives de carrière ?

Parcours professionnels :

• Science des données : un parcours professionnel hautement spécialisé qui exige une solide expertise technique en modélisation des données, en apprentissage automatique et en gestion du cycle de vie complet des données.
• Analyse de données : un domaine vaste et flexible qui englobe des rôles tels que ceux d'analyste métier et d'analyste de données, axés sur l'interprétation des données pour orienter les décisions stratégiques et opérationnelles.

Valeur pour l'organisation et orientation de carrière :

La science des données et l'analyse de données jouent toutes deux un rôle essentiel pour aider les organisations à prévoir les tendances, à améliorer leur efficacité et à prendre des décisions fondées sur des données factuelles. Le choix entre les deux dépend généralement de votre préférence pour un rôle à forte composante technique ou pour un rôle centré sur l'application de connaissances pour résoudre des défis commerciaux.

Quel soutien est disponible ?

Mentorat personnalisé :

Les participants bénéficient d'un accompagnement ciblé et individualisé grâce à des sessions animées par des experts en la matière et des coaches en données. Cet accompagnement sur mesure répond à des besoins d'apprentissage spécifiques, offre des conseils pratiques et enrichit l'expérience éducative globale.

Projets en équipe :

Le programme intègre des travaux collaboratifs qui reflètent la nature axée sur le travail d'équipe des fonctions liées aux données dans le monde réel. Ces projets permettent non seulement d'approfondir les connaissances techniques, mais aussi de renforcer des compétences relationnelles essentielles telles que la communication, la collaboration et la coordination de projets.

Accompagnement au développement de carrière :

Des sessions de coaching de carrière dédiées aident les apprenants à explorer les opportunités dans le domaine de l'analyse de données. L'accompagnement comprend la rédaction de CV, la préparation aux entretiens et des stratégies de recherche d'emploi ciblées, conçues spécifiquement pour les postes dans le domaine des données.

Quelle est la différence entre la science des données et l'analyse de données ?

Objectif et orientation :

La science des données et l'analyse de données ont des objectifs distincts. La science des données se concentre sur la création d'algorithmes avancés et de modèles prédictifs pour mettre au jour des schémas complexes, soutenant des activités telles que la prévision des ventes ou l'anticipation du comportement des clients. L'analyse de données, en revanche, se concentre sur l'examen des données existantes pour en extraire des informations pratiques, telles que l'identification des produits les plus performants ou des segments de clientèle rentables.

Rôles professionnels :

Les data scientists conçoivent et développent des modèles sophistiqués qui prévoient les tendances et les résultats futurs, permettant ainsi de prendre des décisions stratégiques éclairées et de favoriser l'innovation. Les analystes de données, quant à eux, travaillent principalement avec des données historiques pour évaluer des indicateurs de performance, tels que le suivi des résultats commerciaux ou l'évaluation de l'efficacité des campagnes marketing.

Compétences requises :

Les data scientists doivent généralement posséder de solides compétences en programmation et une expertise en apprentissage automatique. Les analystes de données s'appuient davantage sur des connaissances statistiques et une maîtrise des outils de visualisation des données et de reporting, tels que les tableaux de bord, pour interpréter et présenter leurs conclusions.

Applications pratiques :

Dans les domaines de la vente et du marketing, l'analyse de données peut être utilisée pour déterminer quelles campagnes donnent les meilleurs résultats ou pour anticiper les ruptures de stock. La science des données peut aller plus loin en prédisant les nouvelles tendances de consommation ou en optimisant de manière dynamique les stratégies de tarification.

Considérations de carrière :

Au moment de choisir entre ces deux voies, il convient de se demander si l'on préfère construire des modèles prédictifs complexes (science des données) ou traduire les données en stratégies commerciales exploitables (analyse de données). Ces deux disciplines jouent un rôle crucial en aidant les organisations à exploiter les données pour stimuler la croissance et prendre des décisions éclairées.