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Apprendre la Data Analytics à Paris

Devenir analyste de données à Ironhack Paris en neuf semaines (temps plein) ou 24 semaines (temps partiel).

Bootcamp Data Analytics (à temps plein)

Les formats de notre formation

Développez les compétences nécessaires pour démarrer une carrière épanouissante en Data Analytics avec notre cours à temps partiel en 24 semaines ou notre bootcamp à temps complet de neuf semaines.

Bootcamp Data Analytics (à temps plein)

Apprenez Data Analytics en présentiel et en seulement neuf semaines!

9 semaines8.000 €Mon-Fri9:00 - 18:00
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Cours Data Analytics à temps partiel

Apprenez Data Analytics en présentiel et seulement en 24 semaines !

24 semaines8.000 €Mon-Wed 18:30 - 21:30Sam. 10:00 - 17:00
En savoir plus

Sélectionnez l'un des formats ci-dessus pour des informations spécifiques sur la formation. Sinon, les informations relatives au bootcamp Data Analytics (à temps complet) seront affichées par défaut.

Ce que vous apprendrez au cours du bootcamp Data Analytics à Paris

Travail de préparation

Durant les premières 60 heures en tant qu'étudiant officiel en Analyse de Données chez Ironhack, vous apprendrez les bases pour réussir à . Au cours de cette phase de préparation, vous :

1. apprendre les rudiments de la ligne de commande, Git, Python, MySQL et l'analyse statistique,

2. Se familiariser avec les bases de la programmation et des statistiques et

3. Connectez-vous avec vos pairs et les professeurs en utilisant notre chaîne Slack.

Une fois que vous avez terminé la préparation et êtes au même niveau que votre classe, vous serez prêt à plonger dans le cours!

Module 1 : Introduction à la et Python

Durant les deux premières semaines vous découvrirez le monde de l'analyse de données. Ensuite, vous intégrerez notre communauté data, en installant un environnement de développement propre à votre classe.

Les thèmes abordés comprennent:

- Introductions au classement / nettoyage de données.

- API et web scraping.

- Les niveaux intermédiaires de Git, SQL et Python.

La semaine trois fait appel à votre premier projet à titre d'analyste de données apprenti! Appliquer vos nouvelles compétences en Python en effectuant l'analyse des données avec des données réelles.

Module 2 : niveau avancé

Au cours des semaines quatre et cinq, vous aurez une compréhension plus profonde dans les mathématiques qui se cachent derrière l'analyse de données.

Les thèmes abordés :

- En utilisant Python pour comprendre les statistiques déductives et les probabilités.

- Incorporer Python dans les fondements de l'informatique décisionnelle (business intelligence).

- Apprentissage des techniques de narration afin de visualiser vos données et les observations dans les présentations.

La sixième semaine marquera le début de votre deuxième projet: une analyse complète des données. Ce projet sera construit à partir des données que vous avez traitées, nettoyées et des ensembles de données réelles visualisées!

Module 3: Découvrir les bases de l'apprentissage automatique (ou machine learning)

Durant les semaines sept et huit, le dernier module vous présentera les fondements de l'apprentissage automatique (ou machine learning). Nous commencerons par vous expliquer le fonctionnement des opérations pour que vous ayez une bonne compréhension des procédures, puis les leçons évolueront à partir de là.

Les thèmes abordés :

- L'apprentissage supervisé et non supervisé.

- L'essentiel des algorithmes d'apprentissage automatique populaire.

- construire, entraîner et évaluer des modèles avec la bibliothèque d'apprentissage automatique Scikit-learn.

Pour la dernière semaine de ce cours, vous ferez face durant le dernier module à votre tâche finale : la construction d'un projet d'apprentissage automatique (ou machine learning). Vous aurez besoin de traiter un ensemble de données, extraire les caractéristiques, entraîner un modèle, et utiliser celui-ci pour faire des prévisions avec de nouvelles données. Une fois votre projet terminé, vous rivaliserez avec vos camarades dans notre Hackshow.

Vous souhaitez en savoir plus sur Ironhack et notre bootcamp data de Paris avant de vous inscrire ?
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Pourquoi étudier Data Analytics à Paris

Entreprises et emplois en plein essorParis subit une transformation numérique massive, menée sous de nombreux aspects par l'accélération de son écosystème d'IA. Google et Facebook l'ont même remarqué, les deux ayant récemment ouvert des centres de recherche d'IA à Paris. Cet essor a créé une poussée de postes techniques, les analystes de données se plaçant au 9e rang parmi les rôles techniques les plus demandés en France.
Recherche exhaustive de donnéesUne multitude d'entreprises parisiennes se concentre sur les effets des données sur le commerce et la culture. Parmi elles figure le DATAIA Institute, qui cible la convergence de la Data analyse, de l'intelligence artificielle et de la société et comment les technologies de Big data et l'intelligence artificielle peuvent véritablement servir les besoins essentiels de l'humanité.
Événements multidimensionnels liés aux donnéesTout aussi nombreux que ses entreprises et ses startups, Paris accueille beaucoup d' événements orientés données. L'un des plus importants est peut-être DataXDay, une conférence axée sur les données qui offre aux développeurs les moyens de partager leurs idées concernant le traitement, le streaming, l'analyse, les opérations et la sécurité des données. Qui plus est, Big Date World Paris accueillera plus de 6 000 visiteurs et 250 intervenants, rassemblés pour débattre sur le thème des données massives et de l'IA.

Groupes Data Analytics à venir à Paris

Voici les prochaines dates de nos bootcamps à Paris. Réservez votre place aujourd'hui !

Dates
Horaire
Semaine de la carrière professionnelle
?
La semaine dédiée à la carrière professionnelle (Career Week) se déroule pour chaque cohorte lors de la semaine 10. Au cours de cette semaine, nous préparons les étudiants pour des entrevues personnelles et techniques, le pitching, la recherche d'emploi, etc.
Tarif
Statut
Aucune date ne vous convient ? Consultez nos formations à temps partiel !

Acompte

Nos cours se remplissent très vite. Réservez votre place à Ironhack en déposant un acompte une fois que vous êtes accepté.e dans l'un de nos programmes. Montant de l'acompte: 750€

Les procédures de candidature pour le cours de Data Analytics à Paris

01

Postulez en ligne

Postulez au cours de qui vous convient le mieux.
02

Entretien personnel

Notre équipe d'admission d'Ironhack vous contactera pour planifier votre entretien personnel et s'assurer que notre cours de vous aidera à atteindre vos objectifs.
03

Test technique

Après votre entretien personnel, vous devrez passer un test technique pour évaluer si vous êtes prêt.e à suivre le rythme intensif de nos bootcamps.
04

Acompte et travail préparatoire

Une fois que vous avez réussi le test technique et payé votre acompte, vous aurez accès au matériel pour le travail préparatoire. Cette phase de préparation est fondamentale pour le programme et vous devez impérativement la terminer avant le début des cours à .
05

Le début du cours

Une fois le travail préparatoire terminé pour le cours à Ironhack , vous serez prêt.e pour commencer votre formation!

Les options de financement chez Ironhack Paris

Avez-vous besoin d'une aide pour le paiement? Nous proposons des options de financement afin que vous puissiez vous concentrer entièrement sur le développement de nouvelles compétences et votre carrière.

BNP Paribas

Nous avons fait en sorte que tous les étudiants d'Ironhack en France puissent profiter de ce prêt de BNP Paribas pour financer leur formation. Quel que soit votre âge et votre niveau d'études, vous pouvez demander un prêt étudiant de 7 500 € à un taux d'intérêt annuel fixe global de 1,50% sur cinq ans.

OPCO (Opérateurs de Compétence)

Si vous avez déjà un emploi, les OPCO peuvent collaborer avec votre employeur pour vous aider à financer votre formation. Les financements sont accordés selon une échelle dégressive, en fonction de votre situation spécifique et se situent généralement entre 2.000 et 6.000 euros.

Pôle emploi

Si vous êtes au chômage, Pôle emploi peut vous aider à trouver un emploi et vous apporter une aide financière à la formation. Cet organisme vous aidera à présenter une demande d'AIF (Aide Individuelle à la formation) ou de POEI (Préparation Opérationnelle à l’Emploi Individuelle). Pôle Emploi peut même vous aider à financer l'intégralité de votre bootcamp !

Vous voulez plus d'informations ? 

Visitez notre page de financement
Ironhack Women Scholarship
Bourse pour les femmes

Il y a un écart homme-femme au sein de la communauté tech, c'est pourquoi nous sommes fiers d’encourager les femmes à investir ce secteur grâce à notre réduction de 10% du montant des frais d'inscription pour toute femme souhaitant étudier chez nous.

Pourquoi choisir le campus de Paris?

Depuis des siècles, Paris est peut-être le plus grand centre européen des arts, de la science, de la mode et de la finance. Célèbre pour ses nombreux musées et monuments architecturaux, la Ville Lumière a été la deuxième ville la plus visitée au monde en 2019.
Une expérience dont vous vous souviendrez toute votre vie vous attend, juste au-delà des portes de notre campus. Allez vous promener et visitez le musée du Louvre, les innombrables parcs et jardins de Paris, l'un de ses nombreux restaurants étoilés du Guide Michelin, ou de ses pâtisseries.
Chez Ironhack, nous pensons que les merveilles de Paris parlent d'elles-mêmes, il n'y vraiment aucune raison pour que votre avenir ne commence pas ici.

Instructeurs de Data Analytics à Ironhack Paris

Ironhack Data Analytics instructor Eldiias Dzhamankulov
Eldiias Dzhamankulov

Eldiias est professeur principal du bootcamp d'analyse de données de l'Ironhack Paris. Il est titulaire d'un master en économie quantitative de l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne. Ces dernières années, il a travaillé en tant qu'expert en analyse de données sur plusieurs projets, dont l'« Amélioration de la productivité agricole et de l'alimentation au Kirghizistan » avec M-Vector à Bichkek, au Kirghizistan. Eldiias a dirigé des ateliers sur la gestion et la visualisation des données et le « web scraping ». Ses domaines de recherche comprennent entre autres la vision par ordinateur, et les applications de traitement du langage naturel pour les services publics (comme la prévention de la criminalité, la médecine et la protection de l'environnement).

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Informations sur les cours

Une journée typique à Ironhack Paris

Dans le bootcamp vous étudierez de 9h à 18h, du lundi au vendredi.

Du lundi au vendredi

9h00

Commencez votre journée avec plein d'énergie

Versez-vous un café pour commencer la journée, la classe commence par un examen basé sur des exercices de la veille. Vous apprendrez également à gérer un gros flux de travail en intégrant les stratégies clés Agile et Kanban.

9h00

Bloc de cours 1

Votre premier bloc de cours commence, vous allez plonger en profondeur et apprendre quelques-unes des subtilités de l'analyse de données!

11h30

Data lab 1

Appliquer les concepts que vous avez appris dans le cours précédente à un nouveau tutoriel ou un défi. Il est temps de retrousser vos manches et de coder!

13h00

Déjeuner

Faites une pause bien méritée et pour vous ressourcer! Notre campus de est bien situé, si bien que les bons endroits pour déjeuner sont toujours faciles à trouver.

14h00

Bloc de cours 2

Les cours de l'après-midi commencent en poursuivant l'apprentissage de nouvelles compétences et de techniques.

16h00

Data lab 2

Il est temps de gérer un projet par vous-même! Ce sera un exercice pratique qui fera appel à toutes vos connaissances dans une situation réelle.

18h00

Événements après les cours

Une fois que le cours de la journée est terminé, explorez Madrid et trouvez d'innombrables occasions de rencontrer et d'échanger avec d'autres professionnels de la data. Meetups, séances de réseautage et ateliers sont juste en bas de la rue, ou vous pouvez rester sur le campus pour rattraper le travail en classe.

Projets réalisés par des étudiants

Votre consommation d'électricité est-elle 20-20-20?
Votre consommation d'électricité est-elle 20-20-20?

augmentation de 20% de l'efficacité énergétique, diminution de 20% des émissions de CO2 et 20% de la production d'énergie à partir de sources renouvelables, tous en 2020: un objectif ambitieux à atteindre. Ingrid a été motivée pour analyser la consommation d'électricité en Espagne afin de déterminer si nous sommes ou non sur le chemin vers un taux consommation d'électricité plus durable. Elle a trouvé quelques modèles particulièrement intéressants que nous suivons an tant qu'utilisateurs!

Ingrid Munné, data analytics
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