AI - ML,
DeepLearing, LLMs
De la donnée aux modèles avancés : maîtrisez ML, Deep Learning et LLMs.
Machine Learing
IA
TensorFlow
PyTorch
HuggingFace
LLMs
"Ils nous font confiance"
Satisfaction de nos étudiants
Taux de retour à l'emploi
Obtention des certifications
À qui s'adresse cette formation ?
100% financées : CPF, France Travail, Région, OPCO, ...
Les essentiels de la formation
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Public concerné
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Prérequis
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Admission
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Certification
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Dates de sessions
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Solutions de financement
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Sur mesure
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Coût & Organisation
À qui s’adresse ce programme ?
Étudiants et jeunes diplômés souhaitant renforcer leurs compétences en IA appliquée et accélérer leur insertion professionnelle dans les métiers de la Data Science, du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle.
Professionnels en reconversion désirant acquérir une expertise technique pour évoluer vers des postes très demandés tels que Data Scientist, Machine Learning Engineer ou AI Engineer.
Développeurs, data analysts et professionnels du digital souhaitant se spécialiser en IA et apprendre à concevoir, entraîner et déployer des modèles ML, Deep Learning et LLMs.
Managers techniques et responsables innovation cherchant à comprendre les apports du ML et des modèles de langage avancés afin de piloter des projets IA et collaborer efficacement avec leurs équipes.
Chercheurs et professionnels du numérique souhaitant approfondir leur expertise en IA appliquée avec les frameworks modernes (TensorFlow, PyTorch, HuggingFace) et valider leurs acquis par une certification officielle reconnue.
Pré-requis pour intégrer la formation
Bases en programmation Python : Savoir écrire des scripts simples et manipuler des structures de données (listes, dictionnaires).
Culture numérique & algorithmique : être à l’aise avec l’usage des environnements de développement (Jupyter, VS Code) et comprendre les logiques de base.
Connaissances de base en mathématiques : notions d’algèbre linéaire, de statistiques et de probabilités (niveau Bac+2/Bac+3 recommandé).
Aisance avec les outils digitaux : gestion de fichiers, environnement Windows/Linux, utilisation d’outils collaboratifs (Git/GitHub est un plus).
Expérience préalable en data science (souhaitée mais non obligatoire) : manipulation de données ou utilisation de librairies Python (NumPy, Pandas, Matplotlib).
Curiosité, motivation et capacité à suivre un rythme intensif sur 2 semaines (~70h).
Étapes d’admission
Étape 1 : Rendez-vous personnalisé avec un conseiller pour définir votre projet.
Étape 2 : Validation du projet et alignement avec vos objectifs de carrière.
Étape 3 : Évaluez si la durée et le rythme proposés correspondent à vos besoins.
Étape 4 : Test de positionnement & validation des prérequis pour sécuriser votre réussite.
Étape 5 : Validation du financement avec l’accompagnement de nos experts.
Étape 6 : Planification de la session et lancement officiel de l’aventure chez DATAROCKSTARS.
Des certifications reconnues
À l’issue de la formation, obtenez la certification RS6763 – Manipuler, analyser et visualiser des données avec Python, inscrite au Répertoire Spécifique et reconnue par France Compétences.
Un titre officiel qui atteste de vos compétences pratiques en Data Science.
Dates & inscriptions
Nous lançons de nouvelles promotions chaque mois.
Contactez-nous pour recevoir les dates exactes ainsi que le calendrier détaillé.
Des solutions adaptées à votre profil
Nous mettons tout en œuvre pour identifier les dispositifs de financement les plus adaptés à
votre situation.
Un conseiller est à votre disposition pour en discuter avec vous.
Un accompagnement personnalisé
Nos formations sont conçues pour s’adapter à vos enjeux. Ensemble, nous construisons un parcours
sur-mesure afin d’atteindre vos objectifs pédagogiques.
Contactez nos équipes pour un accompagnement personnalisé.
Format
Blended Learning pour un apprentissage flexible et intensif.
Frais de scolarité
3 500 € TTC pour l’ensemble du parcours.
Certification RS6763 incluse, reconnue par France Compétences.
En investissant 3 500 €, vous développez des compétences pratiques en Data Science et IA avec Python et validez une certification officielle qui renforce immédiatement votre employabilité.
Programme détaillé de la formation
Module 1 : Environnement Data Science & Python scientifique
Mise en place d’environnements (conda, venv, JupyterLab, VS Code)
Manipulation des données avec NumPy & Pandas (RS6776)
Introduction aux datasets réels (Kaggle, HuggingFace Datasets)
Objectif : Maîtriser les outils Python scientifiques et la préparation des données.
Module 2 : Visualisation & Data Storytelling
Visualisation avec Matplotlib, Seaborn, Plotly (RS6776)
Création de graphiques interactifs pour l’analyse exploratoire
Bonnes pratiques de communication visuelle (data storytelling)
Objectif : Présenter les données de manière claire et impactante.
Module 3 : Machine Learning appliqué
Rappels & concepts fondamentaux (supervisé, non supervisé)
Scikit-learn : régression, classification, clustering
Atelier pratique : prédiction sur un dataset tabulaire réel
Objectif : Construire, entraîner et évaluer des modèles ML de bout en bout.
Semaine 2 – Deep Learning & LLMs
Module 4 : Deep Learning avec TensorFlow & PyTorch
Réseaux de neurones : Perceptrons, CNN, RNN
Frameworks modernes : TensorFlow 2.x, PyTorch Lightning
Atelier pratique : Classification d’images (CNN)
Objectif : Savoir implémenter et entraîner des modèles de Deep Learning.
Module 5 : NLP & LLMs (Large Language Models)
Introduction au NLP moderne (Transformers, attention mechanism)
Frameworks : HuggingFace Transformers, LangChain
Fine-tuning et RAG (Retrieval Augmented Generation)
Atelier pratique : Construire un chatbot LLM sur une base documentaire interne
Objectif : Manipuler, spécialiser et déployer des modèles de langage avancés.
Module 6 : MLOps & Industrialisation
Déploiement de modèles avec FastAPI + Docker
Introduction à l’orchestration (Kubernetes, CI/CD)
Monitoring des performances & dérives de modèles
Atelier pratique :API ML/LLM déployée en production (Docker)
Objectif : Industrialiser et sécuriser ses projets IA.
Module 7 : Projet Fil Rouge - IA appliquée
Sujet libre orienté entreprise (au choix : analyse prédictive, computer vision, chatbot LLM, etc.)
Intégration des modules Python RS6776 + ML + DL + LLMs
Démonstration finale & soutenance (rapport + application fonctionnelle)
Objectif : Valider les acquis techniques et pratiques en répondant aux attendus RS6776..
Programme détaillé de la formation
Module 1 : Environnement Data Science & Python scientifique
Mise en place d’environnements (conda, venv, JupyterLab, VS Code)
Manipulation des données avec NumPy & Pandas (RS6776)
Introduction aux datasets réels (Kaggle, HuggingFace Datasets)
Objectif : Maîtriser les outils Python scientifiques et la préparation des données.
Module 2 : Visualisation & Data Storytelling
Visualisation avec Matplotlib, Seaborn, Plotly (RS6776)
Création de graphiques interactifs pour l’analyse exploratoire
Bonnes pratiques de communication visuelle (data storytelling)
Objectif : Présenter les données de manière claire et impactante.
Module 3 : Machine Learning appliqué
Rappels & concepts fondamentaux (supervisé, non supervisé)
Scikit-learn : régression, classification, clustering
Atelier pratique : prédiction sur un dataset tabulaire réel
Objectif : Construire, entraîner et évaluer des modèles ML de bout en bout.
Semaine 2 – Deep Learning & LLMs
Module 4 : Deep Learning avec TensorFlow & PyTorch
Réseaux de neurones : Perceptrons, CNN, RNN
Frameworks modernes : TensorFlow 2.x, PyTorch Lightning
Atelier pratique : Classification d’images (CNN)
Objectif : Savoir implémenter et entraîner des modèles de Deep Learning.
Module 5 : NLP & LLMs (Large Language Models)
Introduction au NLP moderne (Transformers, attention mechanism)
Frameworks : HuggingFace Transformers, LangChain
Fine-tuning et RAG (Retrieval Augmented Generation)
Atelier pratique : Construire un chatbot LLM sur une base documentaire interne
Objectif : Manipuler, spécialiser et déployer des modèles de langage avancés.
Module 6 : MLOps & Industrialisation
Déploiement de modèles avec FastAPI + Docker
Introduction à l’orchestration (Kubernetes, CI/CD)
Monitoring des performances & dérives de modèles
Atelier pratique :API ML/LLM déployée en production (Docker)
Objectif : Industrialiser et sécuriser ses projets IA.
Module 7 : Projet Fil Rouge - IA appliquée
Sujet libre orienté entreprise (au choix : analyse prédictive, computer vision, chatbot LLM, etc.)
Intégration des modules Python RS6776 + ML + DL + LLMs
Démonstration finale & soutenance (rapport + application fonctionnelle)
Objectif : Valider les acquis techniques et pratiques en répondant aux attendus RS6776..
L’innovation pédagogique au service de votre réussite
Le monde évolue vite : vos formations doivent s’adapter à vos contraintes, à votre rythme et aux nouvelles façons d’apprendre. Chez nous, l’innovation pédagogique est au cœur de chaque parcours : pratique, flexible et personnalisée pour garantir une montée en compétence immédiate et durable.
L'AI intégrée à votre parcours de formation
Peu importe la formation choisie, nous avons repensé toute notre ingénierie pédagogique pour y intégrer l’intelligence artificielle.
Dans vos projets fil rouge, les modules et les sessions d’accompagnement, vous apprendrez à utiliser l’IA pour innover, analyser et automatiser, tout en cultivant les bons réflexes et la réflexion éthique.
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Travailler avec l’IA dans vos projets
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Découvrir les outils avancés de votre domaine
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Être prêt pour le marché du futur
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Booster vos compétences et devenir un étudiant augmenté
Une plateforme de développement tout-en-un
Le parcours complet Datarockstars
Forgez votre succès avec la data science : Plongez dans notre formation pour développer des compétences essentielles et recherchées.
Cette formation est certifiante est délivre un diplôme d’état : Certification RNCP de niveau 6 (équivalent à un BAC+3/4 sur le marché du travail)
Découverte & Intégration
L’aventure démarre par une immersion dans l’univers de la data, de l’IA et de la cybersécurité. Nos apprenants découvrent les métiers, renforcent leurs bases techniques et prennent en main les outils indispensables pour réussir.
Formation & Projets
Le parcours culmine avec un projet fil rouge soutenu devant un jury professionnel. Cette étape valide officiellement les compétences acquises et couronne le parcours avec une certification DataRockstars reconnue sur le marché.
Certification
En fin de formation, un projet final est soutenu devant un jury pour valider les compétences et obtenir la certification Datarock Stars
Insertion professionnelle
Nous ne vous formons pas seulement à un métier, nous vous accompagnons jusqu’à l’emploi. Coaching personnalisé, job dating, accès à notre réseau d’entreprises partenaires : tout est mis en œuvre pour accélérer votre embauche.
Réseau & Communauté
Avec DataRockstars, la formation n’est qu’un début. Vous intégrez une communauté active d’alumni et de professionnels. Participation à des événements exclusifs, masterclass, hackathons, afterworks… Vous faites désormais partie d’une famille soudée qui partage les mêmes valeurs et ouvre des portes tout au long de votre carrière.
Les métiers de la Data & AI qui vous attendent demain !
Un panorama des métiers les plus sollicités dans le secteur de la Data & AI
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AI Engineer
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MLOps Engineer
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Data Product Manager
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Data Steward (Gouvernance)
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NLP Engineer (LLMs)
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Computer Vision Engineer
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Database Administrator (DBA)
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Chief Data Officer (CDO)
Lancez votre carrière et trouvez
un emploi !
Témoignages de nos étudiants
Pourquoi choisir notre formation ?
Chez DATAROCKSTARS, la satisfaction de nos apprenants est notre plus grande réussite. Grâce à une pédagogie innovante, un accompagnement sur-mesure et des projets concrets, nos étudiants développent des compétences solides et directement applicables sur le marché du travail.
Prenez rendez-vous !
- Call avec nos experts
Simple et efficace et gratuit, si vous avez besoin de savoir si cette formation est faite pour vous, nos experts sont à votre écoute.
Vous avez des questions ?
Nos experts pédagogiques sont la pour répondre à vous questions, alors n’hésitez pas à postuler !