Formation
Data Scientist & AI Engineer
En quelques mois, développez une expertise solide en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative pour occuper un rôle clé dans les projets d’Intelligence Artificielle.
DATA SCIENCE
MACHIN LEARNING
DEEP LEARNING
IA GENERATIVE
LLMS
AIOPS
"Ils nous font confiance"
Satisfaction de nos étudiants
Taux de retour à l'emploi
Obtention des certifications
À qui s'adresse cette formation ?
Entrepreneurs & Décideurs
Exploitez la puissance de l’IA et de la Data Science pour piloter vos projets stratégiques. Découvrez comment transformer vos données en leviers de croissance, intégrer l’IA Générative dans vos processus et créer de nouvelles opportunités business grâce à des solutions innovantes et concrètes.
Professionnels Business
Apprenez à utiliser la Data Science et l’IA pour automatiser vos analyses, prédire les tendances et optimiser vos prises de décision. Concevez des dashboards augmentés par l’IA, intégrez le machine learning dans vos reportings et racontez vos résultats avec un storytelling à fort impact.
Reconversion & Jeunes Diplômés
Démarquez-vous en devenant AI Engineer / Data Scientist. Maîtrisez la programmation, l’analyse avancée de données, le machine learning et l’IA Générative pour bâtir des solutions intelligentes. Accélérez votre insertion professionnelle sur un marché en forte demande.
Professionnels de la Tech
Renforcez vos compétences en Data Science, MLOps et IA. Passez de la simple analyse à l’ingénierie de solutions complètes : pipelines de données, modèles prédictifs, intégration de l’IA Générative dans vos applications. Devenez l’expert capable de concevoir, déployer et maintenir des solutions IA à grande échelle.
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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Durée & Organisation

À qui s’adresse ce programme ?
Professionnels en reconversion souhaitant se tourner vers les métiers du code, de la data et de l’IA.
Salariés en évolution interne ou en mobilité professionnelle, désireux de monter en
compétences pour accéder à des postes plus techniques ou stratégiques.
Jeunes diplômés Bac+2/+3 voulant se spécialiser rapidement dans des compétences recherchées en Data & Développement.
Créateurs et porteurs de projets entrepreneuriaux souhaitant acquérir une autonomie technique pour concevoir, développer et piloter leurs propres solutions digitales.
Demandeurs d’emploi cherchant à se repositionner sur un marché dynamique et porteur.

Pré-requis pour intégrer la formation
Bac+2 (ou 2 ans d’expérience) en informatique ou sciences quantitatives
Ayant déjà codé ou solide en stats/maths appliquées
À l’aise avec Python/SQL et l’anglais technique
Motivé pour un bootcamp intensif menant aux validations ces certifications RS et RNCP
Maîtrise des outils de base : Git & ligne de commande, notebooks Jupyter, gestion d’environnements Python (venv/conda)
Matériel personnel prêt : ordinateur avec droits admin, 8 Go RAM min (16 Go recommandé), connexion Internet stable.
Disponibilité réelle pour un rythme soutenu (projets hebdo, évaluations, soutenance) en intensif.

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 : Choix du rythme idéal : intensif, alternance ou temps partiel.
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.

Notre formation AI Engineer vous permet de valider le Titre Professionnel Concepteur Développeur d’Applications (RNCP niveau 6), la base indispensable pour développer et mettre en production des solutions d’intelligence artificielle.

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.

Autonomie complète
Bootcamp intensif de 3 mois avec accès à nos ressources pédagogiques, notre plateforme d’apprentissage et nos labs. Destiné aux candidats souhaitant progresser en totale autonomie, ce format requiert rigueur, motivation et capacité d’auto-organisation.
Bootcamp intensif de 3 mois (400h) en blended learning, dispensé en petites cohortes homogènes. Pensé pour les candidats disponibles à temps plein, il permet une reconversion rapide et une insertion accélérée sur le marché du travail.
Blended Learning – Part Time
Un format conçu pour les professionnels en poste (Freelance, CDI ou CDD), permettant de monter en compétences sans quitter leur emploi, grâce à des horaires aménagés en dehors des heures de bureau. Dispensé en petites cohortes homogènes.
FreeFlow Learning - Part Time
La formation qui s’adapte à vous, pas l’inverse ! Avec FreeFlow Learning, bénéficiez d’un accompagnement sur-mesure : un formateur dédié qui ajuste le contenu, le rythme et les horaires selon vos besoins, pour progresser efficacement sans contrainte.
Un conseiller vous accompagne pour choisir le rythme et le financement les plus adaptés.
Retrouvez le détail des tarifs un peu plus bas sur la page. Prenez rendez-vous dès aujourd’hui et donnez vie à votre projet !
Programme détaillé de la formation
Module 0 : Introduction au métier d’AI Engineer & à la Data Science
Découvrir le rôle de l’AI Engineer
Panorama de la Data Science
Applications concrètes : NLP, CV, ML, DL
Compétences clés : Python/R, maths appliquées, MLOps, cloud
Importance stratégique du métier
Objectif : Acquérir une vision globale du métier d’AI Engineer et de la Data Science pour situer son rôle dans l’écosystème de l’IA.
Module 1 : Remise à niveau : Python & SQL pour la Data Science
Bases Python : variables, boucles, fonctions
Manipuler des données avec NumPy et Pandas
Maîtriser SQL : requêtes, jointures, agrégations
Cas concrets de préparation et analyse de données
Objectif : Maîtriser les fondations techniques en Python et SQL pour manipuler et interroger efficacement des données.
Module 2 : Introduction à Python pour la Data Science
Pourquoi Python est incontournable
Bibliothèques essentielles : NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
Premiers pas en Machine Learning avec Scikit-learn
Projets pratiques de Data Science
Objectif : Acquérir les bases pratiques de Python et des librairies Data pour préparer ses premiers projets de Data Science.
Module 3 : Développement Produit & Projet : De l’idée à la réussite
Fondamentaux : produit vs projet
Cycles de vie : conception, déploiement, suivi
Gestion agile : Scrum, backlog, outils (Trello, Jira, Asana)
Technologies modernes (cloud, APIs)
Collaboration inter-équipes et gestion des risques
Objectif : Apprendre à piloter efficacement un projet ou produit Data/IA en intégrant méthodes agiles et bonnes pratiques de gestion.
Module 4 : Machine Learning : Transformer les données en intelligence
Concepts clés et cas d’usage du ML
Cycle de vie d’un projet ML
Bibliothèques phares : Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Développer ses premiers modèles prédictifs
Objectif : Savoir transformer des données en modèles prédictifs et comprendre les étapes clés d’un projet Machine Learning.
Module 5 : Deep Learning : Donner de la puissance à vos modèles
Réseaux neuronaux et fonctionnement
Frameworks : TensorFlow, Keras, PyTorch
Modèles avancés pour images, textes, données complexes
Applications réelles et cas pratiques
Objectif : Apprendre à concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning performants pour des cas concrets variés.
Module 6 : Computer Vision : Quand l’IA apprend à voir
Manipuler et analyser des images avec OpenCV, Pillow
Modèles CNN pour détection et classification
Architectures de pointe (YOLO, VGG)
Applications concrètes : reconnaissance, détection
Objectif : Maîtriser les bases de la vision par ordinateur et développer des modèles capables d’analyser des images.
Module 7 : Natural Language Processing (NLP)
Fondamentaux du NLP
Bibliothèques : NLTK, spaCy, Transformers, GPT
Applications : analyse de sentiments, chatbots, moteurs de recherche
Objectif : Savoir appliquer les techniques de NLP pour analyser, comprendre et générer du texte automatiquement.
Module 8: MLOps : Industrialiser vos modèles d’IA
Déploiement avec Docker & Kubernetes
Pipelines CI/CD pour le ML
Bonnes pratiques d’ingénierie logicielle
Fiabiliser et scaler ses projets IA
Objectif : Apprendre à industrialiser et automatiser le déploiement de modèles IA à grande échelle.
Module 9: Generative AI : Créer avec l’intelligence artificielle
Explorer les modèles génératifs : GANs et VAEs
Concevoir et entraîner ses propres modèles
Applications créatives : génération d’images, sons, données
Objectif : Découvrir et expérimenter les technologies d’IA générative pour développer des applications innovantes et créatives.
Programme détaillé de la formation
Module 0 : Introduction au métier d’AI Engineer & à la Data Science
Découvrir le rôle de l’AI Engineer
Panorama de la Data Science
Applications concrètes : NLP, CV, ML, DL
Compétences clés : Python/R, maths appliquées, MLOps, cloud
Importance stratégique du métier
Objectif : Acquérir une vision globale du métier d’AI Engineer et de la Data Science pour situer son rôle dans l’écosystème de l’IA.
Module 1 : Remise à niveau : Python & SQL pour la Data Science
Bases Python : variables, boucles, fonctions
Manipuler des données avec NumPy et Pandas
Maîtriser SQL : requêtes, jointures, agrégations
Cas concrets de préparation et analyse de données
Objectif : Maîtriser les fondations techniques en Python et SQL pour manipuler et interroger efficacement des données.
Module 2 : Introduction à Python pour la Data Science
Pourquoi Python est incontournable
Bibliothèques essentielles : NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
Premiers pas en Machine Learning avec Scikit-learn
Projets pratiques de Data Science
Objectif : Acquérir les bases pratiques de Python et des librairies Data pour préparer ses premiers projets de Data Science.
Module 3 : Développement Produit & Projet : De l’idée à la réussite
Fondamentaux : produit vs projet
Cycles de vie : conception, déploiement, suivi
Gestion agile : Scrum, backlog, outils (Trello, Jira, Asana)
Technologies modernes (cloud, APIs)
Collaboration inter-équipes et gestion des risques
Objectif : Apprendre à piloter efficacement un projet ou produit Data/IA en intégrant méthodes agiles et bonnes pratiques de gestion.
Module 4 : Machine Learning : Transformer les données en intelligence
Concepts clés et cas d’usage du ML
Cycle de vie d’un projet ML
Bibliothèques phares : Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Développer ses premiers modèles prédictifs
Objectif : Savoir transformer des données en modèles prédictifs et comprendre les étapes clés d’un projet Machine Learning.
Module 5 : Deep Learning : Donner de la puissance à vos modèles
Réseaux neuronaux et fonctionnement
Frameworks : TensorFlow, Keras, PyTorch
Modèles avancés pour images, textes, données complexes
Applications réelles et cas pratiques
Objectif : Apprendre à concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning performants pour des cas concrets variés.
Module 6 : Computer Vision : Quand l’IA apprend à voir
Manipuler et analyser des images avec OpenCV, Pillow
Modèles CNN pour détection et classification
Architectures de pointe (YOLO, VGG)
Applications concrètes : reconnaissance, détection
Objectif : Maîtriser les bases de la vision par ordinateur et développer des modèles capables d’analyser des images.
Module 7 : Natural Language Processing (NLP)
Fondamentaux du NLP
Bibliothèques : NLTK, spaCy, Transformers, GPT
Applications : analyse de sentiments, chatbots, moteurs de recherche
Objectif : Savoir appliquer les techniques de NLP pour analyser, comprendre et générer du texte automatiquement.
Module 8: MLOps : Industrialiser vos modèles d’IA
Déploiement avec Docker & Kubernetes
Pipelines CI/CD pour le ML
Bonnes pratiques d’ingénierie logicielle
Fiabiliser et scaler ses projets IA
Objectif : Apprendre à industrialiser et automatiser le déploiement de modèles IA à grande échelle.
Module 9: Generative AI : Créer avec l’intelligence artificielle
Explorer les modèles génératifs : GANs et VAEs
Concevoir et entraîner ses propres modèles
Applications créatives : génération d’images, sons, données
Objectif : Découvrir et expérimenter les technologies d’IA générative pour développer des applications innovantes et créatives.
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.
Learning by Doing (Apprendre par la pratique)
L’apprenant est plongé directement dans des cas pratiques et apprend en faisant. Permet une meilleure mémorisation et une montée en compétence opérationnelle immédiate.
Pédagogie inversée (Flipped Classroom)
Les apprenants découvrent la théorie en autonomie (vidéos, supports, e-learning) et utilisent le temps de formation pour pratiquer, poser des questions et résoudre des problèmes.
Problem-Based Learning (Apprentissage par problèmes)
Les participants apprennent à travers la résolution de situations concrètes et complexes inspirées du terrain. Développe la réflexion critique et la créativité.
Project-Based Learning (Apprentissage par projets)
Travail autour d’un projet fil rouge pour appliquer progressivement les compétences acquises. Développe l’esprit collaboratif et l’autonomie.
Adaptive Learning (Apprentissage adaptatif)
Contenus et exercices qui s’adaptent automatiquement au niveau et au rythme de l’apprenant. Expérience sur-mesure et progression personnalisée.
Blended Learning (Apprentissage hybride)
Combinaison du présentiel, du distanciel et de l’e-learning. Maximisation de la flexibilité et de l’efficacité.
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
-
Découvrir les outils avancés de votre domaine
-
Être prêt pour le marché du futur
-
Booster vos compétences et devenir un étudiant augmenté
Autonomie complète
Formation 100% autonome, idéale pour les candidats disciplinés, motivés et capables de s’auto-organiser.
3200 €
- Plateforme dédiée
- Exercices et Projets
- 200 h de cours en ligne
- Support
Blended Learning
Bootcamp intensif de 3 mois (400h) en petites cohortes, pour une reconversion rapide et une insertion accélérée
5500 €
- Plateforme dédiée
- Exercices et Projets
- 400 h de cours en ligne
- Chat temps reel avec nos formateurs
- Mentorat, Masterclass
- Accompagnement à la certification
- Accès à notre plateforme de Recrutement / Jobdating
- Accompagnement carrière
Blended Learning
Format flexible pour les professionnels en poste, avec horaires aménagés en dehors des heures de bureau.
6900 €
- Plateforme dédiée
- Exercices et Projets
- 400 h de cours
- Chat temps reel avec nos formateurs
- Mentorat, Masterclass
- Accompagnement à la certification
- Accès à notre plateforme de Recrutement / Jobdating
- Accompagnement carrière
FreeFlow Learning
7900 €
- Plateforme dédiée
- Exercices et Projets
- 400 h de cours
- Chat temps reel avec nos formateurs
- Mentorat, Masterclass (dédié - flexible)
- Agenda Flexible 3 ou 6 Mois
- Adaptative learing
- Accompagnement à la certification
- Heures d’accompagnement supplémentaires sur demande
Informations pratiques
Bootcamp Data Scientist / AI Engineer
Objectifs de la formation
- Titre visé
- Titre professionnel Concepteur développeur d’applications (CDA) fiche RNCP37873 ↗
- Niveau
- 6 (Bac+3/4)
- Certificateur
- Ministère du Travail, du Plein emploi et de l’Insertion
- Durée
- 3 mois (400 h)
- Rythme
- Full time / Part time
À l'issue de la formation, vous serez capable de :
- Installer et configurer son environnement de travail Python et SQL pour la data science.
- Analyser les besoins métier et piloter un projet IA en méthode agile, de l'idée au produit.
- Concevoir et mettre en place les bases de données et les composants d'accès aux données nécessaires aux modèles.
- Développer des modèles de machine learning, de deep learning, de vision par ordinateur et de NLP.
- Développer des applications intégrant l'IA générative.
- Préparer, tester et industrialiser le déploiement des modèles en production dans une démarche MLOps.
Délais d'accès
Prochaine session : prochainement
De nouvelles sessions démarrent chaque mois. Comptez en moyenne 2 à 4 semaines entre votre premier rendez-vous et l'entrée en formation. Ce délai dépend de votre financement :
- Financement personnel ou par l'entreprise : entrée possible dès la session suivante, soit environ 2 semaines ;
- CPF (Mon Compte Formation) : inscription au minimum 11 jours ouvrés avant le début de la session ;
- France Travail (AIF) : environ 3 à 4 semaines pour la validation du devis par votre conseiller ;
- OPCO / plan de développement des compétences : environ 3 à 4 semaines pour l'accord de prise en charge ;
- Transition Pro (projet de transition professionnelle) : dossier à déposer plusieurs mois avant l'entrée en formation, selon le calendrier de la commission de votre région.
Inscriptions possibles jusqu'à 7 jours avant le début de la session, dans la limite des places disponibles. Les dates exactes de la prochaine session vous sont communiquées lors de votre rendez-vous avec un conseiller.
Modalités d'admission
L'admission se déroule en 6 étapes :
- 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 : choix du rythme idéal : intensif (full time) ou temps partiel (part time) ;
- Étape 4 : test de positionnement et 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 votre formation chez DATAROCKSTARS.
Méthodes et moyens pédagogiques
Nos formations se déroulent en blended learning : elles combinent des temps en direct avec un formateur, du travail en autonomie et un accompagnement individuel.
- Masterclasses : sessions en direct animées par des formateurs experts du métier, pour présenter les notions clés, faire des démonstrations et répondre à vos questions.
- Mentorat : un mentor vous accompagne tout au long du parcours. Il suit votre progression, vous débloque sur vos projets et vous conseille pour votre insertion professionnelle.
- Plateforme d'apprentissage : accès 24h/24 aux contenus en ligne (cours, vidéos, exercices pratiques, quiz et projets), avec un suivi de votre progression.
- Pédagogie par projets : vous mettez en pratique vos compétences sur des cas concrets, proches des situations rencontrées en entreprise.
- Environnements de développement : des environnements prêts à l'emploi pour créer, tester et améliorer vos projets en conditions réelles.
Accompagnement et support pendant la formation
Pour les apprenants en cours de formation
Pendant toute la durée de votre formation, notre équipe vous accompagne pour lever rapidement tout blocage, quelle que soit sa nature.
- Support Slack dédié : un espace Slack est disponible aux heures de travail, du lundi au vendredi de 9h30 à 18h, pour poser vos questions et être débloqué rapidement.
- Tous types de demandes : technique (installation, outils, plateforme), pédagogique (exercices, projets, compréhension des notions) et administrative (planning, financement, attestations, absences).
- Routage omnicanal : vos demandes envoyées par e-mail ou via le formulaire du site internet sont centralisées et transmises automatiquement à la bonne personne, pour un suivi sans perte d'information.
Modalités d'évaluation
- Avant la formation : test de positionnement.
- Pendant la formation : exercices, quiz et projets corrigés, avec un suivi individuel de votre progression.
- En fin de formation : projet final soutenu devant un jury, puis passage des épreuves de la certification visée.
- Satisfaction : questionnaire à chaud en fin de formation, puis à froid quelques mois plus tard.
- Une attestation de fin de formation est remise à chaque stagiaire.
Accessibilité aux personnes en situation de handicap
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Chaque demande d'adaptation (rythme, supports, outils, épreuves) est étudiée avec vous avant l'inscription.
Référent handicap : contact@datarockstars.ai – +33 1 89 71 11 86
Indicateurs de résultats
Mis à jour le 08/10/2026 – période : sessions de janvier à septembre 2026 – tous parcours confondus.
- Taux de satisfaction : 91,1 % (44 répondants)
- Taux de réussite (atteinte des objectifs de la formation) : 87,5 %
- Taux d'abandon : 0,50 %
- Taux de retour à l'emploi ou d'évolution professionnelle à 6 mois : 85,4 %
Certification, blocs de compétences et débouchés
- Certification visée : Le titre professionnel Concepteur Développeur d’Applications (CDA) – RNCP37873, niveau 6 (fiche RNCP37873).
- Certificateur : Ministère du Travail, du Plein emploi et de l’Insertion.
- Date d'échéance de l'enregistrement : 18/12/2028.
- Taux d'obtention de la certification : 94,5 %
- Blocs de compétences : la certification est composée de blocs de compétences. Chaque bloc peut être validé séparément et reste acquis définitivement. Vous pouvez donc obtenir la certification complète progressivement.
- Équivalences et passerelles : les équivalences et passerelles éventuelles sont indiquées sur la fiche de la certification sur francecompetences.fr.
- Suites de parcours : Master 2 Data & IA (en alternance) ; Formation IA, Deep Learning & LLM.
- Débouchés : AI Engineer ; Data Scientist ; Machine Learning Engineer ; MLOps Engineer.
Contact
sales@datarockstars.ai – +33 1 89 71 11 86 – Puteaux (92)
Une plateforme de développement tout-en-un
Plateforme de cours, TP et Projets dédiés
Explorez notre plateforme intégrée offrant des cours, travaux pratiques et projets dédiés, conçue pour vous guider pas à pas dans votre apprentissage
Environnements de développement
Découvrez nos environnements de développement innovants, conçus pour vous offrir une expérience d’apprentissage pratique et immersive, vous permettant de créer, tester et peaufiner vos compétences en temps réel.
Professeurs et Mentors experts
Apprenez aux côtés de professeurs et mentors experts, qui vous guideront à travers chaque étape de votre parcours d’apprentissage, partageant leurs connaissances approfondies et leur expérience pour vous aider à atteindre l’excellence.
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 & IA
-
AI Engineer
-
Data Scientist
-
Data Analyst
-
Data Engineer
-
MLOps Engineer
-
Data Architect
-
Data Product Manager
-
Data Steward (Gouvernance)
-
NLP Engineer (LLMs)
-
Computer Vision Engineer
-
Database Administrator (DBA)
-
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.
Disponibilité garantie
Nos conseiller sont disponible pour répondre à toutes vos questions
Conseils et bienveillance
La bienveillance est une des valeurs que l’on partage au sein de DATAROCKSTARS.
Experts pédagogiques
Qu’il s’agissent de financement, d’orientation, ou d’un besoin technique, nos équipes d’experts sont la pour vous orienter vers la bonne formation
Vous avez des questions ?
Nos experts pédagogiques sont la pour répondre à vous questions, alors n’hésitez pas à postuler !