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
"They trust us".
Student satisfaction
Rate of return to employment
Obtaining certifications
Who is it for? this training?
100% financed: CPF, France Travail, Région, OPCO, ...
Training essentials
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Target audience
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Prerequisites
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Admission
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Certification
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Session dates
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Financing solutions
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Made to measure
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Duration & Organization
Who is this program for?
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.
Prerequisites for joining the course
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.
Admission stages
Step 1: Personalized appointment with an advisor to define your project.
Step 2: Project validation and alignment with your career objectives.
Step 3: Choice of ideal rhythm: intensive, alternating or part-time.
Step 4: Placement test & validation of prerequisites to ensure your success.
Step 5: Validation of financing with the support of our experts.
Step 6: Session planning and official launch of the adventure at DATAROCKSTARS.
Recognized certifications
Notre formation AI Engineer / Data Scientist valide le Titre RNCP Concepteur Développeur d’Applications (niveau 6), base essentielle pour toute reconversion vers les métiers du code et de l’IA.
Elle se complète avec le Titre RS6763 – Python Data Science, pour maîtriser l’analyse, le machine learning et la visualisation de données
Dates & registration
We launch new promotions every month.
Contact us for exact dates and a detailed calendar.
Solutions tailored to your profile
We do our utmost to identify the most suitable financing solutions for your business.
your situation.
An advisor will be happy to discuss this with you.
Personalized support
Our training courses are designed to meet your specific needs. Together, we build a course
to meet your educational objectives.
Contact our teams for personalized support.
Complete autonomy
Intensive 3-month bootcamp with access to our teaching resources, learning platform and labs. Designed for candidates wishing to progress in total autonomy, this format requires rigor, motivation and the ability to self-organize.
Intensive 3-month (400h) blended learning bootcamp, delivered in small, homogeneous cohorts. Designed for candidates who are available full-time, it enables rapid retraining and accelerated integration into the job market.
Blended Learning - Part Time
A format designed for working professionals (freelance, permanent or fixed-term contracts), enabling them to enhance their skills without leaving their jobs, thanks to flexible schedules outside office hours. Delivered in small, homogeneous cohorts.
FreeFlow Learning - Part Time
Training that adapts to you, not the other way around! With FreeFlow Learning, you benefit from tailor-made support: a dedicated trainer who adjusts the content, pace and timetable to your needs, so you can make effective progress without constraints.
An advisor will help you choose the most suitable pace and financing.
You'll find detailed pricing further down the page. Make an appointment today and bring your project to life!
Detailed program training
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.
Detailed program training
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.
Pedagogical innovation for your success
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.
THE AI integrated into your training programme
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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Working with AI in your projects
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Discover advanced tools for your domain
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Being ready for the market of the future
-
Boost your skills and become an augmented student
Complete autonomy
100% autonomous training, ideal for self-disciplined, self-motivated and self-organized candidates.
3200 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 200 h of online courses
- Support
Blended Learning
Intensive 3-month bootcamp (400h) in small cohorts, for rapid retraining and accelerated integration into the workforce
5500 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 400 h of online courses
- Real-time chat with our trainers
- Mentoring, Masterclass
- Certification support
- Access to our Recruitment / Jobdating platform
- Career support
Blended Learning
Flexible format for working professionals, with flexible after-hours hours.
6900 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 400 h of courses
- Real-time chat with our trainers
- Mentoring, Masterclass
- Certification support
- Access to our Recruitment / Jobdating platform
- Career support
FreeFlow Learning
7900 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 400 h of courses
- Real-time chat with our trainers
- Mentoring, Masterclass (dedicated - flexible)
- Flexible 3 or 6-month diary
- Adaptive learning
- Certification support
- Additional support hours on request
A development platform all-in-one
The complete route 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)
Discovery & Integration
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.
Training & Projects
The course culminates in a "red thread" project presented to a professional jury. This stage officially validates the skills acquired and crowns the course with a DataRockstars certification recognized on the market.
Certification
At the end of the course, a final project is presented to a jury to validate skills and obtain Datarock Stars certification.
Professional integration
We don't just train you in a profession, we accompany you all the way to employment. Personalized coaching, job dating, access to our network of partner companies: everything is done to speed up your recruitment.
Network & Community
With DataRockstars, training is just the beginning. You become part of an active community of alumni and professionals. Participate in exclusive events, masterclasses, hackathons, afterworks... You're now part of a close-knit family that shares the same values and opens doors throughout your career.
Data & AI professions that await you tomorrow!
A panorama of the most sought-after professions in the Data & AI sector
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AI Engineer
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Data Scientist
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Data Analyst
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Data Engineer
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MLOps Engineer
-
Data Architect
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Data Product Manager
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Data Steward (Governance)
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NLP Engineer (LLMs)
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Computer Vision Engineer
-
Database Administrator (DBA)
-
Chief Data Officer (CDO)
Launch your career and find
a job!
Testimonials from our students
Why choose our training?
At DATAROCKSTARS, the satisfaction of our learners is our greatest success. Thanks to innovative teaching methods, tailor-made support and concrete projects, our students develop solid skills that are directly applicable in the job market.
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Simple, effective and free of charge, if you need to find out if this training is right for you, our experts are here to help.
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Our teaching experts are here to answer your questions, so don't hesitate to apply!