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".
Satisfaction de nos étudiants
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
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.
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
Nous lançons de nouvelles promotions chaque mois.
Contactez-nous pour recevoir les dates exactes ainsi que le calendrier détaillé.
Solutions tailored to your profile
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.
Personalized support
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.
Complete autonomy
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.
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.
-
Travailler avec l’IA dans vos projets
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Discover advanced tools for your domain
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Being ready for the market of the future
-
Booster vos compétences et devenir un étudiant augmenté
Complete autonomy
Formation 100% autonome, idéale pour les candidats disciplinés, motivés et capables de s’auto-organiser.
3200 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 200 h of online courses
- Support
Blended Learning
Bootcamp intensif de 3 mois (400h) en petites cohortes, pour une reconversion rapide et une insertion accélérée
5500 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 400 h of online courses
- Chat temps reel avec nos formateurs
- Mentoring, Masterclass
- Certification support
- Access to our Recruitment / Jobdating platform
- Career support
Blended Learning
Format flexible pour les professionnels en poste, avec horaires aménagés en dehors des heures de bureau.
6900 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 400 h of courses
- Chat temps reel avec nos formateurs
- Mentoring, Masterclass
- Certification support
- Access to our Recruitment / Jobdating platform
- Career support
FreeFlow Learning
7900 €
- Dedicated platform
- Exercises and Projects
- 400 h of courses
- Chat temps reel avec nos formateurs
- Mentoring, Masterclass (dedicated - flexible)
- Agenda Flexible 3 ou 6 Mois
- 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
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
Professional integration
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.
Network & Community
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.
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 (Gouvernance)
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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?
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.
Why choose DATAROCKSTARS?
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Simple et efficace et gratuit, si vous avez besoin de savoir si cette formation est faite pour vous, nos experts sont à votre écoute.
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