AI - ML,
DeepLearing, LLMs
De la donnée aux modèles avancés : maîtrisez ML, Deep Learning et LLMs.
Machine Learing
IA
TensorFlow
PyTorch
HuggingFace
LLMs
"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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Cost & Organization
Who is this program for?
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’Artificial Intelligence.
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.
Prerequisites for joining the course
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).
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: Assess whether the proposed duration and pace match your needs.
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
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 & 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.
Format
Blended Learning pour un apprentissage flexible and intensif.
Tuition fees
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.
Detailed program training
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..
Detailed program training
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..
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
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Boost your skills and become an augmented student
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
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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
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Database Administrator (DBA)
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Chief Data Officer (CDO)
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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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