FAQ

C’est vous qui choisissez le format ! La formation peut avoir lieu en présentiel, à distance ou en hybride ! Tout est prévu pour que vous suiviez la formation depuis notre salle de cours ou depuis chez vous., selon votre souhait. Nous avons fait ce choix pour optimiser votre apprentissage durant la formation.

Nos étudiants ont la chance de côtoyer chaque jour des salariés d’Artefact, un des leaders de la Data. Cela signifie que chaque jour, ils rencontrent des Data Scientist, Analyst ou Engineer qui constituent leur réseau professionnel et leur permet d’accroître leurs chances de décrocher leur futur poste chez Artefact ou chez un partenaire.

Vos professeurs sont des Data Scientist, Analyst ou Engineer senior de métier. C’est très important pour nous car ils travaillent au sein même d’un des leaders spécialisés dans la Data : Artefact. Cela signifie que les professeurs sont chaque jour en contact avec les clients Artefact et répondent à des problématiques terrains réels et d’actualité. Nos formations sont donc conçues en fonction de ce qu’ils vivent au quotidien.

Les étapes d’inscription sont très simples : vous postulez directement à une formation en nous expliquant votre choix et en racontant votre parcours professionnel. Vous pouvez également télécharger notre programme complet pour ensuite prendre RDV avec nous.

Vous avez beaucoup de choix de financement : personnel en une ou plusieurs fois, votre Compte Personnel de Formation (CPF), avec l’aide de Pôle emploi, financement via l’OPCO de votre entreprise si vous êtes en poste, financement TPT Transition Professionnel, Agefiph, … Votre projet professionnel et votre dossier de financement sont des choses uniques, c’est pourquoi nous vous proposons un RDV personnalisé pour répondre à toutes vos questions. Découvrez en vidéo tous les financements possibles.

Un data analyst collecte, traite et interprète des données complexes pour aider les organisations à prendre des décisions éclairées. Il utilise des outils statistiques et informatiques pour découvrir des tendances, des modèles et des insights qui sont cachés dans les données brutes. Dans un monde de plus en plus axé sur les données, le rôle du data analyst est crucial pour transformer les données en informations exploitables.

Le data scientist a pour mission d’extraire le potentiel et de tirer des conclusions depuis les bases de données d’une entreprise. Il doit notamment mettre en place des algorithmes pour répondre à une problématique d’entreprise qui peut être : la classification de données, la recommandation, la création de groupes, la détection d’anomalie, la reconnaissance d’image, de texte et audio, les procédés automatisés, la segmentation, l’optimisation et la prévision.

Tous nos cours sont en français mais vous devez maîtriser l’anglais pour suivre la formation.

Nous ne vous demandons pas de niveau académique particulier. Cependant, vous devez être à l’aise avec votre ordinateur (utilisation simple peu importe l’environnement, les mathématiques avec niveau terminal, facilement accessible en révisant certaines notions comme les équations, fonctions et dérivés). De plus, si vous êtes à l’aise avec des langages comme Ruby, JavaScript ou encore C++, c’est un réel plus !

Il faut être majeur pour suivre la formation. Seule exception : si vous avez 17 ans au moment de l’inscription et 18 ans le premier jour de la formation, c’est possible de suivre notre formation.

Nos étudiants ont la chance de côtoyer chaque jour des salariés d’Artefact, un des leaders de la data. Cela signifie que chaque jour, ils rencontrent des Data Scientist, Analyst ou Engineer qui constituent leur réseau professionnel et leur permet d’accroître leurs chances de décrocher leur futur poste chez Artefact ou chez un partenaire.

Les missions du data analyst comprennent la collecte de données provenant de différentes sources, le nettoyage et la préparation de ces données pour l’analyse. Il est également responsable de l’analyse statistique des données, de l’identification des tendances et des modèles, et de la présentation des résultats de manière claire et compréhensible. De plus, un data analyst travaille souvent en étroite collaboration avec les équipes de direction pour comprendre leurs besoins en matière de données et pour aider à orienter la prise de décisions stratégiques.

Au début de sa carrière, un Data Analyst peut s’attendre à un salaire moyen de 42 000€ par an, avec des variations entre 35 000€ et 50 000€ selon l’entreprise et le secteur. Avec trois ans d’expérience, un Data Analyst confirmé peut généralement prétendre à une rémunération plus conséquente, allant de 60 000€ à 70 000€ par an.

La formation conduit à la validation du bloc de compétences de niveau 7 “Développer une solution d’intelligence artificielle”. L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP36129  “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris.

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

• Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking

• Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

• Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

• Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

Parmi les rôles les plus courants, on trouve :

Data Analyst : il s’agit du rôle le plus direct pour ceux qui suivent une formation de data analyst, où vous pourriez travailler dans divers secteurs comme la finance, le marketing, les ventes ou la santé.

Analyste Business Intelligence : ces professionnels utilisent les données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques.

Chef de projet Data : ce poste de direction implique la gestion des équipes de données et la supervision des projets de données de l’entreprise.

Autres métiers selon votre parcours : Data Project Manager, Consultant BI, Specialist web analytics, Data Marketing, Cybersécurité, fraude, Sales Ops, Growth, digital marketing, consultant data…

Le Data Scientist collecte et prépare des données, utilise des algorithmes pour analyser et interpréter ces données, communique les résultats aux parties prenantes, guide les décisions stratégiques à l’aide de ces informations et cherche constamment à améliorer les méthodes d’analyse.

Le Data Scientist collecte et prépare des données, utilise des algorithmes pour analyser et interpréter ces données, communique les résultats aux parties prenantes, guide les décisions stratégiques à l’aide de ces informations et cherche constamment à améliorer les méthodes d’analyse.

La formation conduit à la validation du bloc de compétences de niveau 7 “Développer une solution d’intelligence artificielle”. L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP36129  “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris.

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

• Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking

• Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

• Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)

• Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle.

L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

Parmi les rôles les plus courants, on trouve :

Data Scientist : Ce rôle est le débouché direct pour ceux qui ont suivi une formation de Data Scientist. Ils travaillent dans divers secteurs, tels que la technologie, la finance, la santé et bien d’autres.

Spécialiste en Machine Learning : Ce rôle se concentre sur le développement et l’application de modèles de machine learning pour résoudre des problèmes spécifiques.

Data Engineer : Ils se concentrent sur l’optimisation des systèmes pour la collecte, le stockage et l’analyse des données.

Analyste en Business Intelligence : Ils utilisent les données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Chef de projet Data : Ce rôle de direction implique la gestion des équipes de données et la supervision des projets de données de l’entreprise.

Un Data Product Manager supervise le développement et la gestion de produits basés sur les données au sein d’une organisation. Il sert de pont entre les équipes techniques, qui analysent et interprètent les données, et les équipes non techniques, qui utilisent ces informations pour prendre des décisions stratégiques. Le Data Product Manager définit la vision et la stratégie du produit, travaille en étroite collaboration avec les data scientists et les ingénieurs pour développer des produits basés sur les données, et s’assure que ces produits répondent aux besoins des utilisateurs et contribuent à la réalisation des objectifs de l’entreprise.

Un Data Product Manager a plusieurs missions clés. Définir la vision et la stratégie pour le produit basé sur les données, en fonction des besoins de l’entreprise et du marché. Travailler en collaboration avec les data scientists, les ingénieurs et autres parties prenantes pour développer et optimiser le produit. Superviser le cycle de vie du produit, de sa conception à son lancement et au-delà. Assurer la communication entre les équipes techniques et non techniques pour garantir une compréhension claire des objectifs et des résultats. Utiliser les données et les analyses pour informer les décisions concernant le produit et pour mesurer son succès.

Un Data Product Manager peut envisager un salaire moyen entre 45 000€ et 60 000€ selon le secteur et l’entreprise.

Parmi les rôles les plus courants, on trouve :

Data Product Manager : Ce rôle est le débouché le plus direct pour ceux qui ont suivi une formation spécifique. Les Data Product Manager peuvent travailler dans une variété d’industries où les données jouent un rôle clé dans la création de produits.

Chef de Projet Data : Cette position de direction consiste à gérer des équipes de données et à superviser des projets de données de l’entreprise.

Responsable de la Data Science : Ce rôle requiert une bonne connaissance des produits basés sur les données, ainsi que la capacité de gérer une équipe de data scientists.

Responsable de l’analyse des données : Ce rôle est axé sur l’utilisation des données pour informer les décisions stratégiques de l’entreprise.

Directeur de la stratégie de données : Ce poste de direction supervise la façon dont les données sont utilisées à travers l’entreprise pour atteindre les objectifs stratégiques.

Un Data Engineer est un expert de la data qui crée et gère les systèmes permettant de collecter, stocker et traiter de grandes quantités de données. Ils garantissent l’accès à des données de haute qualité pour les Data Scientists et d’autres décideurs au sein de l’entreprise.

Les missions d’un Data Engineer comprennent la conception et la construction d’infrastructures de données, la gestion et l’optimisation de systèmes de bases de données, l’assurance de la qualité des données, et la création de pipelines de données pour supporter l’analyse de données et la prise de décision dans l’entreprise.

Le salaire d’un Data Engineer Junior varie entre 40 000 et 50 000€ par an. Une fois promu Senior, son salaire s’élèvera à 50 000 voire plus de 60 000€ par an.

Parmi les rôles les plus courants, on trouve :

Data Engineer : le débouché direct après une formation en Data Engineering, où vous concevez et gérez des infrastructures de données pour une entreprise.

Architecte de données : ce rôle implique la planification et la conception d’architectures de données à l’échelle de l’entreprise.

Ingénieur en Big Data : ce poste se concentre sur la gestion de très grandes quantités de données, souvent en utilisant des outils et des technologies spécifiques au Big Data.

Ingénieur en Machine Learning : ce rôle implique la création d’infrastructures de données pour alimenter les modèles de machine learning.

Chef de projet Data : ce rôle de direction implique la supervision des projets de données et la gestion des équipes de données au sein d’une entreprise.

Nos étudiants ont des profils très variés. Agés de 18 à 55 ans, ils partagent la même curiosité et le même enthousiasme pour le code et/ou la data. On retrouve des étudiants, des anciens élèves d’école ingénieur ou de commerce, des chercheurs, des anciens professeurs d’écoles, des journalistes… Que vous ayez des compétences techniques ou non, vous pouvez postuler à nos formations data.

Notre communauté de plus de 4000 Alumni regroupe les anciens élèves d’Artefact School of Data. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Egalement au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).

En parallèle, chaque mois des activités sont organisées pour augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni.

Artefact School of Data s’engage à accueillir les personnes en situation de handicap sans discrimination.

Nous croyons fermement que l’égalité des chances va au-delà du simple processus de recrutement. C’est pourquoi nous offrons à chaque candidat la possibilité de nous faire part de ses besoins spécifiques liés à son handicap, afin de pouvoir adapter notre programme de formation dans la mesure du possible. Notre objectif est d’identifier rapidement les ajustements nécessaires pour garantir une pédagogie flexible tout en maintenant un niveau d’excellence de la formation.

Concrètement, ces adaptations peuvent inclure, par exemple, une majoration du temps alloué aux évaluations, avec la possibilité de bénéficier d’un tiers-temps lors des examens. Les salles de cours sont accessibles pour les personnes à mobilité réduite. Une assistance individuelle peut également être envisagée si nécessaire. Enfin, grâce à la nature entièrement en ligne de nos formations, les candidats qui ne peuvent pas se déplacer peuvent suivre les cours dans les mêmes conditions que leurs camarades.

L’adaptation du parcours de formation peut toutefois nécessiter un certain délai. C’est pourquoi il est important d’entamer cette démarche dès la candidature, afin de pouvoir proposer une solution personnalisée et adaptée à chaque situation.

Pour toute question, merci de nous contacter sur schoolofdata@artefact.com