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 puissiez suivre la formation depuis notre salle de cours ou depuis chez vous, selon votre souhait. Nous avons fait ce choix afin d’optimiser votre apprentissage pendant la formation.

Nos étudiants ont la chance de côtoyer chaque jour des salariés d’Artefact, l’un des leaders de la Data et l’Intelligence artificielle. Cela signifie qu’ils rencontrent quotidiennement des Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers ou Data Consultants, qui constituent leur réseau professionnel et leur permettent d’accroître leurs chances de décrocher leur futur poste chez Artefact ou chez l’un de nos partenaires.

Les intervenants d’Artefact School of Data sont des Data Scientists, Data Analysts et Data Engineers seniors. Tous exercent leur métier au sein d’Artefact, l’un des leaders mondiaux de la data. Grâce à leur activité quotidienne auprès des clients d’Artefact, ils sont confrontés à des problématiques concrètes et actuelles rencontrées par les entreprises. Cette proximité avec le terrain permet de proposer des formations ancrées dans la réalité des projets data, construites à partir de leur expérience et des défis qu’ils rencontrent chaque jour.

Les étapes d’inscription sont très simples : vous postulez directement à la formation de votre choix en nous expliquant votre motivation et en présentant votre parcours professionnel. Vous pouvez également télécharger notre programme complet, puis prendre rendez-vous avec notre équipe.

Plusieurs solutions de financement s’offrent à vous : financement personnel (en une ou plusieurs fois), utilisation de votre Compte Personnel de Formation (CPF), aide de Pôle emploi, financement via l’OPCO de votre entreprise si vous êtes en poste, Projet de Transition Professionnelle (PTP), Agefiph… Chaque projet professionnel et chaque dossier de financement étant unique, nous vous proposons un rendez-vous personnalisé afin de répondre à toutes vos questions et de vous accompagner dans vos démarches. Découvrez également en vidéo tous les financements possibles.

Un data analyst collecte, traite et analyse des données afin d’aider les organisations à prendre des décisions éclairées. Il utilise des outils statistiques et informatiques pour identifier des tendances, des modèles et des insights cachés dans les données brutes. Dans un monde de plus en plus guidé par les données, le rôle du data analyst est essentiel pour transformer les données en informations claires et exploitables au service de la décision.

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.

Toutes nos formations sont dispensées en français. Toutefois, une bonne maîtrise de l’anglais est requise pour suivre la formation, l’anglais étant la langue de référence dans les métiers de la data. De plus, les supports de cours sont rédigés en anglais.

Aucun niveau académique spécifique n’est requis pour intégrer la formation. En revanche, il est nécessaire d’être à l’aise avec l’utilisation d’un ordinateur, quel que soit l’environnement utilisé. Une bonne compréhension des mathématiques de niveau terminale est également recommandée. Certaines notions, telles que les équations, les fonctions et les dérivées, peuvent être utiles et restent facilement accessibles avec quelques révisions. Par ailleurs, une première expérience avec des langages de programmation comme Ruby, JavaScript ou C++ constitue un atout supplémentaire, mais n’est pas obligatoire.

Il est nécessaire d’être majeur pour suivre la formation. Une exception est toutefois possible : si vous avez 17 ans au moment de l’inscription et que vous atteignez 18 ans avant le premier jour de la formation, vous pouvez tout de même 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, Data Analyst, Data Engineer ou encore des experts en Data Marketing, 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 perçoit généralement un salaire compris entre 35 000 et 40 000 € brut par an. Avec quelques années d’expérience, les perspectives d’évolution salariale s’élargissent rapidement et permettent d’atteindre une rémunération comprise entre 45 000 et 55 000 € brut par an.

La formation Data Analytics conduit à la validation du bloc de compétences 01 « Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle » de la certification professionnelle « Développer une solution d’intelligence artificielle ». L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP37827* de niveau 6 « Chef de projet en intelligence artificielle » de Simplon.

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*La totalité de la certification RNCP37827 est composée de 3 blocs de compétences :

Bloc 1 : Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle
Bloc 2 : Intégrer des modèles et des services d’intelligence artificielle
Bloc 3 : Réaliser une application intégrant un service d’intelligence artificielle
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP37827 repose ainsi sur la capitalisation des 3 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.

Codes NSF114b, 125g et 326, enregistrée au RNCP sous le numéro 37827 par décision de France Compétences en date du 19-07-2023. Cette certification est également accessible via la VAE. Équivalences, passerelles, suites de parcours et débouchés > informations accessibles sur la fiche France Compétence

Une formation en Data Analytics ouvre l’accès à de nombreux métiers liés à l’analyse et à la valorisation des données. Parmi les débouchés les plus courants, on retrouve notamment :

Data Analyst
Il s’agit du débouché le plus direct après une formation en data analytics. Le Data Analyst collecte, analyse et interprète les données afin d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Il peut exercer dans de nombreux secteurs tels que la finance, le marketing, les ventes ou la santé.

Analyste Business Intelligence (BI)
Ces professionnels exploitent les données pour produire des tableaux de bord, analyser les performances et accompagner les entreprises dans leurs décisions stratégiques.

Chef de projet Data
Ce rôle consiste à piloter des projets data, coordonner les équipes techniques et métiers, et superviser la mise en place de solutions basées sur les données au sein de l’entreprise.

D’autres opportunités selon votre parcours et vos spécialisations
Selon votre expérience et vos centres d’intérêt, d’autres métiers peuvent également être accessibles : Data Project Manager, Consultant BI, Web Analytics Specialist, Data Marketing Analyst, Sales Operations Analyst, Growth Analyst, Digital Marketing Analyst, Consultant Data, ou encore des postes liés à la cybersécurité et à la détection de fraude.

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.

Au début de sa carrière, un Data Scientist peut s’attendre à un salaire moyen d’environ 45 000€ par an, avec des variations entre 40 000€ et 55 000€ selon l’entreprise, le secteur et la localisation. Avec quelques années d’expérience, un Data Scientist confirmé peut généralement prétendre à une rémunération plus élevée, comprise entre 60 000€ et 75 000€ par an.

La formation Data Science & IA conduit à la validation du bloc de compétences 02 « Intégrer des modèles et des services d’intelligence artificielle » de la certification professionnelle « Développer une solution d’intelligence artificielle ». L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP37827* de niveau 6 « Chef de projet en intelligence artificielle » de Simplon.

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*La totalité de la certification RNCP37827 est composée de 3 blocs de compétences :

Bloc 1 : Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle
Bloc 2 : Intégrer des modèles et des services d’intelligence artificielle
Bloc 3 : Réaliser une application intégrant un service d’intelligence artificielle
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP37827 repose ainsi sur la capitalisation des 3 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.

Codes NSF114b, 125g et 326, enregistrée au RNCP sous le numéro 37827 par décision de France Compétences en date du 19-07-2023. Cette certification est également accessible via la VAE. Équivalences, passerelles, suites de parcours et débouchés > informations accessibles sur la fiche France Compétence

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 dépend de son niveau d’expérience. En début de carrière, un Data Engineer Junior peut espérer un salaire d’au moins 40 000€ brut par an. Avec davantage d’expérience, un Data Engineer Senior peut atteindre une rémunération d’au minimum 55 000€ à Paris.

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. Âgés de 18 à 55 ans, ils partagent la même curiosité et le même enthousiasme pour le code, l’intelligence artificielle et la data. Parmi eux, on retrouve des étudiants, des diplômés d’écoles d’ingénieurs ou de commerce, des chercheurs, des enseignants, des journalistes, et bien d’autres profils. Que vous disposiez déjà de compétences techniques ou non, vous pouvez postuler à nos formations.

Notre communauté de plus de 5 000 alumni rassemble les anciens élèves d’Artefact School of Data. Vous serez invité à la rejoindre dès le début de votre formation. Au programme : opportunités professionnelles, networking et événements (afterworks, salons, Data Challenges…). En parallèle, des activités sont organisées chaque mois afin de renforcer 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