{"id":77500,"date":"2020-08-03T15:03:28","date_gmt":"2020-08-03T19:03:28","guid":{"rendered":"https:\/\/isarta.com\/infos\/?p=77500"},"modified":"2020-08-04T11:14:53","modified_gmt":"2020-08-04T15:14:53","slug":"le-wagon-montreal-lance-une-formation-en-science-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/isarta.com\/infos\/le-wagon-montreal-lance-une-formation-en-science-des-donnees\/","title":{"rendered":"Le Wagon Montr\u00e9al lance une formation en science des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

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3 ao\u00fbt 2020<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Avec la d\u00e9mocratisation de l\u2019analytique, de l\u2019apprentissage automatique (machine learning<\/i><\/span>) et de l\u2019intelligence artificielle, les scientifiques de donn\u00e9es (data scientists<\/i><\/span>) sont aujourd\u2019hui tr\u00e8s recherch\u00e9s.<\/strong><\/span><\/p>\n

Pour r\u00e9pondre \u00e0 l\u2019\u00e9volution des m\u00e9tiers de l\u2019informatique et aux besoins de reconversion, le Wagon a d\u00e9cid\u00e9 d\u2019\u00e9tendre ses formations acc\u00e9l\u00e9r\u00e9es \u00e0 la science des donn\u00e9es (data science<\/i>). En lan\u00e7ant d\u2019abord avec succ\u00e8s le programme \u00e0 Paris, Londres et Shanghai, au tour de Montr\u00e9al d\u2019accueillir sa premi\u00e8re cohorte cet automne. L\u2019\u00e9cole pr\u00e9voit ainsi former 7\u00a0000 personnes en science des donn\u00e9es autour du globe d\u2019ici 2023.<\/span><\/p>\n

La premi\u00e8re session commencera le 19 octobre 2020 et aura lieu en partie sur le campus du Wagon \u00e0 Montr\u00e9al (5333 avenue Casgrain, suite 102), et en partie en ligne. Pour s\u2019adapter \u00e0 la distanciation sociale et continuer de former ses \u00e9l\u00e8ves en toute s\u00e9curit\u00e9, le Wagon propose donc une formation hybride. Des mesures sanitaires rigoureuses sont pr\u00e9vues pour une rentr\u00e9e tout-\u00e0-fait s\u00e9curitaire.<\/p>\n

Les inscriptions sont maintenant ouvertes.<\/span> Quelques pr\u00e9-requis sont n\u00e9cessaires pour \u00eatre \u00e9ligible.<\/p>\n

Pour postuler, c\u2019est <\/span>ICI <\/span><\/a>.<\/strong><\/p>\n

Des comp\u00e9tences nouvelles et tr\u00e8s recherch\u00e9es<\/b><\/p>\n

Apr\u00e8s les 9 semaines de formation \u00e0 temps plein, les participants ma\u00eetrisent la collecte, le stockage, le nettoyage, l\u2019exploration, la transformation et la pr\u00e9diction des donn\u00e9es ainsi que les mod\u00e8les avanc\u00e9s d\u2019apprentissage automatique et d\u2019apprentissage profond (deep learning<\/i><\/span>) en intelligence artificielle.<\/p>\n

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Montr\u00e9al est un \u00e9picentre en IA et fourmille d\u2019opportunit\u00e9s de carri\u00e8re dans ce domaine. Pourtant, les formations pratiques pour \u00eatre op\u00e9rationnel dans une \u00e9quipe sp\u00e9cialis\u00e9e en donn\u00e9es se font rares. En proposant un programme qui couvre largement les connaissances et comp\u00e9tences du domaine et qui mise sur 80% de pratique pour 20% de th\u00e9orie, le Wagon contribue fi\u00e8rement \u00e0 palier \u00e0 cette lacune sur le march\u00e9, \u00bb<\/span>\u00a0indique<\/span>\u00a0Marie-Gabrielle Ayoub, co-fondatrice du Wagon Montr\u00e9al.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Fond\u00e9e sur la formule qui a fait le succ\u00e8s du Wagon, la formation intensive est compos\u00e9e \u00e0 80% d\u2019exercices pratiques sur de r\u00e9els projets en science des donn\u00e9es. Elle enseigne toutes les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour lancer un projet personnel, et permet \u00e0 ses \u00e9tudiants d\u2019\u00eatre employables imm\u00e9diatement.<\/span><\/p>\n

Cinq \u00e9tapes d\u2019apprentissage forment ce camp d\u2019entra\u00eenement, alliant r\u00e8gles th\u00e9oriques de base, adoption des outils et exercices concrets : Fondamentaux de la science des donn\u00e9es, Machine Learning<\/i><\/span> (mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique), Data Engineering<\/i><\/span> (ing\u00e9nierie de donn\u00e9es), Deep Learning<\/i><\/span> (apprentissage profond, vision par ordinateur et r\u00e9seau de neurones), Gestion de projet et pr\u00e9sentation des r\u00e9sultats.<\/p>\n

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Avec la d\u00e9mocratisation de l\u2019analytique, de l\u2019apprentissage automatique (machine learning) et de l\u2019intelligence artificielle, les scientifiques de donn\u00e9es (data scientists) sont aujourd\u2019hui tr\u00e8s recherch\u00e9s.<\/p>\n

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