Au catalogue Mon Compte Formation
Data Analytics - Prenez des décisions éclairées grâce à vos données - Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data
- Siège
- PARIS
- Durée catalogue
- 360 h
- Tarif TTC au catalogue
- 6 400 €
2 autres programmes documentés sur cette fiche.
Tarif, durée et format relevés au catalogue le 21/10/2026. Conditions à vérifier pour votre session. Voir la source
Les formations proposées
La formation s’adresse à des participants disposant déjà de bases en programmation et en mathématiques. Elle comprend des projets et la mise en production de modèles, sur campus ou en ligne selon le parcours.
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Les programmes en détail
Objectifs annoncés par l’organisme et informations pratiques disponibles à la date de consultation. Demandez les conditions et les prochaines sessions dans votre devis.
Programme 1 · Catalogue officielData Analytics - Prenez des décisions éclairées grâce à vos données - Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data360 h
Durée renseignée360 h
Tarif TTC au catalogue6 400 €
Données du 21/10/2026. Les fourchettes regroupent les variantes du programme ; demandez le tarif de votre session et ce qu’il comprend.
Objectifs annoncés
Le marché de la donnée et de l'intelligence artificielle (IA) Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que : - La numérisation des entreprises et…
Lire tous les objectifs annoncés
Le marché de la donnée et de l'intelligence artificielle (IA)
Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que :
- La numérisation des entreprises et des processus.
- L'essor des objets connectés.
- L'importance croissante des réseaux sociaux.
- Le développement des plateformes numériques.
Selon des études récentes, le marché mondial de l'IA pourrait atteindre90 milliards de dollars d'ici 2025.
En réponse à ces évolutions, le gouvernement français a élaboré une stratégie nationale pour l'intelligence artificielle,
soutenue par des investissements significatifs.
Les pôles des métiers de la donnée
Les métiers liés à la donnée se répartissent en plusieurs pôles essentiels :
- Collecte des données : acquisition de données brutes à partir de diverses sources.
- Traitement des données : nettoyage, structuration et préparation des données.
- Analyse : interprétation et extraction d'insights stratégiques.
- Protection : sécurisation et conformité aux réglementations (RGPD, etc.).
- Développement de modèles : création d'algorithmes et d'applications basés sur l'apprentissage automatique.
- Gestion des bases de données : stockage, organisation et optimisation des données.
Certification Concepteur Développeur en IA et Big Data
Cette certification a été conçue pour répondre aux besoins du marché en matière de compétences spécifiques à l'intelligence artificielle et au traitement des données massives. Elle s'adresse principalement à :
- Data Scientists : experts en apprentissage automatique et modélisation prédictive.
- Data Analysts : spécialistes de l'interprétation des données pour aider à la prise de décision.
- Autres métiers : professionnels impliqués dans la transformation numérique et le traitement de données complexes.
Une demande croissante sur le marché de l'emploi
Les professionnels de la donnée et de l'IA sonttrès recherchésdans divers secteurs. Leur expertise est essentielle pour :
- Rendre les données intelligentes et pertinentes pour résoudre des problématiques métier.
- Exploiter les données pour faciliter les décisions stratégiques.
- Maîtriser des domaines clés tels que l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.
Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que :
- La numérisation des entreprises et des processus.
- L'essor des objets connectés.
- L'importance croissante des réseaux sociaux.
- Le développement des plateformes numériques.
Selon des études récentes, le marché mondial de l'IA pourrait atteindre90 milliards de dollars d'ici 2025.
En réponse à ces évolutions, le gouvernement français a élaboré une stratégie nationale pour l'intelligence artificielle,
soutenue par des investissements significatifs.
Les pôles des métiers de la donnée
Les métiers liés à la donnée se répartissent en plusieurs pôles essentiels :
- Collecte des données : acquisition de données brutes à partir de diverses sources.
- Traitement des données : nettoyage, structuration et préparation des données.
- Analyse : interprétation et extraction d'insights stratégiques.
- Protection : sécurisation et conformité aux réglementations (RGPD, etc.).
- Développement de modèles : création d'algorithmes et d'applications basés sur l'apprentissage automatique.
- Gestion des bases de données : stockage, organisation et optimisation des données.
Certification Concepteur Développeur en IA et Big Data
Cette certification a été conçue pour répondre aux besoins du marché en matière de compétences spécifiques à l'intelligence artificielle et au traitement des données massives. Elle s'adresse principalement à :
- Data Scientists : experts en apprentissage automatique et modélisation prédictive.
- Data Analysts : spécialistes de l'interprétation des données pour aider à la prise de décision.
- Autres métiers : professionnels impliqués dans la transformation numérique et le traitement de données complexes.
Une demande croissante sur le marché de l'emploi
Les professionnels de la donnée et de l'IA sonttrès recherchésdans divers secteurs. Leur expertise est essentielle pour :
- Rendre les données intelligentes et pertinentes pour résoudre des problématiques métier.
- Exploiter les données pour faciliter les décisions stratégiques.
- Maîtriser des domaines clés tels que l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.
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Formation Data Analytics - Le Wagon Bordeaux
Transformez votre carrière grâce à la formation Data Analytics du Wagon. Ce bootcamp immersif en temps plein sur
notre campus de Bordeaux vous prépare aux métiers de l'analyse de données, en maîtrisant les outils essentiels pour
explorer, traiter et visualiser des données.
Un programme structuré en cinq modules
- Préparation technique :Initiez-vous aux fondamentaux avec Python, SQL, et Google Sheets.
- Data Sourcing :Collectez et nettoyez des données via API ou CRM.
- Business Intelligence :Créez des tableaux de bord avec Power BI ou Looker Studio.
- Analyse prédictive avec Python :Manipulez des ensembles de données et découvrez le Machine Learning.
- Projet final :Réalisez une étude complète, de l'analyse à l'exploitation stratégique.
Accompagnement personnalisé
Bénéficiez d'un coaching individuel, accédez à notre réseau de plus de 1 000 entreprises partenaires et rejoignez une communauté de 25 000 alumni dans le monde.
Rejoignez-nous sur notre campus de Bordeaux pour cette formation immersive et accélérée qui fera décoller votre carrière.
Transformez votre carrière grâce à la formation Data Analytics du Wagon. Ce bootcamp immersif en temps plein sur
notre campus de Bordeaux vous prépare aux métiers de l'analyse de données, en maîtrisant les outils essentiels pour
explorer, traiter et visualiser des données.
Un programme structuré en cinq modules
- Préparation technique :Initiez-vous aux fondamentaux avec Python, SQL, et Google Sheets.
- Data Sourcing :Collectez et nettoyez des données via API ou CRM.
- Business Intelligence :Créez des tableaux de bord avec Power BI ou Looker Studio.
- Analyse prédictive avec Python :Manipulez des ensembles de données et découvrez le Machine Learning.
- Projet final :Réalisez une étude complète, de l'analyse à l'exploitation stratégique.
Accompagnement personnalisé
Bénéficiez d'un coaching individuel, accédez à notre réseau de plus de 1 000 entreprises partenaires et rejoignez une communauté de 25 000 alumni dans le monde.
Rejoignez-nous sur notre campus de Bordeaux pour cette formation immersive et accélérée qui fera décoller votre carrière.
Source : Catalogue Mon Compte Formation · CDC / DGEFP · Licence Ouverte 2.0. Référencement au catalogue sans garantie de place disponible ou de financement.
Programme 2 · Catalogue officielData Science et IA - Construisez des modèles de machine learning et IA - Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data360 h
Durée renseignée360 h
Tarif TTC au catalogue6 400 €
Données du 21/10/2026. Les fourchettes regroupent les variantes du programme ; demandez le tarif de votre session et ce qu’il comprend.
Objectifs annoncés
Le marché de la donnée et de l'intelligence artificielle (IA) Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que : - La numérisation des entreprises et…
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Le marché de la donnée et de l'intelligence artificielle (IA)
Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que :
- La numérisation des entreprises et des processus.
- L'essor des objets connectés.
- L'importance croissante des réseaux sociaux.
- Le développement des plateformes numériques.
Selon des études récentes, le marché mondial de l'IA pourrait atteindre90 milliards de dollars d'ici 2025.
En réponse à ces évolutions, le gouvernement français a élaboré une stratégie nationale pour l'intelligence artificielle,
soutenue par des investissements significatifs.
Les pôles des métiers de la donnée
Les métiers liés à la donnée se répartissent en plusieurs pôles essentiels :
- Collecte des données : acquisition de données brutes à partir de diverses sources.
- Traitement des données : nettoyage, structuration et préparation des données.
- Analyse : interprétation et extraction d'insights stratégiques.
- Protection : sécurisation et conformité aux réglementations (RGPD, etc.).
- Développement de modèles : création d'algorithmes et d'applications basés sur l'apprentissage automatique.
- Gestion des bases de données : stockage, organisation et optimisation des données.
Certification Concepteur Développeur en IA et Big Data
Cette certification a été conçue pour répondre aux besoins du marché en matière de compétences spécifiques à l'intelligence artificielle et au traitement des données massives. Elle s'adresse principalement à :
- Data Scientists : experts en apprentissage automatique et modélisation prédictive.
- Data Analysts : spécialistes de l'interprétation des données pour aider à la prise de décision.
- Autres métiers : professionnels impliqués dans la transformation numérique et le traitement de données complexes.
Une demande croissante sur le marché de l'emploi
Les professionnels de la donnée et de l'IA sonttrès recherchésdans divers secteurs. Leur expertise est essentielle pour :
- Rendre les données intelligentes et pertinentes pour résoudre des problématiques métier.
- Exploiter les données pour faciliter les décisions stratégiques.
- Maîtriser des domaines clés tels que l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.
Le marché de la donnée et de l'IA connaît une croissance exponentielle, portée par des facteurs tels que :
- La numérisation des entreprises et des processus.
- L'essor des objets connectés.
- L'importance croissante des réseaux sociaux.
- Le développement des plateformes numériques.
Selon des études récentes, le marché mondial de l'IA pourrait atteindre90 milliards de dollars d'ici 2025.
En réponse à ces évolutions, le gouvernement français a élaboré une stratégie nationale pour l'intelligence artificielle,
soutenue par des investissements significatifs.
Les pôles des métiers de la donnée
Les métiers liés à la donnée se répartissent en plusieurs pôles essentiels :
- Collecte des données : acquisition de données brutes à partir de diverses sources.
- Traitement des données : nettoyage, structuration et préparation des données.
- Analyse : interprétation et extraction d'insights stratégiques.
- Protection : sécurisation et conformité aux réglementations (RGPD, etc.).
- Développement de modèles : création d'algorithmes et d'applications basés sur l'apprentissage automatique.
- Gestion des bases de données : stockage, organisation et optimisation des données.
Certification Concepteur Développeur en IA et Big Data
Cette certification a été conçue pour répondre aux besoins du marché en matière de compétences spécifiques à l'intelligence artificielle et au traitement des données massives. Elle s'adresse principalement à :
- Data Scientists : experts en apprentissage automatique et modélisation prédictive.
- Data Analysts : spécialistes de l'interprétation des données pour aider à la prise de décision.
- Autres métiers : professionnels impliqués dans la transformation numérique et le traitement de données complexes.
Une demande croissante sur le marché de l'emploi
Les professionnels de la donnée et de l'IA sonttrès recherchésdans divers secteurs. Leur expertise est essentielle pour :
- Rendre les données intelligentes et pertinentes pour résoudre des problématiques métier.
- Exploiter les données pour faciliter les décisions stratégiques.
- Maîtriser des domaines clés tels que l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation.
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Formation « Data Science et IA » - Le Wagon Bordeaux
La formation « Data Science et IA » du Wagon au campus de Bordeaux vous dote des compétences techniques
et professionnelles les plus recherchées. Ce bootcamp immersif prépare à analyser des données, développer
des modèles d'IA et les déployer. Cette expérience unique vous intègre à l'une des plus grandes communautés
tech mondiales.
Un programme complet en six modules
- Préparation technique :Initiez-vous à Python et aux mathématiques en ligne.
- Analyse de données :Maîtrisez Python, SQL et Pandas.
- Science décisionnelle :Utilisez des techniques comme la régression multivariée.
- Machine Learning :Implémentez des modèles supervisés et explorez les réseaux neuronaux.
- Ingénierie ML :Déployez vos modèles avec Docker, FastAPI et pipelines CI/CD.
- Phase de projet :Réalisez un projet pour démontrer vos compétences aux recruteurs.
Service Carrière personnalisé
- Coaching pour optimiser votre CV et vos entretiens.
- Accès à un réseau de 1 000+ partenaires recruteurs.
- Ressources pédagogiques à vie et réductions sur des outils (AWS, Hugging Face).
Une pédagogie axée sur la pratique et la communauté
Rejoignez une communauté de 25 000 alumni dans 100 pays. Participez à des projets pratiques, talks inspirants
et événements tech pour enrichir votre réseau. Cette formation vous intègre dans un écosystème d'innovation
dynamique à Bordeaux, accélère votre carrière et ouvre des opportunités dans la tech.
Relevez le défi et développez votre potentiel !
La formation « Data Science et IA » du Wagon au campus de Bordeaux vous dote des compétences techniques
et professionnelles les plus recherchées. Ce bootcamp immersif prépare à analyser des données, développer
des modèles d'IA et les déployer. Cette expérience unique vous intègre à l'une des plus grandes communautés
tech mondiales.
Un programme complet en six modules
- Préparation technique :Initiez-vous à Python et aux mathématiques en ligne.
- Analyse de données :Maîtrisez Python, SQL et Pandas.
- Science décisionnelle :Utilisez des techniques comme la régression multivariée.
- Machine Learning :Implémentez des modèles supervisés et explorez les réseaux neuronaux.
- Ingénierie ML :Déployez vos modèles avec Docker, FastAPI et pipelines CI/CD.
- Phase de projet :Réalisez un projet pour démontrer vos compétences aux recruteurs.
Service Carrière personnalisé
- Coaching pour optimiser votre CV et vos entretiens.
- Accès à un réseau de 1 000+ partenaires recruteurs.
- Ressources pédagogiques à vie et réductions sur des outils (AWS, Hugging Face).
Une pédagogie axée sur la pratique et la communauté
Rejoignez une communauté de 25 000 alumni dans 100 pays. Participez à des projets pratiques, talks inspirants
et événements tech pour enrichir votre réseau. Cette formation vous intègre dans un écosystème d'innovation
dynamique à Bordeaux, accélère votre carrière et ouvre des opportunités dans la tech.
Relevez le défi et développez votre potentiel !
Source : Catalogue Mon Compte Formation · CDC / DGEFP · Licence Ouverte 2.0. Référencement au catalogue sans garantie de place disponible ou de financement.
Programme 3 · Catalogue officielData Science, Machine Learning et IA appliquee - RNCP38616BC02, BC03, BC04, BC05Durée à confirmer
Durée renseignéeÀ confirmer
Tarif TTC au catalogue3 900 €
Données du 21/10/2026. Les fourchettes regroupent les variantes du programme ; demandez le tarif de votre session et ce qu’il comprend.
Objectifs annoncés
La formation vise l'acquisition des blocs de competences BC02, BC03, BC04 et BC05 : RNCP38616BC02 Extraire des donnees via des scripts personnalises (Python, SQL) pour recuperer des informations precises depuis une ou plusieurs bases de…
Lire tous les objectifs annoncés
La formation vise l'acquisition des blocs de competences BC02, BC03, BC04 et BC05 :
RNCP38616BC02
Extraire des donnees via des scripts personnalises (Python, SQL) pour recuperer des informations precises depuis une ou plusieurs bases de donnees.
Mener des analyses exploratoires en appliquant des statistiques descriptives (moyenne, frequences) pour comprendre la distribution des donnees et ecarter les valeurs anormales.
Identifier et interpreter des tendances avec des langages de programmation (Python) et/ou des outils metiers (tableurs) pour comprendre le contexte et la nature des donnees.
RNCP38616BC03
Selectionner l'algorithme d'apprentissage optimal en comparant les performances et caracteristiques des differentes familles d'algorithmes pour repondre a la problematique metier.
Preparer et transformer les donnees par des techniques de preprocessing pour les adapter au modele d'apprentissage automatique choisi.
Entrainer un modele d'apprentissage automatique en optimisant une loss function a partir des donnees d'entrainement pour minimiser les erreurs selon des indicateurs de succes definis.
RNCP38616BC04
Identifier les evolutions cles en IA et Big Data via des sources specialisees pour rester a la pointe des innovations et alimenter les strategies de projet.
Elaborer et evaluer la problematique metier par des approches analytiques pour creer un cahier des charges refletant les besoins et objectifs du projet data.
Evaluer les risques du projet IA et Big Data (impact ethique, RGPD, normes environnementales) en proposant des methodes d'audit garantissant la conformite globale.
Planifier et coordonner les ressources humaines et materielles en structurant un calendrier garantissant le respect des delais et budgets.
Piloter une equipe multidisciplinaire avec des mecanismes d'evaluation et de feedback continus, assurant une progression fluide du projet data.
Presenter les resultats de projets IA et Big Data en adaptant le contenu aux parties prenantes, y compris les personnes en situation de handicap, selon les directives WCAG pour garantir une comprehension claire et inclusive.
RNCP38616BC05
Preparer des donnees non structurees en les convertissant en donnees numeriques et tabulaires pour servir de donnees d'entrainement a un algorithme d'apprentissage profond.
Selectionner l'algorithme d'apprentissage profond optimal en comparant les performances et caracteristiques des differentes familles d'algorithmes pour repondre a la problematique metier.
Entrainer un modele d'apprentissage profond en optimisant une loss function a partir des donnees d'entrainement pour minimiser les erreurs selon des indicateurs de succes definis.
Deployer efficacement un modele d'apprentissage profond via des outils et plateformes de production adaptes (MLOps) pour assurer une accessibilite et une performance optimale des predictions aux utilisateurs finaux.
RNCP38616BC02
Extraire des donnees via des scripts personnalises (Python, SQL) pour recuperer des informations precises depuis une ou plusieurs bases de donnees.
Mener des analyses exploratoires en appliquant des statistiques descriptives (moyenne, frequences) pour comprendre la distribution des donnees et ecarter les valeurs anormales.
Identifier et interpreter des tendances avec des langages de programmation (Python) et/ou des outils metiers (tableurs) pour comprendre le contexte et la nature des donnees.
RNCP38616BC03
Selectionner l'algorithme d'apprentissage optimal en comparant les performances et caracteristiques des differentes familles d'algorithmes pour repondre a la problematique metier.
Preparer et transformer les donnees par des techniques de preprocessing pour les adapter au modele d'apprentissage automatique choisi.
Entrainer un modele d'apprentissage automatique en optimisant une loss function a partir des donnees d'entrainement pour minimiser les erreurs selon des indicateurs de succes definis.
RNCP38616BC04
Identifier les evolutions cles en IA et Big Data via des sources specialisees pour rester a la pointe des innovations et alimenter les strategies de projet.
Elaborer et evaluer la problematique metier par des approches analytiques pour creer un cahier des charges refletant les besoins et objectifs du projet data.
Evaluer les risques du projet IA et Big Data (impact ethique, RGPD, normes environnementales) en proposant des methodes d'audit garantissant la conformite globale.
Planifier et coordonner les ressources humaines et materielles en structurant un calendrier garantissant le respect des delais et budgets.
Piloter une equipe multidisciplinaire avec des mecanismes d'evaluation et de feedback continus, assurant une progression fluide du projet data.
Presenter les resultats de projets IA et Big Data en adaptant le contenu aux parties prenantes, y compris les personnes en situation de handicap, selon les directives WCAG pour garantir une comprehension claire et inclusive.
RNCP38616BC05
Preparer des donnees non structurees en les convertissant en donnees numeriques et tabulaires pour servir de donnees d'entrainement a un algorithme d'apprentissage profond.
Selectionner l'algorithme d'apprentissage profond optimal en comparant les performances et caracteristiques des differentes familles d'algorithmes pour repondre a la problematique metier.
Entrainer un modele d'apprentissage profond en optimisant une loss function a partir des donnees d'entrainement pour minimiser les erreurs selon des indicateurs de succes definis.
Deployer efficacement un modele d'apprentissage profond via des outils et plateformes de production adaptes (MLOps) pour assurer une accessibilite et une performance optimale des predictions aux utilisateurs finaux.
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La formation couvre integralement les competences des blocs RNCP38616BC02, BC03, BC04 et BC05 a travers 6 modules progressifs (320h), dispenses en presentiel sur campus :
MODULE 1 - Decision Science (48h)
Statistiques et probabilites, SQL avance, inference statistique, regression lineaire et logistique, dashboarding. Analyse de problemes business reels et presentation de recommandations en posture de consultant data.
BC02
MODULE 2 - Mathematiques pour la Data Science (8h)
Algebre lineaire et calcul differentiel (fonctions, vecteurs, matrices, derivees, integrales) : fondements mathematiques des algorithmes de data science.
BC02, BC03
MODULE 3 - Machine Learning (80h)
Workflow ML complet avec Scikit-Learn : preparation des donnees, metriques de performance, algorithmes supervises (arbres, ensembles), non supervises (clustering), series temporelles, NLP. Optimisation et industrialisation des modeles.
BC03
MODULE 4 - Deep Learning (64h)
Reseaux neuronaux denses, convolutifs (CNN), recurrents (RNN), Transformers, NLP avance. IA generative (GAN, RAG), apprentissage par renforcement. Traitement de donnees complexes : images, texte, sequences.
BC05
MODULE 5 - ML Ops (40h)
Mise en production a l'echelle : entrainement cloud, automatisation du cycle de vie des modeles, deploiement via API, creation d'interfaces web fonctionnelles pour l'exploitation en conditions reelles.
BC05
MODULE 6 - Projet final (80h)
Projet data/IA original en equipe : conception, developpement, deploiement (CI/CD), explicabilite (XAI) et ethique de l'IA. Outils d'IA generative integres. Kick-off, methodes agiles, Dress Rehearsal et Demo Day (soutenance devant jury).
BC03, BC04, BC05
EVALUATIONS ET JALONS PEDAGOGIQUES
- Exercices pratiques apres chaque unite (evaluations formatives)
- Mises en situation professionnelles simulees
- Quiz et evaluations formatives regulieres
- Demonstrations intermediaires (semaines 6/7)
- Soutenance finale (Demo Day, semaine 8)
METHODES ET OUTILS
Presentiel sur campus : alternance cours et autonomie encadree, plateforme Kitt, binomes, presentations orales, environnements cloud.
MODULE 1 - Decision Science (48h)
Statistiques et probabilites, SQL avance, inference statistique, regression lineaire et logistique, dashboarding. Analyse de problemes business reels et presentation de recommandations en posture de consultant data.
BC02
MODULE 2 - Mathematiques pour la Data Science (8h)
Algebre lineaire et calcul differentiel (fonctions, vecteurs, matrices, derivees, integrales) : fondements mathematiques des algorithmes de data science.
BC02, BC03
MODULE 3 - Machine Learning (80h)
Workflow ML complet avec Scikit-Learn : preparation des donnees, metriques de performance, algorithmes supervises (arbres, ensembles), non supervises (clustering), series temporelles, NLP. Optimisation et industrialisation des modeles.
BC03
MODULE 4 - Deep Learning (64h)
Reseaux neuronaux denses, convolutifs (CNN), recurrents (RNN), Transformers, NLP avance. IA generative (GAN, RAG), apprentissage par renforcement. Traitement de donnees complexes : images, texte, sequences.
BC05
MODULE 5 - ML Ops (40h)
Mise en production a l'echelle : entrainement cloud, automatisation du cycle de vie des modeles, deploiement via API, creation d'interfaces web fonctionnelles pour l'exploitation en conditions reelles.
BC05
MODULE 6 - Projet final (80h)
Projet data/IA original en equipe : conception, developpement, deploiement (CI/CD), explicabilite (XAI) et ethique de l'IA. Outils d'IA generative integres. Kick-off, methodes agiles, Dress Rehearsal et Demo Day (soutenance devant jury).
BC03, BC04, BC05
EVALUATIONS ET JALONS PEDAGOGIQUES
- Exercices pratiques apres chaque unite (evaluations formatives)
- Mises en situation professionnelles simulees
- Quiz et evaluations formatives regulieres
- Demonstrations intermediaires (semaines 6/7)
- Soutenance finale (Demo Day, semaine 8)
METHODES ET OUTILS
Presentiel sur campus : alternance cours et autonomie encadree, plateforme Kitt, binomes, presentations orales, environnements cloud.
Source : Catalogue Mon Compte Formation · CDC / DGEFP · Licence Ouverte 2.0. Référencement au catalogue sans garantie de place disponible ou de financement.
Les sujets mentionnés dans les programmes
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À savoir avant de choisir
- Pour qui
- Participants individuels, professionnels et personnes en reconversion avec prérequis
- Format
- Sur campus ou en ligne
- Zone annoncée
- Campus à choisir selon la session ; en ligne
Identité du prestataire
- Raison sociale
- LE WAGON
- SIREN
- 794949917
- Siège administratif
- PARIS
Le siège administratif n’est pas nécessairement le lieu de formation.
Vérifier les informations
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- Offre publiée par le prestataire
- Identité publique et rattachement de l’activité
- Registre des entreprises : SIREN et état administratif
Fiche informative issue de sources publiques. Le référencement ne vaut pas partenariat.