Ce que vous apprendrez
Devenez opérationnel·le en Data Science & AI en 12 semaines (temps plein) ou 24 semaines (temps partiel).
Fondations
SQL, Python, Jupyter, Git & GitHub, algèbre linéaire, probabilités et statistiques.
Analyse de données
Préparation, visualisation et exploration des données.
Machine learning classique
Supervisé & non supervisé, amélioration des modèles, pipelines ML.
Deep learning & NLP
Réseaux de neurones, CNN, auto‑encodeurs, Transformers, chatbot.
Chapitre 0 : Pré‑travail
Posez les bases : Python, SQL, algèbre linéaire et statistiques. Installation des environnements et prise en main de Git/GitHub.
Introduction à Python
- Langage & historique
- Bases
- Structures de données
- POO : classes & objets
- Modules & packages
- Entrées/sorties
- Erreurs & exceptions
Environnements
- Environnements Python
- Anaconda
- Notebooks Jupyter
SQL & bases de données
- Fondamentaux SQL
- Requêtes SQL
Algèbre linéaire
- Scalaires & vecteurs
- Matrices
- Normes
Git & GitHub
- Contrôle de version
- Workflow
- Inspection d’un dépôt
- Annuler des changements
- Fetch & pull
- Push
Projet : ajustement de courbe
- Résolvez un problème d’ajustement de courbe sur un dataset ; mobilisez POO, SQL, algèbre linéaire et pipeline ML.
Horaire d’apprentissage
Du lundi au vendredi, 09:30 – 15:30 (HE — heure de l’Est)
Session de cours
09:30 – 11:00 (HE)
Session de cours
11:30 – 13:00 (HE)
Session pratique
14:00 – 15:30 (HE)
Notre méthodologie
Cours en direct, en ligne
- Participez à des cours en direct interactifs avec instructeurs et pairs : collaboration, rétroaction et progression rapide.
Étude autonome
- Temps partiel : 9 h en direct + 11 h d’étude autonome (20 h/semaine).
- Temps plein : 22,5 h en direct + 17,5 h d’étude autonome (40 h/semaine).
Classe inversée
- Préparez la théorie en amont et utilisez le temps en direct pour pratiquer, poser des questions et consolider.
Pratique guidée
- Exercices, projets et portfolio pour ancrer les compétences et démontrer votre niveau.
Ce dont vous aurez besoin
Aucun prérequis strict. Des notions d’algorithmique et de programmation sont un plus.
- Ordinateur portable ou de bureau: Machine fiable avec puissance suffisante pour exécuter notebooks et bibliothèques ML.
- Connexion Internet stable: Pour cours en direct, labs et projets.
- Compétences informatiques de base: Navigation système et outils de productivité.
- Notions d’algorithmique et de programmation: Souhaitées pour suivre confortablement le rythme.
- Maîtrise de l’anglais: Niveau intermédiaire (B1 environ) — documents techniques en anglais.
- Engagement: Attitude proactive, surtout pendant le pré‑travail, pour une base solide.
Centre d’accompagnement professionnel
Ateliers de développement professionnel
Séances ouvertes à la communauté CLA : découvrez nos services, rencontrez nos conseillers et participez à des sessions express de révision de CV.
Séances de conseil personnalisées (1:1)
Rencontres structurées pour clarifier vos objectifs, bâtir votre stratégie et définir un plan d’action, dans un cadre bienveillant.
Simulations d’entrevue
Entraînez-vous aux questions comportementales et techniques : mettre en valeur vos forces, répondre aux attentes des recruteurs et aborder la négociation salariale.
Révision de CV et lettre de présentation
Recommandations personnalisées pour optimiser vos documents et augmenter vos chances d’obtenir des entrevues.
Offres d’emploi et de stage
Opportunités sélectionnées par nos spécialistes, adaptées aux profils débutants et juniors.
Accès à la plateforme de ressources professionnelles
Accès libre à notre matériel, à des exercices pratiques et à des ressources de l’industrie.
Événements métiers & réseautage
Rencontrez des professionnels de la tech pour obtenir des conseils et développer votre réseau lors de nos événements.
Réseau des diplômés
Échangez avec vos camarades et diplômés CLA : contenus, discussions et opportunités.
Pourquoi choisir Code Labs Academy ?
Coaching carrière 1:1
Accompagnement personnalisé par nos spécialistes : optimisation du CV et de LinkedIn, simulations d’entretien et stratégie de recherche d’emploi orientée tech.
Projets prêts pour votre portfolio
Repartez avec un portfolio GitHub de projets concrets—développés en cours et améliorés grâce aux retours des mentors.
Programme aligné sur l’industrie
Un cursus mis à jour chaque trimestre pour refléter la demande en IA, cybersécurité et développement web.
Certificat reconnu
Valorisez votre certificat Code Labs Academy accrédité AZAV sur LinkedIn, votre CV et vos démarches de visa.