Ce que vous apprendrez
Devenez opérationnel·le en data science & AI en 12 semaines (temps plein) ou 24 semaines (temps partiel) : analyse, machine learning, deep learning, NLP et déploiement.
Maîtriser l'analyse et la préparation des données
Construisez des bases solides en analyse de données : acquisition, exploration, nettoyage et préparation de jeux de données réels. Avec Pandas, vous traiterez les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les données déséquilibrées et les variables catégorielles, appliquerez des analyses statistiques et créerez des visualisations pour transformer des données brutes en jeux de données prêts à l'analyse.
Construire des modèles de machine learning intelligents
Apprenez le workflow complet du machine learning, de la préparation des jeux de données à l'entraînement, l'évaluation et l'optimisation de modèles prédictifs. Vous implémenterez des algorithmes supervisés et non supervisés, les comparerez à l'aide de métriques standards du secteur, et améliorerez leur précision grâce à la validation croisée, au réglage des hyperparamètres et à la sélection de modèles.
Développer des solutions de deep learning et d'IA
Découvrez comment les réseaux de neurones modernes alimentent l'IA. En partant des fondamentaux des réseaux de neurones artificiels, vous construirez des modèles de deep learning avec PyTorch tout en explorant l'optimisation, la régularisation, l'augmentation de données, l'IA explicable et les modèles génératifs — les compétences pratiques pour des applications d'IA avancées.
Se spécialiser en vision par ordinateur et traitement du langage naturel
Explorez deux des domaines les plus impactants de l'IA. Vous construirez des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation, et apprendrez des techniques de NLP incluant les embeddings, les réseaux de neurones récurrents, les transformers et les mécanismes d'attention pour les systèmes d'IA basés sur le texte.
Construire des applications d'IA moderne et de grands modèles de langage
Allez au-delà du ML traditionnel pour construire des applications propulsées par des LLM. Vous explorerez le prompt engineering, LangChain, la génération augmentée par récupération (RAG) et des workflows d'IA concrets pour créer des assistants intelligents, des systèmes de recherche de connaissances et des applications d'IA générative prêtes pour la production.
Déployer, surveiller et faire évoluer des systèmes d'IA
Faites passer vos modèles de ML du développement à la production. Vous les déploierez avec FastAPI, Docker et des solutions cloud, les ferez monter en charge avec Ray, et surveillerez vos modèles avec MLflow — sans oublier la sécurité, la confidentialité et les bonnes pratiques pour des systèmes d'IA fiables en conditions réelles.
Chapitre 0 : Pré-travail
La data science est l'une des carrières les plus demandées ces dernières années. Elle consiste à manipuler des données, les nettoyer, les évaluer, et développer des modèles de machine learning pour prédire l'issue d'événements. En raison de la complexité du domaine, le maîtriser nécessite une bonne compréhension d'un large éventail d'outils et de méthodes, notamment Python, les environnements, les bases de données, les mathématiques et l'algèbre linéaire. Dans ce chapitre, nous couvrons les fondations de la data science pour vous préparer à démarrer votre parcours d'apprentissage.
Introduction à Python
- Langage Python et son histoire
- Les bases de Python
- Structures de données fondamentales en Python
- Classes et objets
- Modules et packages
- Entrées/sorties
- Erreurs et exceptions
Environnements
- Environnements Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL et bases de données
- Fondamentaux SQL
- Requêtes SQL
Algèbre linéaire
- Scalaires et vecteurs
- Matrices
- Normes
Git et GitHub
- Introduction au contrôle de version, workflow, inspection des dépôts, annulation de changements, récupération et intégration de changements, envoi de changements
Projet : ajustement de courbe (curve fitting)
- Ce projet consiste à résoudre le problème de « l'ajustement de courbe », qui consiste à trouver la meilleure équation de courbe pour représenter un jeu de données donné. Il vous guide à travers un exemple de ce problème et est divisé en sections, chacune mettant en pratique des concepts fondamentaux tels que la POO, le SQL, l'algèbre linéaire, et pour finir, le workflow du machine learning.
Calendrier d’apprentissage
Du lundi au vendredi, 09:30 – 15:30 (heure du Luxembourg, CET/CEST)
Session de cours
09:30 – 11:00 (heure du Luxembourg)
Session de cours
11:30 – 13:00 (heure du Luxembourg)
Session pratique
14:00 – 15:30 (heure du Luxembourg)
Notre méthodologie
Apprentissage en direct, en ligne
- Suivez des séances live interactives (en ligne) avec instructeurs et pairs : échanges, exercices, code reviews et feedback pour progresser rapidement, compatible avec l’heure du Luxembourg.
Auto‑étude
- Temps partiel : 9 h de live + 11 h de travail autonome (≈20 h/semaine).
- Temps plein : 22,5 h de live + 17,5 h de travail autonome (≈40 h/semaine).
Classe inversée
- Approche “classe inversée” : vous préparez la théorie en amont et vous utilisez le temps live pour pratiquer, poser des questions et consolider avec l’instructeur.
Pratique guidée
- Pratique guidée en continu : exercices, projets et portfolio pour ancrer les compétences et pouvoir les démontrer (même pour une évolution interne).
Ce dont vous aurez besoin
Aucun prérequis strict. Des bases de programmation/algorithmique aident, mais l’essentiel est d’être prêt·e à pratiquer régulièrement.
- Ordinateur portable ou de bureau: Machine fiable avec suffisamment de puissance pour exécuter notebooks, bibliothèques ML et projets.
- Connexion Internet stable: Pour les cours en direct, les labs et le travail sur notebooks.
- Compétences informatiques de base: Aisance avec les outils de base (fichiers, navigateur, outils de productivité).
- Notions d’algorithmique et de programmation: Recommandées pour suivre confortablement le rythme (variables, boucles, fonctions).
- Maîtrise de l’anglais: Niveau B1 recommandé (documentation technique en anglais).
- Engagement: Attitude proactive, notamment pendant le pré‑travail, pour consolider vos bases.
Centre de services carrière
Ateliers d’évolution professionnelle
Sessions ouvertes à la communauté CLA : découverte de nos services, questions/réponses, et relectures express de CV ou de profil LinkedIn.
Conseil carrière personnalisé (1:1)
Entretiens structurés pour clarifier votre objectif, définir une stratégie et construire un plan d’action réaliste, dans un cadre bienveillant.
Entretiens simulés
Entraînez-vous aux questions comportementales et techniques : structurer vos réponses, présenter vos projets, répondre aux attentes et aborder la négociation avec méthode.
Relecture de CV et lettre de motivation
Recommandations concrètes pour optimiser vos documents et augmenter vos chances d’obtenir des entretiens (Luxembourg et international).
Offres d’emploi et de stage
Opportunités partagées par notre équipe carrière, adaptées aux profils juniors ou en montée en compétences.
Plateforme de ressources carrière
Accès à des guides, exercices, templates et ressources du secteur pour avancer à votre rythme.
Événements métiers & networking
Rencontrez des professionnels de la tech, échangez sur les métiers et développez votre réseau, y compris dans l’écosystème luxembourgeois et la Grande Région.
Réseau des alumni
Restez en lien avec la communauté : retours d’expérience, entraide, discussions et partage d’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.
Questions fréquemment posées
Avis et témoignages d’anciens élèves de Code Labs Academy
Le cours de développement web de la Code Labs Academy était très impressionnant, c'est l'une des meilleures expériences que j'ai eues dans ma vie. Je recommande vivement de participer à ce bootcamp où l'on apprend non seulement le développement web, ...
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Les enseignants et les mentors sont merveilleux, du moins celui que j'ai eu. Moe m'a appris plus que tous mes professeurs dans toute ma vie. Il rend les choses claires et vous encourage toujours à continuer malgré tous les défis.
Le camp d'entraînement en cybersécurité auquel j'ai participé en 2022 m'a permis d'acquérir les connaissances et les compétences de base nécessaires pour m'orienter vers une carrière dans les technologies de l'information. Mon instructeur était compé ...
L'équilibre entre la théorie et la pratique est parfait, vous avez la possibilité d'appliquer ce que vous apprenez dans les devoirs et les projets réels qui sont examinés par les professeurs. Je recommande ce bootcamp à tous ceux qui veulent commence ...
Je suis toujours à la recherche de nouvelles opportunités pour apprendre les dernières technologies en Data Science, et la qualité du contenu de Code Labs Academy a dépassé mes attentes. Si vous êtes passionné par la technologie et prêt à faire des e ...
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Les enseignants sont formidables, tolérants, motivés et joyeux. Le processus d'apprentissage est fluide et amusant, vous avez la possibilité de poser des questions et de participer. Mais la chose la plus importante est qu'ils vous préparent au monde ...
En tant que participant au camp d'entraînement au développement web, je dois dire qu'il a dépassé mes attentes. Le camp d'entraînement est en effet interactif, amusant et instructif. J'ai appris beaucoup de choses grâce à mes mentors et à tous ceux q ...
Il s'agit d'un camp d'entraînement en ligne avec des cours asynchrones qui peuvent correspondre à n'importe quel étudiant dans le monde entier. J'apprécie le fait qu'un certificat soit délivré à la fin de la formation en cas de réussite. En résumé, c ...
Après avoir obtenu mon master en analyse de données, je me suis efforcé d'approfondir mes connaissances dans ce domaine dans le but de poursuivre une carrière dans la science ou l'analyse des données. Cependant, j'ai rencontré des difficultés à trouv ...
