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.
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
Mettez en place les bases : Python, SQL, algèbre linéaire, statistiques et Git/GitHub. Vous installez les environnements et prenez en main les notebooks pour être efficace dès le début.
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.
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.