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Press release

Jedha Bootcamp : Se former aux Data Sciences par la pratique
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Les compétences en Data Sciences sont aujourd'hui de plus en plus prisées par les recruteurs de tous secteurs et fonctions. S'inspirant du modèle américain du Bootcamp, Jedha propose un programme orienté pratique permettant à ses élèves d'être autonomes en entreprise sur des projets Data Sciences.
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Crée en décembre 2017, Jedha Bootcamp permet avec sa formation sur 40 heures à temps partiel d'acquérir de solides bases sur les différents champs d'une discipline devenue la coqueluche des recruteurs : les Data Sciences. Après avoir passé 2 ans à travailler dans la Silicon Valley, son fondateur est rentré à Paris pour y installer son Bootcamp, un format d'enseignement américain, intensif, relativement court, et surtout très axé sur la pratique.


Lors de sessions de cours qui s'adaptent à leur planning (le mardi et jeudi soir ou le samedi dans la journée), les élèves de Jedha acquièrent un bon socle de compétences : la maîtrise des outils d'analyse Web, des langages de programmation, des outils d'extraction, d'analyse et de visualisation des données. Jedha a déjà une bonne base d'anciens élèves, de profils très différents : freelances, personnes travaillant en petites ou grandes entreprises, étant en reconversion professionnelle, en recherche d'emploi, jeunes diplômés, tous recherchant des compétences complémentaires pour être d'autant plus valorisable sur le marché du travail.


Partant souvent de 0 connaissances en la matière, les élèves de Jedha sont amenés à réaliser un projet de fin de session, où ils mettent en pratique tout ce qui a été appris pendant leur formation. Épaulés par leur professeurs, les élèves rendent des études finalement très abouties, dont ils n'auraient jamais pensé être capables de réaliser avec une formation à temps partiel.


Pour animer sa communauté, démocratiser les Data Science auprès du grand public et démontrer leur utilité à toutes les échelles, Jedha organise tous les mois des workshops et ateliers abordant une problématique qui leur est relative : Big Data, Deep Learning, Blockchain etc.

Les prochains : le Machine Learning Automatisé, les Femmes dans la Data Science, et un événement carrière sur "Comment devenir Data Scientist ?".

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