Questions fréquemment posées

Procédure d'admission

  • Il faut être majeur au début de la formation, c’est la seule condition que nous avons dû fixer. Evidemment, il est possible de s'inscrire à 17 ans à partir du moment où l'anniversaire de vos 18 ans a lieu avant le début de la formation.

    En revanche, il n'y a pas de limite d'âge pour nous rejoindre. Nous pensons que l'intelligence artificielle doit être rendue accessible à toutes les générations.

  • Non, absolument pas. Evidemment, si vous avez déjà codé cela pourra peut-être vous faciliter la tâche, mais notre cursus est conçu pour vous enseigner de A à Z toutes les compétences de programmation nécessaires en data science.

    De plus, le langage Python, très prisé dans le secteur, est particulièrement adapté à l'apprentissage des rudiments de la programmation par des débutants, tout en restant extrêmement puissant.

  • Là encore, c'est un plus, mais le contraire n'est pas rédhibitoire. Les connaissances mathématiques nécessaires pour prospérer en data science sont assimilables par une grande majorité des personnes, qu'elles soient issues d'une formation scientifique ou non. Notre cursus a été spécialement élaboré pour être accessible au plus grand nombre : nous croyons fermement aux bienfaits de la pluralité des compétences et des profils dans un domaine aussi important que celui de l'intelligence artificielle.

    Si vous avez fait des mathématiques au niveau lycée, cela suffira largement et nous nous chargeons de vous apprendre directement par le code les quelques briques complémentaires qui pourront être utiles. C'est promis, il n'y aura aucun cours de maths comme à l'école !

  • La réponse est simple : il n'y en a pas ! Nous accueillons des étudiants de tous âges et de tous horizons : des jeunes bacheliers, des étudiants d'écoles de commerce, de sciences politiques ou d'ingénieurs, des universitaires, des professionnels (scientifiques, journalistes, consultants, juristes, designers), des entrepreneurs. Leur seul point commun est d'être attirés par l'intelligence artificielle et la data, en ayant compris que la maîtrise de ces outils va devenir une compétence incontournable dans les années à venir.

    La richesse du bootcamp vient de cette diversité de profils, qui apportent tous un regard curieux et original sur les projets data. C'est également l'occasion de faire de belles rencontres et d'enrichir son réseau professionnel.

  • La procédure se déroule en quatre étapes :
    1. Vous remplissez le formulaire d'inscription en ligne.
    2. Vous recevez une invitation à prendre rendez-vous avec l'un des membres de notre équipe pour un entretien de motivation (sur place ou par Skype).
    3. Vous complétez dès que possible la track Python 3 en anglais sur Codecademy.
    4. Vous recevrez une réponse de notre part sous 3 ou 4 jours, votre contrat de formation professionnelle ainsi que le prep work à effectuer obligatoirement avant de nous rejoindre.
    5. Vous intégrez la session VIVADATA que vous avez choisie.

    Cette procédure nous permet de nous assurer que la formation VIVADATA corresponde bien à votre projet et puisse répondre à vos attentes. Elle nous permet également d'apprécier si vous êtes en mesure de tirer le maximum de bénéfices de la formation.

  • Le plus tôt sera le mieux. Nos effectifs sont limités et les sessions se remplissent vite. Même si la demande est forte, nous limitons les effectifs de chaque session car notre priorité est d'assurer une formation de qualité avec un accompagnement de proximité.

    De plus, il vous est demandé d'effectuer un prep work avant le début de la session. Par conséquent, il est préférable d'anticiper pour avoir le temps d'effectuer sereinement ce travail en amont et en tirer un maximum de bénéfices.

  • Les dates des sessions à venir sont accessibles ici. Cette liste est régulièrement mise à jour.

    Concrètement, nous proposons une session de 10 semaines chaque trimestre et les candidatures ouvrent généralement 6 mois avant la date de départ.

  • Lorsqu'une session est complète, il n'est plus possible de la rejoindre. Nous ne prévoyons pas de système de liste d'attente car les désistements sont rares.

    Nous vous invitons plutôt à vous inscrire pour une prochaine session et à nous signaler lors de votre entretien que vous aimeriez idéalement rejoindre une session précédente. Si une place se libère, nous vous préviendrons en priorité.

Financement

  • Le prix du programme Full Stack Data Science est de 4.500 euros pour les particuliers et 9.000 euros pour les entreprises. Le prix du programme Deep Learning Advanced est de 5.000 euros pour les particuliers et 10.000 euros pour les entreprises.

    Vous avez la possibilité de payer en trois fois sans frais. Nous demandons un acompte de 40% à la signature du contrat, un second versement de 30% à la moitié de la formation et enfin le solde de 30% à la fin de cette dernière.

  • Oui, VIVADATA est un organisme de formation enregistré auprès de la DIRECCTE Île-de-France.

    A ce titre, vous pouvez demander à vous faire rembourser tout ou partie des frais de la formation.

  • Les choses évoluent rapidement en ce moment en matière de formation professionnelle avec les récentes réformes.

    Nous vous invitons à nous contacter directement pour étudier ensemble le financement que vous envisagez de mobiliser en fonction de votre situation : compte personnel de formation, congé individuel de formation, opérateur de compétences, Pôle Emploi ou votre employeur.

  • Nous ne souhaitons pas encourager le creusement d'une « fracture de l'intelligence artificielle » qui viendrait s'ajouter à la fracture numérique déjà à l'oeuvre. Toute personne désirant suivre notre formation mais qui n'en aurait pas les moyens, ni personnellement ni par le biais d'un financement dédié, est chaleureusement invitée à nous contacter. Nous nous efforcerons de vous proposer une solution adaptée.

Contenu de la formation

  • En deux mots, vous apprendrez à programmer en Python / à collecter, traiter, gérer et visualiser de la donnée / à déployer des réseaux de neurones et des algorithmes de machine learning pour résoudre des problèmes. Vous aurez également acquis les bonnes pratiques de développement et de mise en production d'un projet data. Vous trouverez davantage d'informations sur le curriculum ici.

    A l'issue de votre formation, vous pourrez vous lancer dans une aventure entrepreneuriale, travailler sur des projets IA en tant que freelance ou postuler comme data scientist junior dans les nombreuses entreprises qui recrutent.

  • Oui, 10 semaines intensives suffisent pour poser les bases qui permettront de vous lancer en data science.

    Depuis quelques années, le modèle du bootcamp a essaimé un peu partout dans le monde et la plupart des cursus durent entre 9 et 12 semaines. Evidemment, un bootcamp ne prétend en aucun cas remplacer un cursus traditionnel de plusieurs années en école d'ingénieur, où l'on aura le temps d'approfondir de nombreux aspects théoriques. L'objectif du bootcamp est de se concentrer essentiellement sur le savoir-faire pratique directement utilisable et de faire confiance à la capacité d'apprentissage de chacun pour creuser au fur et à mesure les aspects théoriques qui pourront être utiles.

    Cette formule connaît un franc succès et a largement fait ses preuves sur le marché du travail. La raison en est simple. Les métiers du numérique sont à la fois très complexes et très évolutifs. La théorie compte de moins en moins et la pratique de plus en plus. Le plus important est donc de poser de solides bases car le reste s'apprend directement « sur le terrain » lorsque l'on est en poste ou que l'on mène son projet.

    On se charge de vous fournir le matériel pédagogique, les bons outils pour progresser et une équipe d'enseignants reconnus pour leurs qualités pédagogiques. Et de votre côté, il faudra mettre du coeur à l'ouvrage et travailler dur pendant ces 10 semaines, mais l'ambiance sera excellente, rassurez-vous !

  • Non, il s'agit d'une formation 100% présentielle dans nos locaux. Les formations en ligne ont de nombreuses qualités mais nous pensons que pour progresser vite et poser des bases solides, il vaut mieux être accompagné.

    Evidemment, le prep work sera à effectuer chez vous en ligne. Et vous aurez également accès à toutes nos ressources en ligne, pendant et après la formation. Mais il reste obligatoire de suivre la formation en présentiel, ne serait-ce que pour le bon déroulement des projets et le peer-programming. En plus, l'ambiance est excellente et c'est une opportunité fantatisque de faire de nouvelles rencontres !

  • Premièrement, au moment de la procédure d'admission, nous veillons à ce que le niveau de chaque session soit globalement homogène. Le prep work obligatoire vise précisément à nous assurer que chacun puisse assimiler les connaissances de base.

    Deuxièmement, il est parfaitement normal que certains avancent plus vite que d'autres, par exemple ceux qui ont déjà une expérience avec la programmation informatique. L'expérience montre cependant qu'on observe généralement un phénomène de rattrapage en cours de formation.

    Troisièmement, et c'est le plus important, notre curriculum est élaboré pour permettre à chacun d'avancer à son rythme. Nous suivons en temps réel la progression de chacun afin de pouvoir cibler notre accompagnement. Ce n'est pas une course, l'essentiel étant qu'au bout de 10 semaines, chacun soit capable de se lancer sereinement sur un projet d'intelligence artificielle.

  • Oui, c'est tout-à-fait possible. Aujourd'hui, toutes les informations nécessaires sont disponibles en ligne pour se former dans n'importe quel domaine. D'ailleurs, la plupart de nos étudiants ont d'abord essayé de se former par eux-mêmes en data science avant de changer d'avis, soit par perte de motivation à force de travailler seuls chez eux, soit parce qu'ils avaient l'impression de ne pas entrer assez vite dans le vif du sujet.

    Le problème d'Internet aujourd'hui, c'est précisément que l'on y trouve trop de choses. En lisant les forums, en parcourant les MOOCs, on peut vite se sentir perdu devant la masse d'informations. Quels langages et quels outils apprendre en premier ? Quel livre acheter ? Quel cours suivre ? Comment faire le tri entre ce qui est absolument incontournable et ce qui peut être mis de côté pour plus tard ?

    Notre but est précisément de vous épargner tout ce stress. Nous avons élaboré une pédagogie qui vous aide à monter en puissance et à découvrir au fur et à mesure les technologies indispensables pour vous lancer en data science. Vous mesurerez quotidiennement les progrès accomplis, garderez une motivation constante et atteindrez vos objectifs.

  • Pour le moment, nous ne délivrons ni certificat ni diplôme reconnu par l'Etat. Afin de faciliter le montage de vos dossiers de financement, nous avons initié une procédure de certification et faisons en sorte qu’elle puisse aboutir dans les plus meilleurs délais.

    Cependant, à l’instar d’autre écoles comme 42, nous sommes convaincus qu’un certificat ou un diplôme ne veut pas dire grand chose dans le monde des développeurs et data science, où priment le savoir-faire et l'expérience. Le plus important à nos yeux, c’est de vous préparer à être directement opérationnel(le) et employable sur le marché du travail.

    Pour cette raison, à la fin de votre formation, nous vous délivrons un certificat en data science que vous pouvez ajouter à votre CV et à votre profil LinkedIn. Votre profil sortira du lot et sera plus facilement repéré par votre futur employeur ou vos futurs clients si vous choisissez d'être freelance.

Organisation du bootcamp

  • Nous avons retenu le format classique des bootcamps, qui a largement fait ses preuves :

    • 9:00 – Cours collectif et live-code des enseignants pour apprendre les bases de la journée.
    • 10:30 – Exercices en binôme (peer-programming) encadrés par nos enseignants et teaching assistants.
    • 17:30 – Reprise collective d'un exercice important de la journée et approfondissements pour introduire quelques concepts utiles le lendemain.
    • 18:30 - Flashcards individuelles pour réviser une dernière fois les principales notions de la journée.
    • 19:00 - En moyenne une fois par semaine, un événement est organisé (workshop, masterclass, soirée de promotion).

  • Oui, tous les étudiants doivent apporter un ordinateur portable, de préférence sous macOS ou Linux. Si vous n'avez que Windows, ne vous inquiétez pas : nous nous occuperons le premier jour d'installer Linux sur votre machine (en dual boot à côté de Windows).

    Attention: une tablette (iPad, Surface, etc.) n'est pas un ordinateur. Il n'est pas possible de suivre correctement la formation avec ce genre d'appareil.

  • A l'oral, les cours et les explications individuelles sont donnés en français pour faciliter au maximum votre apprentissage.

    En revanche, tous nos supports écrits sont en anglais, car c'est la seule langue utilisée dans le monde de l'intelligence artificielle et de l'informatique en général.

  • Non, nous ne proposons qu'une seule formule intensive de 10 semaines / 5 jours par semaine. Nous avons la conviction que cette immersion totale, coupée de toute autre préoccupation personnelle et professionnelle, est la meilleure manière de vous lancer en data science.

    Une motivation continue et un travail intensif sont les facteurs-clés de succès de vos premiers pas en intelligence artificielle. De notre point de vue, il n'est pas possible d'être à fond si vous consacrez vos journées à une autre activité. C'est la raison pour laquelle nous n'envisageons pas de formule soir & week-end.

  • Nous ne sommes malheureusement pas en mesure de faciliter votre recherche de logement. Mais nos équipes connaissent parfaitement Paris et seront très heureuses de vous donner tous les conseils possibles.

  • Nous vous proposons du café et du thé à volonté. En revanche, nous n'offrons pas de service de restauration. Nous vous fournissons la liste des adresses du coin dans lesquelles vous pourrez vous restaurer. Nous mettons également des micro-ondes et des couverts à votre disposition si vous emportez votre lunch box.

Débouchés et insertion professionnelle

  • Nous n'allons pas vous mentir : comme tout métier, la data science requiert des années de pratique et d'expérience afin d'en avoir une solide maîtrise. Vous ne serez donc pas data scientist après 10 semaines de formation, mais vous serez un data scientist en devenir. Car vous aurez franchi avec brio l'étape la plus difficile : celle du démarrage.

    Notre formation vise à vous donner des fondations solides en intelligence artificielle, qui vous permettront ensuite de continuer à vous perfectionner, soit par vous-même soit au contact d'une équipe chevronnée. Vous pourrez en effet prétendre intégrer des équipes en tant que junior et vous aurez acquis de très bons réflexes pour progresser rapidement.

  • Absolument ! A la fin du bootcamp, vous serez devenu autonome pour lancer un projet d'IA. Bien sûr, selon sa complexité, il pourra nécessiter que vous creusiez certains aspects. Mais on vous aura appris à vous orienter facilement vers les bonnes technologies et vous pourrez toujours compter sur notre communauté d'alumni pour vous accompagner !

  • En général, les personnes qui ont assisté à notre formation suivent ensuite quatre types de parcours :

    - certains sont directement embauchés comme data scientist junior ou data analyst junior dans une grosse entreprise ou une start up, selon leurs préférences. En rejoignant une équipe, ils approfondissent directement les compétences qu'ils ont apprises chez nous.

    - d'autres préfèrent se mettre à leur compte et travailler comme data scientist free lance tout en continuant à se perfectionner sur certains aspects. Nous restons en étroit contact avec nos alumni free lance en leur proposant toutes les missions qui nous parviennent.

    - d'autres encore ont davantage la fibre entrepreneuriale et décident de créer leur start up avec une forte composante data/IA.

    - enfin, une partie de nos étudiants sont des salariés en poste qui retrouvent leur emploi à l'issue de la formation, munis de nouvelles compétences à mettre directement en application dans leur métier.

  • Les métiers de la data et de l'IA sont des métiers en tension. La demande des entreprises est très forte et les data scientists se font constamment chasser sur LinkedIn. Pour autant, la capacité de nos alumni à trouver un emploi à la sortie dépend avant tout de leur motivation et du travail qu'ils ont fourni pendant la formation.

    Sur ce point, nous nous devons d'être parfaitement honnêtes : il n'est pas possible de garantir à 100% un emploi à la fin du bootcamp. Car il ne suffit pas d'avoir appris quelques compétences techniques, il faut aussi savoir mettre en valeur ces compétences et être proactif dans sa recherche d'emploi. Nous vous proposons pour cela un accompagnement dédié qui vous aidera dans vos démarches (voir ci-dessous).

  • Une fois que vous avez achevé la formation, nous mettons tout en oeuvre pour vous aider dans vos démarches de recherche d'emploi en data science.

    - nous travaillons avec de nombreuses entreprises partenaires qui recherchent des data scientist junior, salariés ou freelance. Nous diffusons quotidiennement les offres qui nous sont proposées par des recruteurs et facilitons la mise en relation.

    - nous vous aidons à présenter votre CV pour mettre en valeur les compétences qui pourraient faciliter votre recrutement.

    - nous vous proposons des simulations d'entretien d'embauche avec des data scientist afin de vous préparer aux différentes questions techniques et personnelles qui pourront vous être posées.

    - des événements (workshops, masterclasses) sont également organisés tout au long de l'année et constituent autant d'occasion de networker et rencontrer des intervenants qui travaillent dans des entreprises à succès.

    - enfin, notre communauté d'alumni constitue autant de relais et de points de contacts qui peuvent vous recommander, proposer des offres de job ou répondre à vos questions. Nous vous rappelons que vous faites partie de cette communauté à vie, profitez-en !