Formation Data Scientist

Data Scientist est le “métier le plus sexy du 21e siècle” d’après le Harvard Business Review. Même si cette déclaration fait l’unanimité aujourd’hui, la définition du Data Scientist, elle, peine à être universelle.

Les quantités colossales de données dont disposent les entreprises sont des mines d’information : l’enjeu est de savoir en extraire le potentiel et d’en tirer des conclusions utiles grâce à la Data Science ou science des données. Le Data Scientist a pour mission de mettre en place des algorithmes basés sur les données afin de répondre à tous types de problématiques allant de l’optimisation de stock à la prédiction météorologique.
Dans une enquête que nous avons menée en juin 2021 auprès de 30 groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…), les quatre compétences du Data Scientist les plus importantes étaient dans l’ordre :

– Maîtrise du machine learning et des statistiques mathématiques
– Programmation et informatique
– Aisance en communication écrite et orale
– Connaissance du corps du métier

Si le Data Scientist qui maîtrise parfaitement ces quatre aspects peut s’avérer difficile à trouver, une formation spécialisée permet d’être au niveau sur ces points clés afin de correspondre aux attentes des recruteurs et réussir son projet professionnel.
Pour plus d’informations, consultez la vidéo.

A partir des données brutes, le Data Scientist développe des algorithmes dans l’optique de répondre aux enjeux tels que :
– la classification (mail spam ou pas, patient malade ou pas…)
– la recommandation (pour les catalogues Netflix ou Amazon par exemple)
– la création de groupes (clustering) (sans groupements connus au préalable)
– la détection d’anomalies (lutte contre la fraude)
– la reconnaissance d’image, de texte, d’audio…
– les procédés automatisés (validation des paiements d’une carte bancaire)
– la segmentation (marketing basé sur des segments démographiques)
– l’optimisation (gestion des risques)
– la prévision (de vente et/ou de revenus)

DataScientest vous fait vivre une journée dans la peau d’un Data Scientist à travers cette vidéo.
Plutôt que de vous parler d’une journée type du Data Scientist nous allons présenter son “cycle” de travail.

Au cours de celui-ci, la méthode scientifique qu’il applique intègre les éléments suivants :

– acquisition, collection et stockage de données
– identification des besoins (poser les bonnes questions)
– traitement et intégration des données
– vérification de la validité de la data avec sa qualification, suppression s’il le faut
– première analyse des données (statistiques exploratoires) grâce à des outils de data analysis
– choisir un ou plusieurs modèles et algorithmes
– appliquer des méthodes et techniques de Data Science (machine learning, modélisation statistique, IA)
– mesurer et améliorer les résultats 

Afin d’intégrer la formation Data Scientist, il convient d’être titulaire d’une certification de niveau 6 ou équivalent, dans les domaines de l’informatique et/ou du numérique. Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire. 

Ces prérequis existent car bien que la formation est centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées, comme par exemple les algorithmes de Machine Learning.

L’accès au dispositif est soumis à l’étude du dossier ainsi qu’à des examens (écrits + entretien) portant avant tout sur les objectifs et la motivation des postulants ; ils peuvent également comporter des éléments d’appréciations relatifs à des aspects plus techniques, aux stages et expériences professionnelles antérieurs

Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

Le cursus est constitué de plusieurs modules :

Les thématiques pour la formation Data Scientist sont les suivantes : Programmation en Python, Data Visualisation, Outils de programmation, Machine Learning, Machine Learning Avancé, Machine Learning appliqué, Modèles complexes, Deep Learning, Data Engineering et MLOps.

Cliquez ici pour demander le syllabus complet de la formation !

Tous les cours ont été créés par nos experts Data Scientists. DataScientest s’engage à ne jamais faire appel à des prestataires externes ou à racheter du contenu. Le contenu est le fruit d’un travail rigoureux mené en étroite collaboration avec les grands groupes européens que nous accompagnons au quotidien.

La durée totale d’un cursus est de 400h comprenant 280h de formation et 120h pour le projet.

Les cours sont basés sur le principe des sprints, c’est à dire de cycles qui comportent :

– Premièrement, la plateforme d’apprentissage qui vous permet de vous exercer et de valider les modules qui vous permettront d’obtenir vos certifications à la fin du programme.
– Ensuite, le projet vient confirmer les compétences acquise, il faut le compléter, faire des points d’avancement avec votre mentor et remettre des livrables à nos équipes pédagogiques.
– En plus des cours asynchrones, chaque sprint intègre une Masterclass visioconférence qui vous permet de faire le point sur les compétences développées, de déterminer les objectifs pour le prochain sprint et d’assimiler les notions directement avec vos professeurs.

En fonction du type de formation choisie (bootcamp ou formation continue), la période de formation sur la plateforme se déroule sur une ou plusieurs semaines.

Si le contenu reste le même, le nombre d’heures de cours diffère en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 10h pour les formations continues.

La formation vise l’obtention du bloc de compétences 2 de la certification RNCP de niveau 7 “Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle” délivrée par ANAPIJ et enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles  sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus, consulter la fiche

Le candidat reconnait avoir pris connaissance que le titre « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » RNCP38587 est composé de 4 blocs de compétences : 

– Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
– Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
– Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
– Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys certifiant les candidats au RNCP se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Scientist.

Vous réaliserez un projet en groupe avec d’autres membres de votre promotion. Nos sujets sont actualisés mensuellement et sont inspirés des travaux que nous menons en entreprise. Vous pourrez aussi proposer un projet personnel, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique le valide.
Évidemment cela rajoute de la difficulté et aussi du réalisme afin de vous rendre pleinement opérationnel : des données non cleanées, des modèles non pré-entrainés, mais nos professeurs sont là pour vous aider à chaque étape de ce projet.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises car il assure la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de la formation Data Scientist. Des compétences qui ne sont pas uniquement techniques puisque les soft-skills sont également mises en valeur:

– Transmettre des informations.
– Présenter et vulgariser son travail.
– Mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

En somme c’est un projet qui va nécessiter un véritable investissement : le tiers de votre temps passé sur la formation sera sur le projet.
Chaque grande étape met en avant un nouvel aspect abordé en cours. Le projet est encadré d’un mentor projet afin de vous orienter et vous coacher. 

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :

– Les soutenances écrites et orales du projet, qui permettent de développer ces compétences.
– Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
– Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.

Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest. 

Notre formation Data Scientist vous permettra d’obtenir un certificat de formation délivré par  Mines Paris – PSL Executive Education.

Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’une école de rang mondial. Cette attestation de formation est un gage de qualité garantissant un contenu de formation complet à chacun de nos apprenants.

La formation vise également la validation  du bloc de compétences 2 de la certification RNCP de niveau 7 “Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle” délivrée par ANAPIJ et enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles  sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus, consulter la fiche.

A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys certifiant les candidats au RNCP se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.

L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP.

La certification est composée de 4 blocs de compétences : 

– Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
– Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
– Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
– Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

A l’issue de l’obtention du bloc de compétences 2 du RNCP38587, l’emploi accessible est Data Scientist.

Après avoir obtenu la certification RNCP38587 dans son entièreté les types d’emplois accessibles sont les suivants :

– Ingénieur en intelligence artificielle
– Chef de projet intelligence artificielle
– Big data engineer 
– Ingénieur deep learning / machine learning 
– Ingénieur DevOps 
– Développeur spécialiste IA / deep learning / machine learning 
– Analyste spécialiste IA / deep learning / machine learning 
– Data engineer

La capacité à maîtriser la data s’avère être très précieuse dans certains métiers comme chercheur ou actuaire.

Ils bénéficient énormément de la valeur ajoutée qu’apportent les sciences des données, tout comme la plupart des professions quantitatives qui impliquent des statistiques.
La data leur offre des nouvelles portes et opportunités. 

Pour répondre à cette question, nous avons mené notre propre enquête auprès d’une quarantaine d’entreprises partenaires. 

Pour découvrir le détail de l’enquête, ainsi que la rémunération des métiers de la data science découvrez cet article ! 

En fonction du secteur et de l’entreprise le salaire d’un Data Scientist junior est compris entre 35 et 50 000 € par an. 

Après 4 ans d’expérience, ce salaire augmente considérablement et oscille entre 50 et 65 000 euros.

A l’issue de l’obtention du bloc de compétences 2 du RNCP38587, l’emploi accessible est Data Scientist.

Après avoir obtenu la certification RNCP38587 dans son entièreté les types d’emplois accessibles sont les suivants :

– Ingénieur en intelligence artificielle
– Chef de projet intelligence artificielle
– Big data engineer 
– Ingénieur deep learning / machine learning 
– Ingénieur DevOps 
– Développeur spécialiste IA / deep learning / machine learning 
– Analyste spécialiste IA / deep learning / machine learning 
– Data engineer

Après analyse des certifications comparables, des équivalences partielles de la certification Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle sont recensées au RNCP de France Compétences. Pour plus d’information, se référer à la fiche RNCP38587.

En  terme  de  passerelle  métier,  le  Data Scientist peut  s’orienter vers le métier de Data Engineer.  Le chef de projet en intelligence artificielle peut quant à lui s’orienter vers le métier de Data Architect ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique. 

Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé

En devenant Data Scientist vous exercerez l’un des métiers principaux du Machine Learning.

Afin de maîtriser l’ensemble du spectre du Machine Learning et notamment la partie engineering et mise en production de modèles, le Data Scientist peut suivre notre nouveau cursus Machine Learning Engineer et acquérir les compétences du Data Engineer.

Combiné à la certification Amazon Certified Cloud Practitioner, ce cursus vous permettra en quelques mois de séduire les plus grandes entreprises européennes.

Après un cursus data scientist, vous pouvez poursuivre votre formation avec le parcours MLOPS afin de décrocher le titre de Machine Learning Engineer ou vous diriger vers un cursus expert en Deep Learning : NLP ou Computer vision. 

Le métier de Data Scientist est en constante évolution et les perspectives pour les data scientists juniors sont prometteuses.

Selon le baromètre 2021 des salaires du cabinet de recrutement Hays, le salaire médian des data scientists en France est de 75 000 euros brut par an. Cela peut varier en fonction de l’expérience et des compétences du candidat, mais en général, les data scientists juniors peuvent s’attendre à des salaires compris entre 45 000 et 60 000 euros brut par an. Cependant, il est important de noter que ces chiffres sont indicatifs et peuvent varier en fonction de nombreux facteurs.

Selon les prévisions de Statista, le volume de données générées dans le monde devrait atteindre 175 zettaoctets en 2025, soit une augmentation de plus de 60 % par rapport à 2020. La demande pour des professionnels compétents en data science devrait continuer de croître dans les années à venir, offrant de nombreuses opportunités de carrière. 

Pour s’adapter à cette évolution et se démarquer sur le marché du travail, il est recommandé aux data scientists juniors de s’orienter vers le monde des PME et ETI moins matures sur les sujets de la data science. Ces entreprises ont souvent besoin de professionnels expérimentés pour les aider à développer leur stratégie de data et à mettre en place des solutions de data science efficaces.

Il est également important pour les data scientists juniors de se spécialiser dans différents domaines, comme le cloud. En préparant une certification cloud, comme celles proposées par AWS ou Microsoft Azure, ils pourront démontrer leur expertise et se différencier des autres candidats.

Une autre voie de spécialisation intéressante pour les data scientists juniors est la MLOps, qui leur permettra de maîtriser les aspects techniques de la mise en production de modèles de machine learning. Cette compétence est particulièrement recherchée sur le marché du travail et peut être un atout majeur pour se démarquer.

Enfin, les data scientists juniors peuvent également se spécialiser dans des domaines tels que le deep learning, la computer vision ou le NLP, qui sont en forte demande dans l’industrie. En faisant régulièrement de la veille et en capitalisant sur leur projet fil rouge DataScientest, ils pourront développer une expertise solide dans ces domaines et se faire connaître en tant qu’experts.

Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.

En parallèle, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science.

Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations.

Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.

Il s’agit essentiellement de questions mathématiques abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en fonctions, suites et séries, calcul matriciel et résolution d’équations.

Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation à la Data Science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Le cursus Data Scientist est accessible par la voie de la formation continue.

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride. Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur notre plateforme d’entraînement dédiée, temps durant lequel vous serez coachés par nos experts Data Scientists, et 15% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre. C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation.

Nous avons d’ailleurs détaillé les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet.

Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo.

Évidemment !

Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.

En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack. 

De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles !

Des évaluations continues sous la forme de cas pratiques en ligne jalonnent le parcours de formation, leurs modalités seront explicitées par le formateur en début de module. 

Ces évaluations sont corrigées à la main par notre panel de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

Les modalités d’évaluations certificatives des 4 blocs RNCP sont détaillées ci-dessous :

– Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
Epreuve RNCP – Mise en situation professionnelle reconstituée à travers un jeu de rôle avec simulation MOA/MOE. Chaque candidat réalise en équipe et pour le compte d’une entreprise donnée : un audit, un cahier des charges, une proposition de solution d’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le schéma directeur informatique.
– Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
Epreuve RNCP 2.1 – Mise en situation professionnelle projet d’implémentation et d’utilisation des modèles et algorithmes relatifs au Machine Learning dans un cas pratique réel.
Epreuve RNCP 2.2 – Mise en situation professionnelle reconstituée développement d’une application (sous la forme d’un client lourd, d’un site web ou d’une application mobile) interagissant avec une API (interface de programmation applicative) hébergeant différents modèles pré-entraînés grâce aux datasets appropriés et préalablement constitués.
– Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
Epreuve RNCP 3.1 – Mise en place d’un projet Big Data, avec proposition d’une infrastructure adaptée (plateforme Hadoop, Spark, gestion de flux avec Kafka) et installation.
Epreuve RNCP 3.2 – Projet de manipulation des principaux composants d’une solution de cloud IaaS avec les produits d’un fournisseur Cloud (Amazon Web Services, Azure ou AliBaba).
– Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
Epreuve RNCP 4.1 – Chaque candidat résout, sur une plateforme professionnelle de type  Kaggle, des problèmes en science des données.
Epreuve RNCP 4.2 – Mise en place d’une solution d’amélioration de la performance d’une entreprise à l’aide d’outils de type Systèmes Décisionnels (PowerBI)
Chaque bloc peut être acquis individuellement. La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys validant la diplomation des candidats se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.

Oui, vous bénéficierez d’un accompagnement personnalisé tout au long de la formation. Nos professeurs, qui sont aussi les concepteurs du programme, sont disponibles pour répondre à toutes vos questions. Un forum d’entraide et un suivi pédagogique via des outils comme Slack sont également disponibles.

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : [email protected].

Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech

Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.

Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.

Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
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Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !
A noter qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.

Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.
Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

– Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
– Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte. Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
– Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).

Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.
Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.