Deviens un top performer avec
Le monde évolue vite, c'est le moment de se former aux métiers de demain. C'est la formation d'excellence en data et IA appliquées au business, proposée à l'école.
Candidature
Le processus d'admission
Les critères d’admissions se fondent sur le potentiel de chacun : au-delà des diplômes, nous recherchons des individualités.
Le dépôt de candidature est 100% gratuit et 100% en ligne. La candidature se déroule en trois phases :
Envoi du dossier
Pour se faire il suffit de remplir le formulaire ci-dessus, il faut y joindre les pièces nécessaires pour valider l'inscription (Bachelor : lettre de motivation et bulletins de notes. Master of Science : CV, lettre de motivation et preuve d'obtention du bac+3).
Étude du dossier
Le dossier du candidat est évalué par le jury d'admission. S'en suit une proposition d'entretien en cas de validation du dossier.
Entretien d'admission
L'entretien est un moment privilégié avec le jury au cours duquel le candidat a la possibilité d'exposer ses motivations pour intégrer l'école.
Ce que nos étudiants disent de nous
Je suis alternant chez Carrefour en tant que data analyst. Mon travail consiste à consulter les dossiers de partage et nettoyer les données que j'ai récoltées. Le reste du temps, je code pour voir comment je peux améliorer mon programme. J'ai choisi ce poste car j'envisage de travailler dans la data mais aussi d'avoir un aspect business. C'est pourquoi Carrefour s'avère être la meilleure option.
Je suis Business Developer chez Eurolab Tech France, une entreprise de 3 personnes. Je suis chargé du développement où j'améliore la qualité de la prospection commerciale de l'entreprise grâce aux techniques de programmation que j'ai eu l'occasion de voir en cours à Eugenia School. C'est un vrai avantage compétitif d'avoir des notions d'analyse de données pour un business developer.
Aujourd’hui ; je suis apprentie data scientist au SIAAP, cela me permet de développer mes supers pouvoirs en data science pour un but qui est, à mon avis, noble. Eugenia School m’a aidé à développer les bonnes compétences pour maîtriser les métiers de la data au quotidien, mais aussi à avoir cette veille technologique et ainsi être capable de comprendre et d’utiliser les bons outils.
L'équipe pédagogique
Kevin
Rosamont Prombo
Professeur de data visualisation - Data Analyst chez Dataworkers
Eugenia School innove en matière d’éducation, ciselant l’apprentissage de la data avec des outils comme SQL, Power BI et Python lors du bootcamp de début de formation. Les étudiants émergent en tant que liaison essentielle entre les équipes data et business et sont parfaitement préparés pour exceller en tant que data analyst.
Lionel
Louis
Professeur de NoCode
La matrîse d'outils NoCode prodigue un avantage concurrentiel sur le marché du travail aujourd'hui. Le gain d'efficacité est tel, qu'allouer son temps à d'autres tâches devient facile.
Antoine
Bosché
Professeur de Financial Analytics - CEO de Matching
Power BI est devenu, en quelques années, l’outil phare des directions financières. Automatisation, prise de décision accélérée et sécurisation font partie des caractéristiques clés de Power BI. À Eugenia School, les étudiants ont la possibilité de s’exercer sur des cas réels directement rencontrés en entreprise
Clément
Boulé
Professeur de marketing - CEO de Mantractif
Dans un monde contrôlé par les données, les étudiants formés à Eugenia School auront un besoin accru de compréhension des enjeux marketing, dans un cadre d'excellence académique.
Taha
Daanoun
Professeur de scrapping and data cleaning
Découvrir l'automatisation des traitements de données avec Python est une aventure offerte par Eugenia School. Le programme met l'accent sur le scraping et le data cleaning, piliers de l'analyse moderne des données, tout en abordant la maîtrise des API REST et le nettoyage de données avec Python, et en explorant les techniques avancées de scraping web.
Corentin
Eveno
Professeur d'art oratoire - CEO de Hop Eloquence
Je citerai Robert Hollier "On n'improvise jamais mieux que lorsqu'on sait son texte". Le talent est rarement inné, il provient la plupart du temps du travail.