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Formation data science : pourquoi et comment choisir ?

Formation data science

A l’ère de la numérisation de tous les processus métier, les entreprises et les organisations produisent aujourd’hui quantité incommensurables de données. Pouvoir les analyser et les valoriser représente un enjeu de taille et un avantage compétitif considérable. De nouveaux champs de compétences sont donc requis pour satisfaire ces besoins. Tout ce qu’il faut savoir sur la formation data science.

Avec l’omniprésence des réseaux, des objets connectés, du streaming, du cloud, les entreprises et leur organisation ont de plus en plus besoin de cadres hautement qualifiés en data management.

Data science : quésaco ?

De manière générale, la data science se présente comme l’analyse et l’interprétation de données numériques complexes. Elle s’inscrit dans le cadre de la prise de décision éclairée par l’information. Il peut s’agir de l’analyse d’un site Internet, d’une application, d’un système ou encore d’un logiciel.

C’est dans ce contexte que les entreprises ou organisations font appel aux data scientists. Leur mission ? Identifier de nouveaux axes d’optimisation ainsi que des leviers de croissance et de nouveaux modes de fonctionnement dans les bottes de données. Ceci afin d’améliorer en continu la performance et la rentabilité de l’entreprise.

Pour ce faire, le data scientist met au point des systèmes et des algorithmes qui vont servir à l’automatisation de l’analyse de bases de données. Et leur déploiement à grande échelle.

Dans les détails, le professionnel va établir la relation mathématique entre des valeurs mesurées et un phénomène. Cette représentation mathématique va permettre de prédire et anticiper des situations, actions et comportements futurs. Puis, d’orienter la prise de décisions stratégiques pour y faire face.

Pourquoi faire une formation data science ?

Si la transformation numérique a profondément modifié nos modes de consommation et de communication, elle a aussi révolutionné les méthodes de travail et de production. Aujourd’hui, les entreprises doivent non seulement s’adapter constamment aux nouvelles tendances technologiques. Mais, elles font également face à un flux important de données à gérer. Et pour cela, elles doivent sans cesse se mettre à jour.

En l’occurrence, le stockage en temps réel et en quantité des mégadonnées de toutes sortes est devenu incontournable dans un grand nombre de secteurs. Et bien sûr, une bonne analyse de ces données ainsi que leur exploitation sont également cruciales.

Pour répondre à ces nouveaux enjeux, de plus en plus d’entreprises recherchent des candidats qualifiés et compétents en data management pour la gestion, l’analyse et l’exploitation des données massives.

Et il faut dire que même s’il est très récent, le métier en data science a de quoi faire rêver. Non seulement, il permet d’accéder à un poste à haute responsabilité avec un salaire élevé à la clé. En moyenne, 120 000 dollars par an.

Au-delà du salaire, c’est également un métier passionnant où se côtoie challenge et développement de compétences. D’ailleurs, le métier data scientist trône à la première place du top 25 des meilleurs métiers du monde du prestigieux site de recherche d’emploi Glassdoor.

De plus, compte tenu de l’extrême spécialisation requise pour travailler dans ce domaine, les offres d’emploi sont relativement nombreuses et largement supérieures aux bassins de candidats. Ainsi, il s’agit d’un domaine très peu concurrentiel où il est particulièrement aisé de trouver une opportunité d’embauche.

C’est ainsi que de nombreux étudiants ou professionnels en reconversion, souhaitent aujourd’hui passer par une formation data science pour faire carrière dans ce domaine.

Acquérir les compétences requises à travers une formation data science

Si le métier de data scientist est décidément passionnant, ce poste à haute responsabilité requiert des prédispositions naturelles. Mais aussi une formation de haut niveau.

Entre autres, comme le data scientist explore et compare une quantité astronomique de données issues de sources très diversifiées, il a besoin de faire une analyse très pointue. L’objectif étant de rendre les données exploitables.

Concrètement, l’analyse de data sert de grille de lecture pertinente au regard des enjeux et problématiques stratégiques de l’entreprise. De fait, elle permet de traduire les besoins métiers en problématique de data science.

De manière générale, suivre une formation en data science va ainsi permettre de développer toutes les compétences d’un scientifique des données. Telles que :

  • La maîtrise de différents outils métiers et les langages de programmation
  • La collecte et préparation des données
  • L’analyse ensembles de données riches
  • La prise de décisions complexes en utilisant la donnée
  • La programmation des algorithmes de Machine Learning via le langage Python
  • Le déploiement des algorithmes dans le cloud avec les outils du Big Data
  • L’utilisation de toute la puissance de l’intelligence artificielle et du Machine Learning pour résoudre des problématiques concrètes via les algorithmes.

En parallèle, pour pouvoir suivre une formation data science, certains prérequis sont nécessaires :

  •  Excellente maîtrise d’un langage informatique
  •  Connaissance approfondie des techniques d’analyse des données, des méthodologies statistiques
  •  Maîtrise d’un outil analytique
  •  Excellent bagage en mathématiques (au minimum avoir des notions de calculs statistiques)
  •  Notions d’informatique algorithmique, base de données et terminal

Comment choisir sa formation de data scientist ?

La data science est une discipline assez complexe. A un tel point d’ailleurs, que même sa définition suscite parfois une certaine confusion. Et cela aussi bien dans le domaine professionnel qu’éducatif. Pour cette raison, il est important de suivre une formation adaptée lorsque l’on souhaite se lancer dans ce métier.

Bien sûr, toutes les formations data science ne se valent pas. De fait, comme chaque organisme propose son propre programme, le contenu peut fortement varier d’une formation à l’autre. De même que la qualité de l’enseignement et les méthodes pédagogiques utilisées. Parfois, les formations proposées peuvent être superficielles et limitées aux aspects théoriques.

Ainsi, il faut absolument choisir la bonne formation data science. Entre autres, pour être sûr de faire le bon choix, il est important de bien vérifier le contenu du programme, les notions abordées, le corps enseignant ainsi que la reconnaissance industrielle.

Dans les faits, une bonne formation data science doit être composée de différents modules qui visent à répondre au mieux aux besoins des entreprises de tous les secteurs. On doit notamment y retrouver :

  •   Un module dédié au langage de programmation Python, et à ses bibliothèques Numpy et Pandas
  • Une formation en data visualisation
  •  Un module dédié à la machine learning pour la création des algorithmes
  • Un programme axé sur le deep learning ou communément appelé apprentissage automatique
  • Une formation poussée sur les systèmes complexes et l’intelligence artificielle

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