DataScientest propose un catalogue de formations en data science, dont des formations data analyst pour apprendre à traiter les données et en extraire des informations pour répondre aux enjeux sociétaux.
/ Publié le 25 mars 2021 à 11:06 /
Des formations en data science, des profils recherchés par les entreprises
Les emplois autour des données continuent de croître avec l’essor de la technologie numérique. « La collecte et la gestion des données sont devenues un enjeu économique stratégique pour de nombreuses entreprises », confirme Aurélia Fellous, chef de produit croissance chez DataScientest. Au cours des dernières années, ils ont réalisé leur potentiel en termes d’affaires et d’optimisation des stratégies de marketing et de production. Cette pratique a conduit à la naissance d’un nouveau secteur et d’un nouveau métier : la science des données. Cette nouvelle branche devient le centre de la chaîne d’exploitation des données, ce qui explique la demande croissante de profils compétents dans ce domaine. »
La plupart des industries recherchent maintenant des experts pour puiser dans cette nouvelle source d’information. DataScientest, qui a étudié les besoins des recruteurs en data science, propose des formations spécialisées pour devenir data analyst, data scientist, data ingénieur, ou rejoindre une formation en data management. Il s’adresse aux professionnels qui souhaitent acquérir des compétences data ou qui souhaitent aller plus loin, par exemple pour créer des modèles de machine learning. Le profil est très diversifié et provient de tous types de secteurs d’activité (aéronautique, bancassurance, actionnariat, journalisme, etc.). « Il est important de bien définir chaque métier afin de mieux comprendre les attentes des entreprises d’aujourd’hui et ainsi aligner la formation souhaitée avec les opportunités d’emploi », ajoute Aurélia Fellous.
Découvrez les formations data science de DataScientest
3 parcours pour devenir un expert de la data science, dont un cursus de Data Analyst
La science des données s’articule autour de 3 métiers principaux : data analyst, data scientist et data engineer. Le data analyst a un rôle central : il traite les données pour en extraire des informations qui permettront de répondre à des problématiques précises. De leur côté, les data scientists résolvent les problématiques de leur entreprise par l’analyse de données et la mise en place de modèles (Machine et Deep Learning). Responsables de l’infrastructure de données, les ingénieurs de données développent et mettent en œuvre des processus de collecte, de gestion, de stockage et de modélisation des données. Pour les profils moins scientifiques, des cours de data management sont également proposés pour maîtriser les problématiques liées à la data science et avoir les notions de base de la programmation.
Les missions du data analyst
Spécialistes de l’analyse des données et de leur exploitation, les data analysts présentent différentes missions :
Les compétences du data analyst
La maîtrise des langages de programmation tels que Python, mais aussi R et SAS, fait partie des compétences requises par les analystes de données. « Il doit également être capable d’effectuer des dataviz, faire parler les données, créer des tableaux de bord, exprimer les besoins liés aux tendances observées. Il évolue en autonomie dans l’exploration et fait ressortir des tendances ou des chiffres à partir des données, grâce aux tableaux de bord et à la production visuelle qui il peut communiquer et d’autres entreprises », a expliqué le chef de produit de croissance. Le salaire moyen d’un data analyst, selon une étude menée par DataScientest auprès des Chief Data Officers d’une trentaine d’entreprises du CAC 40, se situe entre 35 000 et 60 000 euros par an.
Pour participer à la formation d’analyste de données, dont la prochaine session est prévue le 6 avril, il faut être titulaire d’un baccalauréat avec une appétence pour les mathématiques. Le test permet de vérifier le niveau des candidats et de les orienter vers la formation qui leur convient le mieux. Le diplôme obtenu est sanctionné par une attestation de formation de l’Université Paris la Sorbonne. Chaque formation est éligible au CPF.
En savoir plus sur la formation d’analyste de données
Une pédagogie basée sur le principe du learning by doing
Les formations en science des données proposées par DataScientest, y compris celles qui permettent d’acquérir les compétences pour devenir analyste de données, sont présentées dans un format hybride et flexible. Il vous permet de bénéficier de deux master classes en présentiel, avec l’accompagnement d’un formateur data scientist par visioconférence, et à distance, pour pouvoir gérer votre emploi du temps en fonction de votre rythme. « Le fait d’avoir travaillé avec des entreprises précédentes nous a permis de créer un parcours de formation flexible, afin que les employés puissent se former selon un horaire en dehors du bureau. »
La pratique au cœur de l’apprentissage de DataScientest
La pédagogie dispensée par l’organisme de formation en science des données est basée sur la méthode learning by doing, pour concrétiser l’apprentissage des connaissances par la pratique. « Pour retenir le concept, il est important de pratiquer », confirme Aurélia Fellous. Pour cela, plusieurs outils sont à la disposition des étudiants :
Un projet data pour mettre en pratique les compétences techniques acquises
Le projet de données de fil rouge est réalisé le long de la formation de paires ou de trinômes, à partir d’une liste de sujets sélectionnés dans l’actualité sur des ensembles de données pertinents. Les étudiants ont également la possibilité de soumettre leurs propres projets. « A la fin du cursus, ils auront un projet concret sur la donnée qu’ils pourront mettre sur leur CV. Parmi les projets qui figuraient dans la formation data science : des lunettes connectées pour présenter les sous-titres des propos de leur interlocuteur aux malentendants, détection des maladies des plantes par l’utilisation d’algorithmes, ou encore optimisation des itinéraires des touristes à Paris… Ce projet a été présenté lors de la première édition des Data Days.
Au-delà des compétences techniques, les projets data permettent également aux apprenants d’acquérir des soft skills importants dans l’exercice du métier. « En science des données, la technologie évolue constamment, il faut donc pouvoir obtenir des informations de la plate-forme de code afin qu’elle puisse être mise à jour. En travaillant en équipe, ils échangent, partagent, rendent le code accessible et compréhensible pour les autres équipes L’idée de communiquer avec cette expression verbale est également importante car ce profil représente le cœur de nombreux projets liés à la donnée dans l’entreprise », précise Aurélia Fellous. Une formule efficace puisque le taux de réussite des formations en science des données proposées par DataScientest est supérieur à 90 %.
Découvrez la formation Data Science DataScientest