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Cinq parcours incontournables pour se forger une carrière de data scientist
Le métier de data scientist est aujourd’hui l’un des plus convoités sur le marché du travail. En effet, avec l’accroissement exponentiel des données générées quotidiennement, les entreprises de tous secteurs cherchent à recruter des experts capables de transformer ces données brutes en informations précieuses. Plusieurs parcours peuvent mener à cette profession, chacun ayant ses particularités et avantages. Dans cet article, nous allons explorer cinq parcours incontournables qui vous permettront de devenir un professionnel de la data science.
1. Formations universitaires classiques
Les formations universitaires en mathématiques, statistiques ou informatique représentent un choix traditionnel mais solide pour accéder au métier de data scientist. Les programmes tels que ceux offerts par des universités renommées comme ISAE-Supaero et OpenClassrooms permettent d’acquérir une base théorique et pratique robuste. Ces formations incluent souvent :
- Mathématiques et statistiques: bases fondamentales pour comprendre les modèles prédictifs.
- Informatique: compréhension des algorithmes, des bases de données et des langages de programmation.
- Machine Learning: apprentissage des techniques avancées pour analyser et prédire des tendances.
Pour illustrer, un étudiant qui choisit une licence en mathématiques appliquées, suivie d’un master en data science, sera particulièrement bien préparé pour faire face aux défis du métier. Ces diplômes permettent également un accès à des stages dans des entreprises technologiques, facilitant ainsi l’entrée dans le monde professionnel.
2. Bootcamps et formations intensives
Les bootcamps comme ceux proposés par Le Wagon ou Simplon constituent une alternative dynamique et efficace pour apprendre les compétences nécessaires à la data science en un temps réduit. Ces programmes visent à former des professionnels en peu de temps en proposant :
- Un apprentissage pratique: étude de cas réels, projets en équipe sur des problématiques concrètes.
- Expertise des formateurs: avenues d’apprentissage guidées par des praticiens avec une expérience industrie.
- Réduction des barrières à l’entrée: aucun prérequis spécifique nécessaire, laissant la porte ouverte à des entrants de divers horizons.
Un ancien participant d’un bootcamp en data science a partagé son expérience, évoquant comment ce format intensif lui a permis d’acquérir rapidement les compétences recherchées par les employeurs. En seulement quelques mois, il était capable de créer des modèles et de travailler sur des projets d’analyse des données, ce qui lui a ouvert les portes d’un poste dans une start-up innovante.
3. Autoformation et MOOCs
Avec la montée en puissance des MOOCs (Massive Open Online Courses), se former à distance est devenu une option privilégiée pour de nombreux aspirants data scientists. Des plateformes comme Coursera, DataScientest ou France Université Numérique (FUN) offrent des cours spécialisés qui peuvent être suivis à son rythme. Les avantages de cette approche incluent :
- Flexibilité: possibilité d’apprendre à son propre rythme, d’adapter le parcours selon ses besoins.
- Cours variés: accès à des cours sur des sujets pointus tels que le traitement du langage naturel ou l’intelligence artificielle.
- Certification: possibilité d’obtenir des certifications reconnues, augmentant ainsi l’attractivité sur le marché du travail.
Par exemple, un individu déjà en emploi peut suivre un cours le soir ou le week-end pour renforcer ses compétences. Nombreux sont ceux qui ont réussi à évoluer vers des postes de data scientist après avoir suivi des cours sur des plateformes telles que Coursera.
4. Formation en entreprise et reconversion professionnelle
Les entreprises, conscientes de l’importance croissante des données, investissent souvent dans la formation de leurs employés. Des sociétés telles que Google et IBM proposent des programmes de formation internes pour développer des compétences en data science. Ces formations professionnelles incluent :
- Projets réels: travail sur des projets internes importants permettant d’acquérir une expérience précieuse.
- Mentorat: possibilité de recevoir des conseils de la part de data scientists expérimentés dans l’entreprise.
- Réseautage: opportunités d’établir des connexions professionnelles dans l’industrie.
Un exemple inspirant est celui d’un responsable marketing qui a décidé de se reconvertir pour devenir data scientist. Grâce à une formation interne proposée par son entreprise, il a pu acquérir les compétences requises tout en poursuivant son travail, ce qui a facilité sa transition.
5. Certification professionnelle et expertises reconnues
Pour les professionnels souhaitant prouver leur expertise dans le domaine, obtenir une certification professionnelle constitue une voie efficace. Des organismes comme DataScientest ainsi que Microsoft offrent des certifications reconnues qui certifient les compétences en data science. Ces certifications incluent des modules tels que :
- Analyse de données: interprétation des résultats, création de rapports.
- Machine Learning: maîtrise des outils avancés et des modèles.
- Pratiques éthiques en IA: compréhension des enjeux moraux et des bonnes pratiques liées à l’utilisation des données.
Les études montrent que les professionnels certifiés peuvent prétendre à des salaires plus élevés et ont un meilleur taux d’embauche par rapport aux non-certifiés. Par exemple, une étude de Glassdoor a révélé que les data scientists ayant obtenu des certifications peuvent gagner jusqu’à 20% de plus que leurs homologues sans certification.
Chaque parcours pour devenir data scientist présente ses avantages et inconvénients, dépendant des préférences personnelles, des antécédents académiques et des objectifs de carrière. Ainsi, il est crucial de se informer et d’évaluer soigneusement les options qui s’offrent à vous. L’engagement, la curiosité et la passion sont des atouts clés pour naviguer dans cet environnement dynamique et en constante évolution.
En conclusion, se lancer dans une carrière de data scientist requiert une formation adéquate, qu’elle soit formelle à l’université, via un bootcamp, en autoformation, par le biais de la formation d’entreprise, ou par l’obtention de certifications professionnelles. Le choix du parcours dépendra de nombreux facteurs, y compris votre expérience antérieure et votre disponibilité pour l’apprentissage.
Bonjour, je m’appelle Manu Dibango et j’ai 37 ans. Cadre supérieur dans l’administration, je suis passionné par la gestion et l’organisation. Bienvenue sur Camernews où je partage ma veille sur les nouvelles technologies et l’innovation.