Depuis quelques années, les métiers du Big Data connaissent un véritable boom en raison de l’avènement des réseaux sociaux, de la digitalisation de la société ou encore du développement des objets connectés. Il n’est donc pas rare de voir plusieurs professionnels se reconvertir dans ce secteur, et plus précisément d’opter pour la profession de data scientist. Cependant, pour pouvoir exercer ce métier, certaines formations et compétences sont nécessaires. Voici quelques conseils pour réussir votre reconversion en data scientist.
Les formations certifiantes pour devenir data scientist
Pour exercer en tant que data scientist, vous devez développer des compétences spécifiques pour ce métier. Pour cela, vous devez passer par une formation certifiante. On compte en France une quarantaine de formations qui permettent de préparer au métier de data scientist. Ces formations peuvent être classées en plusieurs catégories et accessibles selon votre profil et vos besoins. Pour exercer en tant que data scientist, vous pouvez passer par des organismes de formation spécialisés comme jedha.co. Cela vous permettra ainsi de développer les compétences nécessaires pour vous former aux différents métiers de Data (Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer). De plus, les formations de Jedha sont maintenant inscrites au RNCP, permettant un financement via CPF (Compte Personnel de Formation) vous garantissant un diplôme reconnu d’Etat de niveau BAC +3/4.
Ces organismes proposent des formations de qualité, adaptées à votre parcours et à vos objectifs. Par ailleurs, si vous souhaitez apprendre à créer des QR codes pour votre entreprise, ces organismes proposent également des formations dans ce domaine.
Les formations certifiantes de niveau BAC + 3
Pour vous reconvertir dans la Data Science, vous pouvez suivre des formations de niveau BAC + 3 comme un DUT en Informatique, une Licence Professionnelle aux métiers de la statistique ou encore une Licence Professionnelle aux métiers de l’Informatique. Ce cursus est généralement destiné aux personnes qui partent de zéro et qui espèrent exercer dans ce métier.
Les formations certifiantes de niveau BAC + 5
Plusieurs formations certifiantes comme le Master en Informatique, le Master en Sciences de Données, le Master en Mathématiques ou encore le Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises), permettent de se reconvertir en Data Scientist. Nous pouvons également ajouter le Master SIAD (Système d’Information et d’Aide à la Décision), le Master spécialisé en Big Data et les formations d’ingénierie en data center qui permettent de renforcer vos compétences en vue d’exercer plus sereinement ce métier.
Les formations certifiantes de niveau BAC + 6
Vous avez aussi la possibilité de suivre des formations plus approfondies qui vous aideront à maîtriser tous les aspects de ce métier. Par exemple, le Master Spécialisé (MS) en Big Data offre des spécialisations comme l’analyse management et valorisation responsable ou encore la gestion et l’analyse des données massives.
Les connaissances requises pour réussir sa reconversion au métier de Data Scientist
En général, les métiers du Data exigent la maîtrise de certaines compétences de base. Il s’agit entre autres de la connaissance du SQL, d’Hadoop et du langage de programmation. Ajouté à cela, il est également important d’avoir des compétences en matière de communication, mais également des capacités à s’adapter au travail en équipe. Pour une reconversion réussie en Data Scientist, il est indispensable d’avoir des connaissances de base dans certains domaines.
Comprendre les fondamentaux de la Data Science
Pour exercer en tant que Data Scientist dans une entreprise, vous devez absolument maîtriser les bases de la science des données. Il ne s’agit pas seulement d’appliquer les méthodes de Machine Learning, mais d’apprendre d’abord à en comprendre les fondamentaux.
Vous devez en effet être capable de distinguer le Deep Learning du Machine Learning, puis de différencier les notions de Data Science, de l’ingénierie des données et de l’analyse métier. Vous devez également maîtriser les outils fréquemment utilisés sur le bout des doigts. Pour finir, devenir Data Scientist, c’est aussi être capable de différencier l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé d’une part, mais c’est aussi savoir distinguer les problèmes de classification et de régression.
Des connaissances en statistique
Des connaissances dans le domaine des statistiques sont essentielles pour exercer dans tous les métiers de Data, particulièrement dans la fonction de Data Scientist. C’est en effet grâce aux notions de calculs statistiques que ce dernier pourra déterminer une technique d’approche et d’analyse des données de la société.
Les statistiques constituent la fondation du Machine Learning. Elles sont indispensables dans la production de modèles de qualité. Plus concrètement, une maîtrise des concepts de statistiques descriptives permettra au professionnel Data d’aborder au mieux son métier. Ce dernier doit savoir calculer les moyennes, les médianes, la déviation ou encore la variance. Il doit également avoir des connaissances sur les notions de statistiques inférentielles, les probabilités et les différentes distributions. Pour compléter son cursus initial, le Data Scientist doit également avoir certaines connaissances en analyse de données.
Même si une Licence suffit pour débuter, l’idéal est de disposer au minimum d’un Master, d’un niveau BAC + 6 ou d’avoir un MBA. C’est en effet le niveau de connaissances requis pour pouvoir maîtriser les exigences de ce métier et réussir sa reconversion.
