Data Scientist : une formation avec un emploi garanti

femme inscrite en bootcamp de data scientist

Le métier de Data Scientist est actuellement l’un des plus recherchés en entreprise, et cette tendance va se poursuivre dans les années à venir. Découvrez pourquoi et comment suivre une formation pour devenir scientifiques des données.

Au moment de choisir une formation, il est important d’opter pour un domaine d’avenir. Surtout si l’objectif est une reconversion. Après tout, il serait inutile de quitter votre emploi actuel pour un secteur d’activité dans lequel il est difficile de trouver un poste.

Avez-vous déjà entendu parler de la Data Science ? Cette discipline consiste à analyser les données, afin d’en extraire de précieuses informations exploitables. La science des données bouleverse actuellement les entreprises de toutes les industries, et représente un excellent choix de carrière.

En effet, les professionnels de la Data Science sont actuellement très recherchés. Dans tous les secteurs, les entreprises ont besoin de ces experts pour exploiter les données dont elles disposent, pour dégager toute leur valeur et profiter de nombreux avantages.

En s’appuyant sur les données, elles peuvent prendre de meilleures décisions, comprendre les attentes du consommateur, identifier leurs faiblesses, et découvrir de nouvelles opportunités de croissance. Les possibilités offertes par la science des données semblent illimitées, et représentent désormais un avantage compétitif.

C’est la raison pour laquelle les spécialistes sont sollicités de toutes parts. Le nombre de Data Scientists est largement inférieur à la demande, et les entreprises s’arrachent les meilleurs talents en proposant des salaires très attractifs .

Or, il ne s’agit que d’un début. Grâce aux nouvelles technologies, le volume de données ne cesse d’augmenter. À l’heure du ” Big Data “, les organisations croulent sous les informations en provenance des réseaux sociaux, du web ou des objets connectés. Toutes ces données n’attendent que d’être analysées pour révéler tous leurs secrets.

Ce phénomène va continuer dans le futur. De nouvelles sources données feront leur apparition, et de plus en plus d’entreprises se tourneront vers les données. Les besoins en experts qualifiés seront toujours plus importants. 

Choisir la Data Science pour vocation, c’est donc la garantie d’un emploi stable sur le long terme. Voici pourquoi choisir une formation de data scientist en format bootcamp.

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Pour profiter des bienfaits de la Data Science, il est indispensable de faire appel à un professionnel : le Data Scientist. Ce métier a été qualifié par l’Université d’Harvard de ” métier le plus sexy du XXIème siècle “, en raison de la forte demande et du salaire très attractif qui en découle.

Alors qu’est-ce qu’un Data Scientist ? Il s’agit en réalité d’un expert dans quatre disciplines différentes : les mathématiques, l’informatique, la communication, et le domaine d’activité de son entreprise.

En effet, au quotidien, le scientifique des données doit combiner des notions mathématiques comme les statistiques et les probabilités avec l’ingénierie logicielle, les langages de programmation ou l’architecture des données.

Il doit aussi comprendre tous les enjeux et les objectifs de son entreprise, et savoir communiquer les résultats de ses analyses avec les dirigeants de l’organisation aussi bien sous forme écrite qu’à l’oral.

Fort de cette quadruple expertise, le rôle du Data Scientist est de collecter des données en provenance de multiples sources, et de les analyser afin d’en dégager des insights exploitables. Les informations ainsi mises en lumière peuvent être utilisées pour guider les décisions de l’entreprise, et l’aider à atteindre ses objectifs.

Plus qu’un simple analyste, le Data Scientist est en mesure de choisir la bonne approche en fonction du problème spécifique. Cela nécessitera par exemple d’écrire de nouveaux algorithmes, ou de modifier des algorithmes existants.

Il est capable de manipuler les différentes sources de données et bases de données pour réaliser des requêtes, ou d’intégrer les données à des plateformes analytiques comme une Data Warehouse ou un Data Lake.

Ce scientifique ne se contente pas de résoudre des problèmes, mais d’en identifier de nouveaux et de les résoudre par la suite grâce aux données. C’est la raison pour laquelle son expertise est irremplaçable.

Comment devenir Data Scientist ?

Pour devenir Data Scientist, il existe différentes options. De nombreuses universités proposent aujourd’hui des programmes spécifiquement dédiés à cette discipline. Il s’agit généralement de parcours de niveau master bac+5.

Les fournisseurs de solutions logicielles, quant à eux, sont nombreux à proposer des certifications. Le meilleur moyen de devenir Data Scientist reste toutefois d’opter pour un bootcamp en ligne. Ces formations courtes, intensives et professionnalisantes permettent de s’insérer efficacement sur le marché de l’emploi.

Quelle que soit la voie choisie, il est indispensable d’acquérir des compétences techniques avancées en informatique et en mathématiques. Une connaissance du domaine et un sens de la communication sont également très importants.

En outre, le Data Scientist manie plusieurs outils. Les solutions utilisées peuvent varier d’une entreprise à l’autre, mais certains reviennent presque systématiquement.

En termes de langages de programmation, les plus fréquemment utilisés sont Python, R, et SQL pour la manipulation des bases de données relationnelles. Pour les statistiques, les maths, les algorithmes, la modélisation et la visualisation de données, les outils les plus populaires sont les bibliothèques Python comme Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy et Matplotlib.

Les notebooks Jupyter font aussi partie de l’arsenal de la Data Science, puisqu’ils favorisent la collaboration. Les technologies du Big Data comme Hadoop, Spark, Kafka, Hive, Pig ou Drill sont aussi très utilisées.

Enfin, les services et plateformes de Cloud Computing sont de plus en plus adoptés par les Data Scientists. Ces technologies sont notamment exploitées pour le stockage de données ou le Machine Learning.