Reconversion professionnelle : le succès des formations de data scientist

Vous envisagez une reconversion professionnelle ? Et si vous vous formiez au métier de Data Scientist ?

Comme le dit si bien la Havard Business Review, la profession de data scientist est le “métier le plus sexy du XXIe siècle”. Cela prouve en effet que la data science ou la science des données a le vent en poupe. Cela explique également l’attrait pour les formations de data scientist. Plus encore, le développement de la numérisation et du big data incite les reconversions professionnelles dans ce secteur. Découvrez en quoi consiste réellement le métier de concepteur développeur en Sciences des données.

Quelles sont les missions du data scientist ?

En tant qu’expert en analyse de données, le data scientist est capable de résoudre les problèmes les plus complexes. Cette science porte particulièrement sur le traitement, l’analyse, la modélisation des données et l’interprétation des résultats en vue de répondre efficacement aux besoins d’une entreprise. Ainsi, le data scientist dispose de l’expertise nécessaire pour définir les algorithmes d’analyses et mettre en exergue les plus pertinents. Son rôle consiste aussi à réaliser une veille sur les différents modèles d’analyse de données et à collecter de grands volumes de données non structurées. Ces dernières seront ainsi transformées dans un format exploitable par le reste de l’équipe.

Qu’est-ce qui explique le succès des formations de data scientist ?

Le métier de data scientist est particulièrement plébiscité dans le cadre d’une reconversion professionnelle. Mais avant de projeter un revirement de carrière afin de devenir un expert de l’analyse de données, il convient d’en savoir plus sur les formations de data scientist via les sites spécialisés. Quoi qu’il en soit, mieux vaut opter pour un programme qui s’adapte à votre rythme. Ainsi, vous pourrez vous former à temps partiel ou à plein temps, en fonction de votre emploi du temps. Rappelons que les formations sont recommandées pour ceux qui souhaitent monter leur startup Data ou qui veulent évoluer en tant que data analyst ou data scientist.

L’intérêt croissant pour le métier de data scientist s’explique par une demande élevée de scientifiques de données sur le marché du travail. Comme le confirment l’INSEE et le Bureau du travail et des statistiques, il faudra s’attendre à une croissance de l’emploi de 16% dans le domaine des Sciences des données d’ici 2028. Compte tenu de la demande, bon nombre d’informaticiens débutent actuellement en tant qu’analystes de données. Leur mission consiste à extraire les données structurées issues des systèmes CRM ou des bases MySQL. Le métier d’analyste de premier échelon consiste aussi à développer des visualisations de base et à analyser les résultats des tests.

Ainsi, un analyste de données peut très bien aspirer à une carrière de data scientist. À ce propos, une étude Burtchworks affirme que les employeurs recherchent particulièrement des experts en données disposant de compétences spécialisées, notamment en intelligence artificielle et en traitement du langage naturel. La forte demande fait que les informaticiens qualifiés en information et en recherche, dont les data scientist font partie, profitent de très belles perspectives d’emploi et de salaires particulièrement attractifs.

La formation généralement recommandée aux personnes souhaitant devenir data scientist comprend le suivi de 420 heures et la réalisation d’une dizaine de projets. Le programme de formation permet aux apprenants d’acquérir des compétences sur tous les aspects d’un projet data : de l’extraction et la collecte de données jusqu’à la mise en production de certains modèles, en passant par le déploiement d’applications Web.

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Devenir data scientist : quelles sont les compétences nécessaires ?

Vous l’aurez compris, le métier de data scientist requiert de solides compétences en programmation informatique et des connaissances approfondies en data mining. Cette science implique d’être à l’aise avec les statistiques ainsi que les chiffres. Vous devez également maîtriser les bases de données, ainsi que les outils de data management.

Outre les compétences en informatique, le data scientist doit disposer de compétences en marketing en vue de comprendre et de résoudre les problématiques de l’entreprise. Ces nombreuses missions, aussi complexes les unes que les autres, impliquent un bon sens de l’analyse et un bon esprit critique. Par ailleurs, un concepteur développeur en Sciences des données doit être curieux.

Data analyst et data scientist : comment les différencier ?

À l’instar du data scientist, le data analyst est un véritable expert en Sciences des données. En revanche, ce professionnel va surtout travailler les données existantes, celles qui ont été extraites et segmentées au préalable. Le data analyst tentera ainsi de les comprendre afin de proposer des solutions pertinentes voire efficaces. À proprement parler, le métier de data scientist requiert de solides compétences techniques et marketing.

Néanmoins, c’est une profession beaucoup plus accessible que le métier de data scientist. En plus de ses compétences en marketing, le concepteur développeur en Sciences des données doit en effet maîtriser le machine learning et disposer de solides bases en mathématiques, en statistiques, en algorithmes, en programmation et en visualisation des données.

Quels sont les outils du data scientist ?

En tant qu’expert en informatique, le principal allié du data scientist reste le code. Il maîtrise entre autres les langages de programmation tels que R ou Python qui donnent accès à de nombreuses librairies. En outre, les notebooks Jupyter ainsi que les environnements de développement Python s’avèrent utiles pour éditer son code. À ce stade, il convient de rappeler les librairies incontournables comme Seaborn et Matplotlib pour la visualisation. Numpy et Pandas servent pour le preprocessing, le Scikit-learn et pour la gestion des données. En outre, un data scientist aguerri maîtrise parfaitement Pytorch et Tensorflow. Ces librairies permettent notamment l’implantation des modèles de Deep Learning.

Que faut-il savoir sur les technologies big data ?

Avec la démocratisation d’internet, la révolution de l’information et les coûts de stockage réduits, les données disponibles connaissent une augmentation exponentielle. Ainsi, la data science inclut forcément les problématiques relatives à la gestion et à la connecte des données. On parle alors de data crunching, de big data et de datamining.

L’open data

Même si la plupart des algorithmes sont en open source (accessibles à tous), les données restent sous haute protection. Pour l’heure, seules les données émanant des institutions publiques sont accessibles, d’où la terminologie “open data”.

Le data mining

Il faut déjà comprendre le contexte relatif aux données numériques disponibles. Ces dernières sont souvent dispersées, incomplètes, erronées, voire formatées. C’est là où le data mining revêt tout son intérêt. Cette discipline rassemble les techniques permettant de collecter, de nettoyer et de formater les données en vue de les rendre plus exploitables. Notez que la data science est un domaine très étendu et très dynamique. Elle traite ainsi une très grande diversité de problématiques.

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Deep learning et machine learning : quelles différences ?

L’intelligence artificielle (IA) est l’un des aspects des Sciences des données. Les algorithmes deviennent de plus en plus performants, mais pas assez pour imiter l’esprit humain, d’où l’importance du NLP (Natural language processing). En d’autres termes, les applications classifient les textes et intègrent la fonction de reconnaissance vocale. Elles se déclinent sous la forme d’assistants virtuels ou vocaux, comme Alexa et Siri. Les bots automatisés sont également très en vogue. Mais l’intelligence artificielle implique des techniques d’optimisation comme le machine learning et le deep learning.

Le deep learning

Le deep learning intègre les algorithmes de machine learning qui réalisent des tâches plutôt complexes comme le NLP et l’analyse d’images. La terminologie “deep” fait référence au réseau de neurones composé de nombreuses couches connectées en cascade. Il faut savoir que le deep learning est inspiré du cerveau humain.

Le machine learning

Il s’agit d’algorithmes génériques qui se règlent selon l’application. L’ordinateur regroupe les données, prend des notes et analyse les diverses corrélations. Rappelons que le deep learning fait partie des sous-catégories d’algorithmes de machine learning. Bien que complexe, la data science est systématiquement orientée vers le business.

De ce fait, une entreprise ne peut maîtriser ces nouvelles techniques sans l’expertise d’un ou de plusieurs concepteurs développeurs en sciences des données. Ces experts jouent un rôle essentiel dans l’intégration des pratiques et des méthodes informatiques visant à développer les projets data au sein de l’entreprise. Les approches telles que le DataOps ou encore le MLOps sont alors sollicitées. Elles combinent les process, les outils et les méthodes visant à réaliser un projet data.

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