Formation : les métiers de la data science, une valeur sûre sur le marché de l’emploi

Des formations en data science, des profils recherchés par les entreprises

Les métiers autour de la data ne cessent de se développer avec l’essor des technologies numériques. « La collecte et la gestion de données sont devenues des enjeux économiques stratégiques pour de nombreuses entreprises, confirme Aurélia Fellous, growth product manager chez DataScientest. Ces dernières années, elles se sont rendu compte de leur potentiel en matière de business et d’optimisation des stratégies marketing et de production. Ces pratiques ont engendré la naissance d’un tout nouveau secteur et de nouveaux emplois : la data science. Cette nouvelle branche étant au cœur de la chaîne d’exploitation de la donnée, cela explique la hausse de la demande des profils compétents dans ce domaine. »

La plupart des secteurs d’activité recherchent actuellement des experts pour exploiter cette nouvelle source d’informations. DataScientest, qui a étudié les besoins des recruteurs en data science, propose des formations spécialisées pour devenir data analyst, data scientist, data engineer, ou suivre un parcours en data management. Elles s’adressent aux professionnels souhaitant acquérir des compétences en data ou ceux qui désirent aller plus loin, pour créer par exemple des modèles de machine learning. Les profils sont très variés et issus de tous types de secteurs d’activité (aéronautique, bancassurance, actionnariat, journalisme…). « Il est essentiel de bien définir chaque métier afin de mieux appréhender les attentes actuelles des entreprises et ainsi aligner la formation que l’on souhaite suivre et les opportunités d’embauche », ajoute Aurélia Fellous.

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3 parcours pour devenir un expert de la data science, dont un cursus de Data Analyst

La data science s’articule autour de 3 métiers majeurs : data analyst, data scientist et data engineer. Le data analyst détient un rôle central : il traite les données pour en extraire des informations qui permettront de répondre à des enjeux spécifiques. De son côté, le data scientist résout les problèmes de son entreprise grâce à l’analyse de données et la mise en place de modèles (de Machine et Deep Learning ). Responsable de l’infrastructure data, le data engineer développe et met en place les processus de collecte, d’organisation, de stockage et de modélisation des données. Pour les profils moins scientifiques, un parcours en data management est également proposé pour maîtriser les enjeux liés à la data science et acquérir des notions de bases de programmation.

Les missions du data analyst

Spécialiste de l’analyse des données et de leur exploitation, le data analyst présente différentes missions :

• déterminer les données nécessaires aux analyses des futurs utilisateurs,
• procéder au nettoyage des données pour découvrir des tendances et des informations exploitables,
• contrôler la qualité des données à la disposition de son organisation,
• mettre en lumière les tendances tout en identifiant de nouvelles opportunités,
• créer des rapports sur ses observations pour les communiquer à son entreprise,
• participer à la sensibilisation des différentes équipes au monde de la data.

Les compétences du data analyst

La maîtrise des langages de programmation comme Python, mais aussi R et SAS, fait partie des compétences demandées au data analyst. « Il doit aussi être capable de réaliser des dataviz, faire parler les données, réaliser des tableaux de bord, exprimer des besoins par rapport à des tendances observées. Il évolue en autonomie sur l’exploration et la mise en avant de tendances ou de chiffres en provenance des données, grâce à des dashboards et des productions visuelles qu’il pourra communiquer au reste de l’entreprise », explique la growth product manager. Le salaire moyen d’un data analyst, d’après une étude réalisée par DataScientest auprès de chief data officers d’une trentaine d’entreprises du CAC 40, se situe entre 35 000 et 60 000 euros par an.

Pour suivre la formation data analyst, dont la prochaine session est prévue le 6 avril, vous devez être titulaire du bac avec une appétence pour les mathématiques. Un test permet de vérifier le niveau des candidats et de les orienter vers la formation qui leur correspond le mieux. Le diplôme obtenu est délivré avec une attestation de formation de l’Université Paris la Sorbonne. Chaque formation est éligible au CPF.

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Une pédagogie basée sur le principe du learning by doing

Les formations en data science proposées par DataScientest, dont celle qui permet d’acquérir des compétences pour devenir data analyst, sont présentées sous un format hybride et flexible. Il permet de bénéficier à la fois des masterclass en présentiel, avec l’accompagnement d’un formateur data scientist en visioconférence, et en distanciel, pour pouvoir gérer son emploi du temps en fonction de son rythme. « Le fait d’avoir déjà travaillé avec des entreprises nous a permis de créer des parcours de formations modulables, pour que des employés puissent se former sur des horaires en dehors du bureau. »

La pratique au cœur de l’apprentissage de DataScientest

La pédagogie dispensée par l’organisme de formation en data science repose sur la méthode du learning by doing, afin de concrétiser l’apprentissage des connaissances grâce à la pratique. « Pour retenir les concepts, il est important de s’exercer », souligne Aurélia Fellous. Pour cela, plusieurs dispositifs sont à la disposition des apprenants :

• des cours, mêlant théorie et pratique, avec un environnement prêt-à-coder inclus sur une plateforme sécurisée,
• de nombreux exercices et des use case métiers,
• un live chat animé par un équipe de data scientists, joignables au quotidien, pour répondre rapidement aux questions des apprenants.

Un projet data pour mettre en pratique les compétences techniques acquises

Un projet data en fil rouge est réalisé tout au long de la formation en binôme ou en trinôme, à partir d’une liste de sujets présélectionnés à partir de l’actualité sur des jeux de données pertinents. Les apprenants ont aussi la possibilité de soumettre leur propre projet. « À l’issue du parcours, ils auront ainsi un projet concret en data qu’ils vont pouvoir mettre sur leur CV. » Parmi les projets qui ont vu le jour au sein des formations en data science : des lunettes connectées pour afficher aux malentendants les sous-titres des propos de leur interlocuteur, la détection de maladies pour les plantes à travers l’utilisation d’algorithmes, ou encore l’optimisation d’itinéraires pour les touristes à Paris.  Ce projet a été présenté durant la première édition des Data Days.

Au-delà des compétences techniques, le projet data permet aux apprenants d’acquérir également des soft skills indispensables dans l’exercice de leur métier. « En data science, les technologies évoluent en continu, il faut donc être capable d’aller chercher l’information sur des plateformes de code pour être à jour. En travaillant en équipe, ils échangent, partagent, rendent leur code accessible et compréhensible aux autres membres de leur équipe. Ces notions de communication et d’expression orale sont aussi importantes car ces profils représentent le noyau de nombreux projets liées à la data au sein de l’entreprise », poursuit Aurélia Fellous. Une formule efficace puisque le taux de complétion des formations en data science proposées par DataScientest est supérieur à 90 %.

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