Les métiers du Big Data en plein essor
Ces dernières années, les métiers du Big Data ont connu une véritable explosion grâce à l’avènement des réseaux sociaux, à la digitalisation de la société et au développement des objets connectés. De nombreux professionnels se reconvertissent donc dans ce secteur, optant notamment pour la profession de data scientist. Cependant, pour exercer ce métier, des formations et compétences spécifiques sont nécessaires. Voici quelques conseils pour réussir votre reconversion en data scientist.
Les différentes formations certifiantes pour devenir data scientist
Pour devenir data scientist, il est important de développer des compétences spécifiques à ce métier. Cela passe par l’obtention d’une formation certifiante. En France, il existe une quarantaine de formations qui permettent de se préparer au métier de data scientist. Ces formations sont classées en plusieurs catégories et sont accessibles en fonction du profil et des besoins de chacun. Des organismes de formation spécialisés, tels que jedha.co, proposent des formations pour développer les compétences nécessaires dans les différents métiers de la data (data scientist, data analyst, data engineer). De plus, les formations de Jedha sont désormais enregistrées au RNCP, ce qui permet un financement via le CPF et garantit l’obtention d’un diplôme reconnu d’État de niveau BAC +3/4.
Ces organismes offrent des formations de qualité, adaptées au parcours et aux objectifs de chaque individu. Ils proposent également des formations dans d’autres domaines, tels que la création de QR codes pour les entreprises.
Les différentes formations certifiantes pour devenir data scientist
Pour se reconvertir dans le domaine de la Data Science, il est possible de suivre des formations de niveau BAC +3, telles qu’un DUT en Informatique, une Licence Professionnelle en statistique ou en informatique. Ces formations sont généralement destinées aux personnes qui partent de zéro et qui souhaitent exercer dans ce domaine.
Il existe également des formations certifiantes de niveau BAC +5, telles que le Master en Informatique, le Master en Sciences de Données, le Master en Mathématiques, le Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises), 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. Ces formations permettent de se reconvertir en data scientist en approfondissant ses compétences dans le domaine.
Il est également possible de suivre des formations certifiantes de niveau BAC +6, qui permettent d’acquérir une expertise approfondie dans le domaine. Par exemple, le Master Spécialisé (MS) en Big Data offre des spécialisations telles que l’analyse management et valorisation responsable, ainsi que la gestion et l’analyse des données massives.
Les compétences requises pour réussir sa reconversion en data scientist
Les métiers du Data exigent la maîtrise de certaines compétences de base. Il est essentiel de connaître le SQL, Hadoop et un langage de programmation. En plus de ces compétences techniques, il est important d’avoir des compétences en communication et de savoir travailler en équipe. Pour réussir sa reconversion 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, il est primordial de maîtriser les bases de la science des données. Il ne suffit pas seulement d’appliquer les méthodes de Machine Learning, il faut d’abord comprendre les fondamentaux. Il est nécessaire de pouvoir différencier le Deep Learning du Machine Learning, ainsi que les concepts de Data Science, d’ingénierie des données et d’analyse métier. Il faut également maîtriser les outils couramment utilisés. Devenir data scientist signifie également savoir faire la distinction entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, ainsi que comprendre les problèmes de classification et de régression.
Des connaissances en statistique
Des connaissances en statistique sont essentielles pour tous les métiers de la data, en particulier pour les data scientists. Les statistiques sont la base de l’apprentissage automatique et sont indispensables pour produire des modèles de qualité. Il est important de maîtriser les concepts de statistiques descriptives, tels que le calcul des moyennes, des médianes, de l’écart type et de la variance. Il est également nécessaire d’avoir des connaissances en statistiques inférentielles, en probabilités et en différentes distributions. Une compréhension de l’analyse de données est également un atout pour un data scientist.
Si une licence est suffisante pour commencer dans le domaine, il est recommandé d’avoir au moins un master, un niveau BAC +6 ou un MBA pour maîtriser pleinement les exigences du métier et réussir sa reconversion.