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Formation Data Scientist – le guide complet : prérequis, compétences, débouchés

Une formation Data Scientist permet d’acquérir toutes les compétences requises pour devenir scientifique des données. Découvrez tout ce que vous devez savoir à travers notre guide complet : débouchés, salaires, prérequis, différents types de formations.

Le métier de Data Scientist est au cœur des enjeux du XXIème siècle. Cet expert combine des compétences en informatique, en programmation et en analyse de données.

Son savoir-faire permet aux entreprises d’exploiter pleinement les données dont elles disposent. Avec l’essor du web, de l’internet mobile, des smartphones ou des réseaux sociaux, les organisations sont en effet submergées par le Big Data.

En traitant et en analysant ces informations, le scientifique des données dégage des « insights » exploitables pour prendre de meilleures décisions, développer de nouveaux services et produits ou mieux comprendre les tendances du marché et les attentes des consommateurs.

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Le terme de Data Scientist fut inventé en 2008, mais a beaucoup évolué depuis lors. De manière générale, cet expert utilise différents outils, algorithmes et technique pour identifier les patterns et les tendances cachés dans de larges volumes de données.

Afin de donner sens aux données structurées et non structurées, d’effectuer des prédictions et de permettre la prise de décision proactive à parti de données historiques, le Data Scientist utilise les techniques d’analyse prédictive et prescriptive ou encore le Machine Learning.

Le problème de la pénurie de Data Scientists

Conscientes des nombreux bénéfices, les entreprises de tous les secteurs cherchent à recruter des Data Scientists. Les offres d’emploi prolifèrent, et les salaires sont généralement attractifs.

Malheureusement, le nombre de professionnels qualifiés ne permet pas de répondre à cette forte demande. Ce métier requiert d’importantes compétences techniques, et les universités ont mis du temps à créer des cursus spécialisés. C’est particulièrement le cas en France.

Fort heureusement, les établissements publics commencent à rattraper leur retard et de nombreux programmes voient le jour. En parallèle, il existe de nombreux cours de Data Science en ligne. Toutefois, beaucoup se focalisent sur un sujet spécifique et ne couvrent pas l’ensemble du panel de compétences d’un Data Scientist. Il est donc essentiel de bien choisir sa formation de Data Scientist.

Quelles compétences acquérir via une formation Data Scientist ?

La Data Science est un champ pluridisciplinaire, englobant de nombreux outils et techniques. Par conséquent, un Data Scientist se doit de maîtriser une large variété de compétences.

Une formation Data Scientist doit permettre de savoir déterminer le type d’analyse à employer pour résoudre un problème en entreprise, et ce dans n’importe quel domaine. Elle doit aussi dispenser des connaissances en mathématiques et en statistiques.

Le langage informatique Python est le plus utilisé pour la Data Science. Une bonne formation Data Scientist doit donc permettra d’apprendre à maîtriser ce langage, et à l’appliquer pour les techniques statistiques et l’analyse de données.

Un autre aspect du métier de Data Scientist est la Data Visualization. Pour partager les découvertes et les résultats de l’analyse de données, il est important de les présenter sous forme de visualisations de données telles que des diagrammes ou des graphiques. C’est le but de la DataViz, que doit impérativement maîtriser le scientifiques des données.

Pour analyser les données de manière approfondie et automatisée, le Data Scientist utilise la Machine Learning et le Deep Learning : deux branches de l’intelligence artificielle. Toutes ces competences sont complémentaires, et doivent être acquises une par une pour devenir expert en Data Science.

Les prérequis et qualités personnelles

Une formation de Data Scientist peut être bénéfique pour quiconque souhaite faire carrière dans la Data Science, ou tout simplement exercer un métier d’avenir ouvrant l’accès à un excellent salaire.

Toutefois, il est préférable de posséder certaines qualités personnelles pour exercer ce métier. Un esprit critique est très utile, car le métier de Data Scientist ne se résume pas à utiliser des algorithmes et à effectuer des calculs.

Un scientifique des données est avant tout un spécialiste capable de poser des questions, et de coopérer avec une équipe pour résoudre des problèmes. Il est donc important de pouvoir identifier des problèmes, et d’être en mesure de communiquer de nouvelles idées.

Pourquoi faire une formation Data Scientist ? Salaire, débouchés, marché de l’emploi

En 2020, on dénombrait près de 2,7 millions de postes de Data Scientist. Ce métier est recherché dans tous les secteurs : énergie, assurance, santé, retail, banques…

Le nombre de postes à pourvoir augmente à un rythme effréné de près de 28% par an. Il s’agit donc d’un métier d’avenir, et faire une formation dans ce domaine offre de nombreuses opportunités pour le futur.

La plupart des plus grandes entreprises du numérique recrutent des Data Scientists : Google, Microsoft, Apple, Amazon, Facebook, LinkedIn, IBM… et les petites et moyennes entreprises sont de plus en plus nombreuses à en faire de même.

Le salaire annuel moyen du Data Scientist s’élève à 165 000 dollars aux États-Unis, et 46 309 euros en France. Après trois ans d’expérience, le salaire moyen monte à 56 000 euros. Il s’agit donc d’un métier rémunérateur, ce qui n’est pas surprenant compte tenu de la forte demande.

Comment se former au métier de Data Scientist ? Les différents types de formations

Il existe plusieurs options pour se former au métier de Data Scientist. Les universités publiques et écoles privées proposent désormais des formations en mathématiques, statistiques ou informatiques spécialisées dans la Data Science afin de répondre à la demande.

Il existe aussi de nombreuses certifications professionnelles, proposées notamment par les principaux éditeurs de logiciels comme Microsoft, IBM ou Amazon. En outre, des plateformes spécialisées comme Kaggle ou GitHub permettent de contribuer à des projets de Data Science pour s’entraîner et mesurer ses compétences.

Que vous soyez encore étudiant, professionnel ou en phase de reconversion, l’une des meilleures solutions pour acquérir des compétences de Data Scientist est d’opter pour un BootCamp ou une formation continue. En France, DataScientest propose d’excellentes formations aux métiers de la Data Science en mode BootCamp ou Formation Continue.

Ces approches permettent de se former très rapidement, ou au contraire d’apprendre peu à peu pour pouvoir continuer à exercer une activité en parallèle. Quelle que soit la méthode d’apprentissage choisie, gardez en tête que de nombreux aspirants Data Scientists sont en concurrence. Il est donc essentiel de choisir la meilleure formation.