Métiers et formations

Data scientist : en quoi consiste la formation ?

Par Manuel , le 20 mai 2021 — 7 minutes de lecture
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La formation au métier de data scientist est axée sur l’enseignement des notions indispensables à la gestion et à l’exploitation des grands volumes de données. À travers des différents curriculums que proposent les centres/plateformes de formation dans le secteur de l’analyse de données, les apprenants acquièrent des compétences techniques en sciences des données. En effet, un data scientist est un responsable d’entreprise chargé de l’extraction, de la collecte et du stockage de données. Ainsi, il utilise ces données dans la conception et le développement de modèles de Machine Learning ou d’applications basées sur le Big Data. De façon concrète, à travers une telle formation, il est question d’apprendre certaines notions de mathématique, de statistique, d’informatique et d’ingénierie, permettant de résoudre des problèmes particuliers en entreprise.

data scientist

Les programmes de formation pour devenir data scientist

Lorsque vous décidez de faire des études en sciences des données, vous avez le choix entre trois types de curriculum. Pendant longtemps, les deux premiers types de cursus étaient uniquement académiques. Mais depuis peu, vous pouvez vous inscrire auprès d’un organisme spécialisé dans le domaine. Cette dernière alternative est très pratique, mais veillez à bien analyser les modules proposés par la structure avant de vous engager. Pour plus d’information, vous pouvez consulter un site spécialisé qui vous dira ce qu’il faut savoir sur les formations de data scientist, et vous orientera au besoin pour votre formation en science des données.

Les formations académiques pour déboucher sur le métier de data scientist

Les premières alternatives qui s’offrent à vous sont traditionnellement les cursus de spécialisation en data science que proposent les universités scientifiques. Certaines écoles d’ingénierie offrent également des formations en rapport avec le big data, pour vous aider à acquérir les compétences nécessaires pour assumer la fonction de data scientist. Vous pouvez aussi devenir gestionnaire de données Big Data à la suite d’un cycle spécial dans les écoles de management. Ces différentes formations sont conclues par un diplôme de Master ou de Doctorat en sciences des données.

La formation au métier de data scientist auprès d’organismes spécialisés

Ici, il s’agit de vous inscrire directement auprès d’un organisme spécialisé afin de suivre un programme de formation au métier de data scientist. En fin de formation, vous obtiendrez un certificat qui témoigne de vos compétences en tant que concepteur de système de gestion de gros volumes de données. L’une des particularités de ce type de curriculum est qu’il combine en un seul programme toutes les compétences indispensables à un data scientist professionnel accompli.

À la suite de ce programme, vous devenez expert dans plusieurs domaines liés à la gestion de données : statistique, mathématique, informatique (conception et gestion de bases de données), ingénierie logicielle, etc. De même, une formation dans un organisme spécialisé peut vous aider à acquérir des connaissances spécifiques en rapport avec un secteur d’activité exploitant de gros volumes de données, comme la finance ou le marketing. La profession de concepteur et développeur en science des données nécessite généralement beaucoup d’être organisé et méthode.

Voilà pourquoi la formation s’inscrit déjà dans la même logique ! Les modules de formations sont construits sur plusieurs niveaux et associent fortement la pratique aux notions théoriques enseignées. Certains de ces organismes découpent les programmes en fonction du niveau de complexité. En règle générale, vous aurez donc à choisir entre différents niveaux d’approfondissement.

Sous quelles formes se présentent les programmes de formation au métier de data scientist ?

Les centres de formation au métier du big data proposent majoritairement trois formes de programmes pour faire de vous un data scientist. La formation de type 1 vous introduit à l’univers de la data et au management d’une équipe de data scientists. Si vous choisissez de suivre ce programme, vous apprendrez les bases du domaine et pourrez acquérir les compétences pour diriger des projets big data.

La formation de type 2 vous permettra d’approfondir vos compétences techniques en data, et de maîtriser les outils du Machine Learning. Vous saurez aussi faire du développement, de l’optimisation et de la mise en production des systèmes de Deep Learning.

Le dernier type de programme vous permet d’aborder et de comprendre la data science dans toute sa complexité. À la suite de la formation, vous deviendrez un véritable ingénieur du Big Data, avec des connaissances élargies sur les infrastructures data. Vous maîtriserez les fondements du data engineering.

Formation pour devenir data scientist : les données sont au cœur du processus

Le data scientist et le data analyst sont deux corps de métiers distincts, mais ils ont beaucoup de points communs. En réalité, la profession de data scientist est une évolution de celle de data analyst. Elle est née de la volonté de mieux gérer les gros volumes de données des entreprises, de manière à pouvoir suivre le rythme infernal de génération d’informations induit par le digital.

En conséquence, si vous aspirez à devenir data scientist, vous devez bien comprendre les techniques d’analyse de données, de même que les calculs et les modèles statistiques à employer pour traiter des données.

Plus concrètement, vous apprendrez les notions de variance, de moyenne mobile, de modèle linéaire, ainsi que d’autres concepts propres aux statistiques descriptives. Toujours dans la partie analytique de la formation, vous aurez des notions sur la manipulation et la véritable exploitation du Big data.

En outre, vous découvrirez les principaux outils spécifiques au Big Data et que vous devez savoir manipuler pour faire carrière en tant que gestionnaire de données. Car la maîtrise de ce matériel numérique ne doit pas se limiter à la simple connaissance des fonctionnalités. Vous devez aussi connaître l’architecture interne de vos outils de travail.

Au cours de la formation, vous aurez alors des cours sur les langages de programmation, en l’occurrence sur le langage Python, qui est le langage le plus utilisé pour le traitement de données. Après l’assimilation de ces notions, vous serez introduit au traitement de données à travers la Data Wrangling et la Data Visualization.

Une formation au management des données

Dans cette partie de la formation, vous apprendrez à faire de la collecte et de la gestion des données d’entreprise. En ce sens, vous aurez notamment à acquérir des notions sur le Machine Learning et le Deep Learning, pour pouvoir déployer vos propres applications sur les projets data. Vous y découvrirez donc l’ingénierie logicielle appliquée aux gros volumes de données.

Le Machine Learning

Les compétences que vous aurez dans ce module vous permettront non seulement de configurer, mais aussi de développer des algorithmes de prédiction. En effet, un data scientist professionnel doit savoir prédire les tendances futures dans une entreprise, en se basant sur les données passées et actuelles.

Vous pourrez ainsi régler différents types de problèmes en élaborant des algorithmes basés sur des modèles statistiques tels que les modèles logistiques, les modèles de régression linéaire, etc. Chaque modèle est à utiliser en fonction du problème auquel vous êtes confronté.

Le Deep Learning

Dans cette phase de votre formation pour devenir data scientist, vous pourrez toucher du doigt l’une des branches de l’intelligence artificielle. Vous aurez également des notions de calculs informatiques, de stockage de données et d’exploitation de librairies. Vos compétences en mathématique, notamment en algèbre linéaire, seront particulièrement renforcées.

Vous pourrez également approfondir vos connaissances en programmation, en gestion de données non structurées, etc. La maîtrise de tous ces éléments vous permettra de concevoir et de développer des systèmes innovants capables et récupérer et de traiter automatiquement d’importantes quantités de données.

Manuel

Manuel a lancé sa première entreprise à l'âge de 17 ans, aujourd'hui il est à la tête de 3 sociétés.