5 raisons de se former en data science

La Data Science, ou science des données, est un sujet qui anime beaucoup de fantasmes dans le monde de l’informatique et de la high-tech. L’avenir de l’économie pour les plus optimistes ou le moyen de contrôler les individus pour les plus optimistes, source de peurs ou de promesses, beaucoup de personnes en ont une image qui correspond rarement à la réalité.

Se former à la data science permet dans un tout premier temps de comprendre de quoi l’on parle. Pour les décideurs dans les entreprises (direction, RH), cela permet d’en saisir les opportunités et d’impulser des projets qui vont permettre de saisir de nouvelles opportunités.

Pour les développeurs, les ingénieurs, les chefs de projet et les informaticiens, suivre une formation professionnelle à la data science permet d’apprendre à analyser les données afin de les utiliser pour prendre les meilleures décisions pour l’entreprise.

Dans cet article, apprenez-en plus sur ce qu’est la data science et ce que vous avez à gagner à vous y former, vous et vos équipes ! 🙂

 

Navigation rapide : 

  1. La data science, qu’est-ce que c’est ?
  2. Pourquoi se former à la data science ?
  3. Comment se former à l’analyse de données ?

 

Une brève définition de la data science

 

La data science, c’est l’analyse et l’interprétation de données numériques complexes. Cette analyse des données d’un site Internet, d’une application, d’un système ou d’un logiciel doit permettre de prendre des décisions éclairées par l’information.

Pour cela on fait appel à des data scientists dont le rôle est de “trouver l’aiguille de valeur dans les bottes de données“.

Comment ? Ils conçoivent et modélisent des systèmes et des algorithmes pour automatiser l’analyse de bases de données et la déployer à grande échelle.

Concrètement, ils définissent une représentation mathématique d’un phénomène, c’est-à-dire qu’ils essayent de trouver une relation mathématique entre des valeurs mesurées et le phénomène en question.

À terme, les résultats permettent principalement de prédire et anticiper des situations, actions, comportements futurs comme la météo ou le panier moyen d’un consommateur, afin de réagir en conséquence. Ce sont des exemples extrêmement simples et il faut garder à l’esprit que la data science et le machine learning permettent de réaliser des analyses complexes qui donnent l’opportunité d’orienter la prise de décisions stratégiques.

La data science se place alors un peu comme le phare qui guide les bateaux-entreprises perdus au milieu d’un océan de données.

 

L’origine de l’analyse de données

 

Vous pensiez que la data science n’était apparue que dans les années 2000 ?

Et bien vous avez tout faux, le premier data scientist nous vient du XVIII° siècle !

Il s’appelait Tobias Mayer et était un scientifique faisant des recherches sur l’orbite lunaire. Il a réalisé pas moins de 27 observations de la lune et a collecté un grand nombre de données.

Son objectif ? Déterminer si l’on voyait réellement bien la même face de la lune dans notre ciel ou non et pourquoi. On peut considérer que c’est le premier cas de « big data ».

 

La lune, premier objet du big data

 

Pourquoi vous devriez vous former à la data science

 

A première vue, analyser des données ne semble pas être ce qu’il y a de plus simple, on vous l’accorde. Néanmoins, en creusant le sujet, on se rend très vite compte que suivre une formation au machine learning, à l’intelligence artificielle et à la data science offre de très belles opportunités pour s’épanouir professionnellement.

Découvrez les 5 raisons pour lesquelles vous ne devriez pas passer à côté d’une formation en data science 🙂

 

1. Parce que data scientist est le métier le plus recherché

 

Non ce n’est pas un titre pompeux, le métier de data scientist est bien le plus convoité en France, tous métiers confondus, selon Glassdoor en 2019.

C’est également un poste généralement bien rémunéré puisque le salaire moyen oscille entre 50k€ et 60k€.

Dans un monde où la course à la donnée est capitale pour avoir une longueur d’avance et s’assurer un avantage concurrentiel, les entreprises se battent pour embaucher les meilleurs data scientists.

Moutons à 5 pattes jonglant entre compétences en sciences, mathématiques, ingénierie, informatique et parfois marketing, leurs talents sont prisés.

Se former et se spécialiser en data science, c’est donc la garantie de décrocher un emploi !

 

2. Parce que la data science est un secteur qui rapporte gros

 

Le marché mondial du Big Data a un chiffre d’affaires estimé de 210 milliards de dollars en 2020. On estime même que le secteur de la « Data Economy » contribue à la croissance du PIB de l’Union Européenne à hauteur de 3%.

En plus de rapporter aux entreprises ou à l’Europe, la data science est un secteur qui rémunère particulièrement ses adeptes.

En effet, les personnes s’étant formées aux métiers liés au Big Data peuvent espérer commencer leur carrière avec un salaire annuel moyen de 35 000 à 38 000 € en France. Avec quelques années d’expérience professionnelle, les jeunes diplômés peuvent rapidement monter à 45 000 € annuel pour atteindre les 55 000 à 60 000 € annuel pour les data scientists les plus expérimentés.

 

L'analyse de données, un secteur qui pèse lourd dans l'économie

 

3. Se former à la data science pour travailler pour les géants du web

 

Suivre une formation à la data science, c’est vous ouvrir les portes de grandes entreprises où beaucoup aimeraient travailler : Amazon, Netflix, Spotify ou encore Google.

Si ces entreprises ont réussi à se démarquer et à s’imposer sur le marché, c’est en grande partie grâce à leur investissement dans l’intelligence artificielle et l’analyse de données !

Que serait Netflix sans son algorithme de recommandations ? On ne saurait pas quelle série choisir et on partirait peut-être vers une autre plateforme de streaming.

C’est relativement la même chose pour Spotify. Son algorithme permet aujourd’hui de nous proposer des musiques qui ont de très grandes chances de nous plaire grâce à l’analyse de nos précédentes écoutes, ce qui nous fait rester plus longtemps sur la plateforme.

Nous pourrions donner encore de nombreux exemples pour tous les géants de la tech !

En bref, travailler dans ces entreprises qui investissent dans le machine learning, c’est se garantir du challenge au quotidien et se donner la chance d’avoir des débouchés dans des entreprises de renommée mondiale.

 

4. Parce qu’elle est utilisé dans tous les domaines !

 

Vous hésitez entre faire carrière dans le sport, la santé ou l’aérospatial ? Sachez que ces secteurs, parmi tant d’autres, recrutent activement des ingénieurs en data science.

Une carrière de data scientist n’est pas limitée aux domaines de l’IT et de l’informatique car la data science peut être utilisée sans presque tous les secteurs économiques.

Bien qu’aujourd’hui les secteurs de la finance et du retail font partie de ceux qui investissent le plus en big data et data science, les compétences de data scientists sont aussi recherchées dans les industries pharmaceutiques et chmiques, la technologie, le marketing, la sécurité, l’aéronautique …

Devenir ingénieur en data science, c’est l’opportunité d’ouvrir de nombreuses portes.

 

5. Car elle participe à créer le monde de demain

 

Internet des objets, Machine learning, Intelligence artificielle : les domaines d’application de la data science sont nombreux et basés sur des technologies qui se développent très rapidement.

On voit alors apparaître de plus en plus d’entreprises qui innovent en data science, repoussant toujours plus loin les limites de l’analyse des données et les applications qu’on peut en faire.

Parmi elles on retrouve Persado dont l’intelligence artificielle est capable de générer seule des campagnes marketing personnalisées.

Du côté de la santé, Viz.ai et son intelligence artificielle organisent en un temps record la prise en charge de patients aux urgences. Leur programme peut analyser l’état de santé du patient en temps réel puis aider les médecins à prioriser les personnes à prendre en charge en fonction des autres patients mais aussi des équipements et des personnels disponibles.

Enfin, Wint a une intelligence artificielle capable de détecter les fuites d’eau en analysant les anomalies dans les données de consommation d’eau, de quoi permettre d’éviter de gros gaspillages.

Vous l’avez compris, être formé en data science, c’est détenir les clés pour créer le monde et les technologies de demain 🙂

 

créer le monde de demain avec le machine learning

 

Comment se former à la data science ?

 

Compte tenu de la demande forte en data scientists qui ne fait que croître du côté des entreprises, de plus en plus de formations en data science voient le jour en France.

Des formations universitaires, aux grandes école en passant par des formations en ligne et des parcours de professionnalisation, le choix en cours, formations et cursus est large pour devenir data scientist.

Attention cependant à bien distinguer les formations qui permettent de seulement s’initier à la data science pour la comprendre des formations avancées et techniques qui apprennent à réellement maîtriser des outils, des langages et des frameworks spécifiques.

 

1. Avec des organismes de formation spécialisés en data science

 

Datascientest

 

Datascientest est une des références dans la formation en data science. Cet organisme propose des formations continues d’une durée de 9 mois mais également des formations intensives en 11 semaines. On peut alterner entre cours en ligne et en présentiel animés par leurs data scientists lors de séances de coaching. L’Université de la Sorbonne a d’ailleurs certifié leurs formations.

 

Retengr

 

Organisme de formation spécialisé en hautes technologies, nous accompagnons au travers de formations de plusieurs jours :

  • les professionnels qui souhaitent s’initier aux enjeux du big data et de la data science
  • celles et ceux qui cherchent à se perfectionner sur les sujets de l’analyse de grands volumes de données
  • celles et ceux qui veulent réaliser une reconversion professionnelle.

Au travers de cours en présentiel comme à distance, nos formateurs experts dans leur milieu transmettent leur savoir et leur savoir-faire avec pédagogie pour permettre à chacun de pleinement maîtriser les technologies abordées. En plus de rendre rapidement opérationnel, nos formations spécialisées ont vocation à s’intégrer dans un projet professionnel cohérent et de long-terme.

Ces formations en Data Science s’adressent aussi bien aux novices comme aux plus expérimentés avec une formation Deep Learning, un apprentissage au développement avec Python ou encore une initiation d’une journée au Big Data.

 

formation professionnelle en intelligence artificielle

 

2. Les formations en data science en ligne

 

Comment ne pas mentionner un des leaders de la formation en ligne OpenClassRooms ? Cette plateforme a un module dédié offrant à son terme un diplôme de data scientist. De niveau BAC+5, il est accessible au bout de 9 mois de formation à temps complet ou 18 mois à temps partiel.

Coursera, Harvard University, EDX ou DataCamp proposent également des formations similaires en data science également très complètes et permettant d’être opérationnels sur le terrain.

Suivre des cours en ligne d’universités ou de plateformes de référence comme celles-ci garantissent la valeur de l’enseignement et la reconnaissance du diplôme obtenu (inscription au RNCP).

 

se former à la data science en ligne

 

3. Les formations d’écoles d’ingénieurs

 

Les écoles d’ingénieurs ont bien évidemment également développé leur offre de formations avec une spécialisation en data science. Bien que le poste de data scientist ne soit le plus souvent accessible qu’après plusieurs années d’expériences, ces cursus sont d’excellentes préparations aux métiers de l’analyse de données.

Parmi les diplômes les plus reconnus, on peut retrouver :

  • Le double diplôme d’ingénieur data-scientist de l’INSA Rennes et l’ENSAI
  • Le cycle ingénieur, Majeure SCIA (Data science et intelligence artificielle) d’EPITA
  • Le double diplôme ingénieur-data scientist  de Télécoms SudParis et l’ENSAE ParisTech
  • Le mastère spécialisé data science pour la connaissance client de l’ENSAI
  • Le master ingénieurs data & IA – majeure Data et intelligence artificielle de ESILV Paris La Défense

En outre, il est également possible d’accéder au métier de data scientist dès lors que l’on a suivi une formation initiale en école d’ingénieurs ou en informatique. L’expérience et la formation professionnelle peuvent ensuite amener à accéder à ce métier.

 

5. Les formations d’école de commerce et management

 

Enfin, les grandes écoles de commerce et management ont aussi créé leurs diplômes en data science, souvent accessibles après un bachelor. Ils forment souvent des profils hybrides entre économie, marketing, finance, management et data science. Quelques exemples :

  • Master Big data, Grenoble École de Management & Grenoble INP
  • Master Data Science for Business X, HEC
  • Master Data Analytics and Digital Business, EDHEC
  • Master Digital Marketing & Data Science, EM Lyon
  • Master Big Data, Marketing & Management, Toulouse Business School…

Faire des études dans une grande école de commerce peut donc être l’opportunité d’intégrer le monde de la data science et de l’intelligence artificielle.

 

Quand on sait que 90% des données créées sur notre planète l’ont été durant les 2 dernières années, on constate l’ampleur de la tâche à accomplir aujourd’hui. Ainsi, les entreprises ont plus que jamais besoin des data scientists pour analyser toutes ces données collectées et extraire celles qui leur feront avoir un coup d’avance sur les autres.

Êtes-vous prêts à prendre part à cette course à la data ? Si oui c’est le moment pour vous et vos équipes de se former à la data science !

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