Pour monter en compétences dans le domaine de la data science et réaliser son projet professionnel, il est possible de réaliser plusieurs parcours : licence (niveau bac+3) en big data ou statistiques ou master offrant un niveau bac+5, les solutions sont nombreuses.

Les cursus proposent bien souvent une introduction aux concepts de base de la data science, tels que les statistiques, l'algèbre linéaire, l'apprentissage automatique et la visualisation des données. Les langages de programmation tels que Python et R sont souvent enseignés aux étudiants. Ces derniers apprennent également à collecter, nettoyer, transformer et préparer des données pour l'analyse, ainsi qu'à utiliser des bases de données et à maîtriser le langage SQL par exemple. Enfin, les futurs data scientist réalisent des projets pratiques afin d’appliquer les concepts théoriques à des problèmes réels. Certaines formations peuvent également offrir une certification à la fin de la formation, attestant des compétences acquises par les participants. Aujourd’hui, beaucoup de formations disposent d’une plateforme e-learning qui vous permet de voir et revoir les cours depuis chez vous : ainsi, vous pourrez continuer l’apprentissage et perfectionner vos compétences en permanence.

Les qualités nécessaires pour maîtriser la data science

Quels sont les qualités pour prendre en main la data science ?

Suivre une formation en data science et dans le domaine du machine-learning implique de posséder quelques compétences essentielles et indispensables. Le futur data scientist devra maîtriser les outils analytiques de données et l’outil informatique en général. Savoir traiter un volume de données massives sera important lors de cette formation (big data). Ensuite, la capacité à résoudre des problèmes est cruciale, car la data science implique souvent la résolution de problèmes complexes. De bonnes compétences analytiques pour comprendre et interpréter les données sont bien souvent très demandées pour un poste dans ce domaine.

Des connaissances de base en mathématiques et en statistique sont également nécessaires pour comprendre les concepts fondamentaux de la data science, ainsi que des compétences en programmation pour travailler avec des langages comme Python par exemple. Enfin, la curiosité intellectuelle est primordiale car la data science est un domaine en constante évolution : le professionnel devra sans cesse être au fait des nouvelles tendances. Les compétences techniques seront apprises et acquises durant un cursus de formation, mais l’étudiant en data science devra bien évidemment posséder certains soft skills indispensables à sa future profession.

Se former en data science

Quels sont les dispositifs pour se former ? Comment financer sa formation ?

Plusieurs options existent pour se former en data science et au machine-learning et réaliser son projet professionnel, que ce soit en ligne, en présentiel, en alternance en entreprise ou dans le cadre d'un programme de reconversion professionnelle. Des écoles d’ingénieurs, des universités ou encore des organismes privés peuvent accueillir les étudiants dans le cadre d’une formation en data science. Les formations en ligne sont souvent plus abordables et peuvent être suivies à son propre rythme, tandis que les formations en centre ou organisme de formation peuvent offrir un encadrement plus personnalisé et une interactivité avec les formateurs. Les MOOC sont également une solution possible et assez populaire, puisqu’ils offrent des cours gratuits et accessibles à tous. Les bootcamps sont également une option possible, mais plus intensive et cette option est souvent plus coûteuse.

Concernant le financement de ce type de formation, vous pouvez utiliser le solde de votre CPF (compte personnel de formation). C’est une option courante pour financer une formation en data science, car il permet à chaque salarié de cumuler puis d’utiliser des heures de formation pour financer une partie ou l’intégralité d’une formation. Les dispositifs de reconversion professionnelle peuvent également offrir une prise en charge partielle ou totale des frais de formation. Une entreprise peut également financer la formation de son employé si cela est nécessaire dans l’évolution de son travail. Vous pouvez également vous rapprocher de Pôle Emploi : en effet, un dispositif d’aide à la formation peut vous être accordé selon certains critères. Enfin, si aucune autre option n'est possible, il est toujours possible de financer sa formation en data science avec ses propres fonds.

Formations par compétence dans le domaine Informatique

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Fiches métier dans le domaine Informatique

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Formation Data science

Offre de Formation Data science

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Logiciel R pour la data science

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Machine Learning Engineer | Titre RNCP Niveau 7 Bac +5 | Co-certifiée école MINES Paris

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