Formation Data scientist

Les formations professionnelles de data scientist

Qu’apprennent les formations professionnelles existantes de Data Scientist ?

Suivre une formation Data Scientist vous apporte toutes les connaissances et les compétences nécessaires à l’exercice de ce métier. Vous apprendrez plusieurs langages de programmation comme Python, où aller récupérer des données avec le langage SQL, ou encore à traiter ces volumes de données massives (big data), pour les restituer aux managers des différents services de l’entreprise sous la forme de tableaux de bords facilitant la prise de décision. Le volet de compétences techniques de toutes les formations est très important, puisqu’il vous rendra immédiatement opérationnel lors de votre première prise de poste. De la récupération de données, à leur analyse et leur modélisation, le Data Scientist accompagne son entreprise dans son développement et améliorer sa business intelligence.

Au cours de votre apprentissage en formation Data Scientist, vous serez amené à choisir un projet pour acquérir vos nouvelles compétences en science des données en situation réelle. Vous suivrez un référentiel de cours fixé par vos formateurs pour mener à bien l’analyse et les préconisations que vous formulerez. Votre projet peut aussi bien porter sur l’amélioration d’un CRM ou autre projet d’ingénierie logicielle, que d’une modification de stratégie digitale sur le web grâce aux données Google Analytics.

Les compétences nécessaires au data scientist

Quelles sont les compétences à mettre sur un CV pour postuler à un poste de Data Scientist ?

Plongé dans l’univers du machine-learning et de l’intelligence artificielle, le Data Scientist maîtrise les outils analytiques de données et l’outil informatique sur le bout des doigts. Ces compétences en programmation informatique sont indispensables, pour s’adapter à tout type d’entreprises et de services. Bien sûr, ces compétences techniques sont au cœur de votre formation Data Scientist, mais vous y serez plus à l’aise si vous avez déjà de la curiosité pour ce domaine et si vous êtes passionné des chiffres. Pour acquérir de solides connaissances en statistiques, un esprit de synthèse et une capacité d’analyse seront également des atouts de taille.

Au quotidien, vous serez amené à travailler avec différents interlocuteurs et services, qui n’ont pas les mêmes préoccupations et les mêmes contraintes. Il vous faudra donc de réelles compétences relationnelles pour savoir travailler en équipe et faire preuve de pédagogie lorsqu’il s’agira de transmettre vos recommandations. Pour tenir dans ce poste aux enjeux stratégiques importants, vous devrez respecter les règles de confidentialité de votre entreprise avec rigueur.

Se former au métier de data scientist

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

Pour la formation initiale, le métier de Data Scientist est accessible avec un Master 2 (niveau Bac +5) en Data Science, ingénierie informatique, Big Data, ou en statistiques. Si vous avez arrêté votre parcours au Bac +3, de préférence dans le domaine des mathématiques ou des statistiques, ou que vous avez des compétences à faire valoir dans le cadre de votre expérience professionnelle, vous pouvez rejoindre une des formations Data Scientist en deux ans (équivalent de niveau Bac +5). les profils en formation continue comme vous, vous serez soumis à une batterie de tests et un entretien préalable avant de pouvoir y entrer.

Les formations professionnalisantes en Data Science se déroulent à distance et vous êtes assisté par un professeur qui vous coache personnellement. Des modules de cours peuvent être organisés en présentiel ou en visio conférence avec plusieurs autres élèves de la formation. Pour financer cette formation professionnelle intensive, les salariés pourront utiliser les fonds de l’OPCA via leur entreprise, ainsi que leur Compte Personnel de Formation (CPF), auquel ont également droit les demandeurs d’emploi ayant suffisamment travaillé.

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DATA SCIENTIST | Titre RNCP niveau 7 - Bac +5 | Co-certifiée école MINES Paris - PSL

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