Formation Data mining

Le data mining, ou forage de données, consiste à explorer un large volume d'informations afin d'y trouver des motifs, des corrélations et des tendances. Apparue dans les années 1980, cette pratique s'est développée avec l'adoption massive des bases de données. L'apparition du machine learning a notamment contribué à son évolution, ce qui l'amène aujourd'hui au rang de compétence incontournable au sein des entreprises.

Parfois, on a tendance à confondre cette discipline avec l'analyse des données, alors qu'il s'agit uniquement d'une étape du processus. Les méthodes d'application du forage de data débutent par le nettoyage des informations, la découverte de patterns, la création de modèles ainsi que leur expérimentation. À l'instar du machine learning, cette pratique offre une aide à la décision marketing pour permettre aux dirigeants d'une entreprise d'anticiper les actions des concurrents.

Par conséquent, les sujets à la formation professionnelle bénéficient de nombreuses opportunités, notamment en termes d'insertion professionnelle. Aussi, les méthodes d'exploitation des données présentent de nombreux avantages. Elles permettent entre autres d'assurer :

• Une gestion et une organisation plus efficace des données d'une entreprise ;
• Une économie de temps et de coûts dans les processus comme avec le machine learning ;
• Une optimisation des produits ou services proposés sur la base des informations relatives aux comportements des clients.

Quelles sont les qualités pour prendre en main le data mining ?

Le principe de cette pratique est le même que celui du machine learning. Comme le data miner, le spécialiste du forage de données doit avoir des aptitudes commerciales, technologiques et décisionnelles. Lors du programme de formation, l'étudiant sera donc amené à traiter les éléments suivants :

• Les outils d'analyse d'informations, en particulier Hadoop, SAS, SQL et NoSQL ;
• Les différents types de langages et de méthodes de programmation (Python, Java, Perl...) ;
• Le système d'exploitation LINUX ;
• Les moteurs de recherches comme Google.

D'autre part, ceux qui souhaitent se former à cette discipline, proche du machine learning, doivent avoir un sens aigu du business. En effet, sans une visualisation claire des objectifs liés à l'avenir des entreprises, le Big Data n'aurait pas lieu d'être. Les intéressés sont ainsi tenus de comprendre les ambitions de leur future profession.

En outre, l'apprenant doit être capable de traduire son analyse technique en présentant un modèle de business intelligence. Cette technique de communication figure souvent dans les principaux intitulés des modules des formations.

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

Il existe différents types de solutions de financement pour les formations professionnelles de préparation au métier de data miner à Paris. Le compte personnel de formation (CPF) permet par exemple à tout travailleur d'acquérir des droits à l'apprentissage. Ces avantages restent valables et peuvent être mobilisés à tout moment, même en cas de changement du lieu de résidence ou d'une période de chômage. Toutefois, les cursus concernés doivent impérativement figurer dans le répertoire national des certifications professionnelles (RNCP) pour qu'ils soient éligibles.

On distingue également le plan de développement des compétences. Ce dispositif intitulé PDC s'adresse plutôt aux organismes désirant former leurs salariés peu qualifiés. L'objectif est de permettre à ces sociétés d'accompagner leurs employés dans leur évolution tout en assurant leur adaptation à leur lieu de travail.

Enfin, vous retrouverez également l'aide individuelle à la formation (AIF). Elle est délivrée par le Pôle Emploi, uniquement lorsque les frais d'étude des demandeurs d'emploi ne sont pas financés par les collectivités et les OPCO. Dans ce cas, l'apprenant a la possibilité d'utiliser son CPF pour suivre ses cours d'apprentissage et l'AIF pour abonder son plan d'épargne.