Comment faire une formation dans le Big Data ?

A travers cet article, découvrez les compétences nécessaires pour exercer cette profession au cœur du Big Data.

Responsable de la gestion, de l’analyse et de la gestion de données massives au sein d’une entreprise, Data Scientist est l’ évolution de Data Analyst à l’ère du Big Data. Selon une étude, le salaire annuel moyen d’un Data Scientist est de 116 840$ .

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Compte tenu de l’extrême spécialisation requise pour exercer cette profession, les possibilités d’embauche sont nombreuses et bien supérieures au nombre de profils qualifiés.

Sans aucun doute, les activités de Data Scientist sont passionnantes. Cependant, il s’agit également d’un poste de haut niveau, nécessitant une prédisposition naturelle et une éducation de haut niveau. Voici les compétences nécessaires pour espérer une carrière dans ce domaine.

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Comment devenir Data Scientist ? Formation et compétences requises

1 — Une formation pour les analystes

Actuellement, 88 % des Data Scientists possèdent au moins une maîtriseet le 46 % d’entre eux ont un doctorat. Cette formation scolaire semble nécessaire pour développer le niveau de connaissances suffisant pour l’exercice de cette profession.

La plupart des professionnels (32 %) sont formés en mathématiques et en statistique. 19 % ont étudié l’ informatiqueet 16 % provenaient d’ écoles d’ingénieurs .

2 — Le Data Scientist doit être au courant des statistiques

Il est essentiel qu’un Data Scientist ait au moins des notions de calculs statistiques. Cette connaissance lui permettra de déterminer la bonne approche et la bonne technique d’analyse pour chaque donnée.

3 — Le Data Scientist doit maîtriser les outils analytiques

Une connaissance approfondie d’au moins un outil analytique tel que SAS ou R est généralement requis. En ce qui concerne la science des données, la préférence est accordée principalement à R, le langage informatique normalisé et historique pour l’analyse des données et l’extraction des données.

4 — Langages de programmation

Les emplois Data Scientist exigent la maîtrise d’au moins un langage de programmation. Le plus couramment utilisé est Python , mais il peut être remplacé par Java, Perl ou C/C .

5 — Machine Learning

En plus des outils d’analyse, la connaissance de certaines méthodes d’apprentissage automatique peut être une véritable ressource pour créer un produit basé sur les données. Ceux-ci peuvent être des forêts d’arbre de décision, k voisins plus proches ou même des méthodes complètes. Puisque ces différentes techniques peuvent être mises en œuvre en utilisant directement les bibliothèques R ou Python, vous n’avez pas besoin de savoir comment fonctionnent leurs algorithmes. L’important est de comprendre comment ils fonctionnent en général et de savoir quelle méthode est la plus pertinente en fonction de la situation .

6 — Comprendre l’algèbre linéaire et les fonctions des différentes variables

L’ algèbre linéaire et les fonctions de multiples variables constituent la base de nombreux calculs statistiques et techniques d’apprentissage automatique. Même lorsqu’elles sont mises en œuvre avec R ou sklearn, certaines entreprises basées sur les données peuvent décider de développer leurs propres implémentations pour améliorer leurs algorithmes ou leurs performances prédictives.

7 — L’utilisation de Hadoop

Si certaines entreprises n’en ont pas besoin, la maîtrise de la plateforme Hadoop est le plus souvent demandée . De même, l’expérience avec la Les outils de transformation des ruches et du porc constituent un sujet supplémentaire pour le recrutement. Les outils cloud comme Amazon S3 sont également importants.

8 — Programmation en SQL

Les bases de données Hadoop et NoSQL ont été largement établies dans le domaine du Big Data. Cependant, la plupart des sélecteurs nécessitent des candidats pour maîtriser la programmation SQL afin de formuler et d’exécuter des requêtes. En outre, SQL a tendance à redevenir le langage prédominant dans le Big Data en 2016.

9 — La gestion des données non structurées

Pour devenir Data Scientist, il est essentiel de savoir comment gérer les données non structurées provenant des réseaux sociaux, des flux vidéo ou audio . Ces données constituent le principal défi du Big Data.

Il est également important de savoir comment traiter les données avec imperfections, telles que des valeurs manquantes ou des chaînes de format incohérentes . Cette expertise est particulièrement importante dans les entreprises qui ne sont pas habituées à l’analyse de données.

10 — Compétences en ingénierie logicielle

Dans une petite entreprise peu habituée à la science des données, un Data Scientist doit posséder des compétences d’ingénieur logiciel. Ceux-ci lui permettront de prendre télécharger le développement d’un produit basé sur les données ou l’enregistrement de données .

11 — Curiosité intellectuelle

curiosité intellectuelle est essentielle pour détecter les données les plus intéressantes et exploitables dans un énorme volume de données. Pour faire le travail de Data Scientist, vous devez être créatif et poser vos propres questions La plutôt que de répondre aux questions qui se posent.

12 — L’esprit d’un entrepreneur

Pour tirer parti du Big Data d’une entreprise, vous devez comprendre les problèmes qui doivent être résolus et les nouvelles possibilités que les données peuvent offrir. C’est pourquoi Data Scientist doit comprendre le monde de l’entreprise en général et l’industrie à laquelle elle est affiliée en particulier.

13 — Le Data Scientist doit avoir un sens de la communication

Intégré au sein de l’entreprise, le Data Scientist doit être en mesure de communiquer ses découvertes techniques à d’autres employés , tels que les centres de marketing ou commerciaux. Son rôle est d’aider les décideurs à prendre les bonnes décisions en leur fournissant l’information dont ils ont besoin.

Ils doivent également comprendre les problèmes des autres équipes et les aider à les résoudre. défis liés à l’analyse des données. Pour ce faire, il est également important d’outils de visualisation de données maîtres tels que ggplot ou d3.js.

En conclusion, les compétences requises pour un Data Scientist sont nombreuses et spécifiques . Avant de décider d’entreprendre une formation ou une carrière dans ce domaine, il est nécessaire de déterminer si vous avez ou non le profil d’un Data Scientist.

Quels sont les meilleurs formations en France pour devenir Data Scientist ?

En France, il existe actuellement une quarantaine de cours de formation dans le domaine des Data Scientifiques . La maîtrise de premier cycle, la maîtrise spécialisée, la maîtrise en sciences, les spécialisations de troisième année et les MBA permettent d’accéder aux compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.

Ces cours peuvent être divisés en trois catégories principales. Tout d’abord, les cours offerts par les écoles d’ingénieurs ou les universités scientifiques . Ensai, Ensai, Polytechnic, Télécom Paritech, Télécom Nancy, Eisti, Eita, proposent tous un programme Data Science.

En matière de formation de premier cycle , Reims-Champagne-Ardenne propose un Master en Statistiques pour l’évaluation et la prévoyance. Louis-Lumière Lyon-II propose M2 Data Mining, Business Intelligence et Big Data. L’Université Dauphine offre un Master Executive en Statistiques et Big Data. Dans l’UPMC, les étudiants peuvent obtenir un Maîtrise et certificat Data Science. Master Informatique à Nantes, Master en Sciences des Données à Nice-Sophia et Master en Big Data et Excavation de Données à Paris-VIII. L’Université Paris-Saclay réunit à elle seule 45 cours Data Sciences : 12 master, 5 certificats, 8 spécialisations en ingénierie, 4 MBA…

La deuxième catégorie est l’école de gestion . Parmi les écoles proposant des spécialisations MS, MSc ou troisième année, nous comprenons Télécom EM, Neoma, HEC, Audencia, Inseec, Ieseg, ECE, ESC Rennes ou Essca, École de gestion du cluster Leonard-de-Vinci et l’Institut de l’Internet et du Multimédia.

La troisième catégorie est celle de la formation conjointe des ingénieurs et de la direction . Les instituts offrant cette formation sont Essec et Centrale-Supélec, EPSI et Esilv.

Enfin, il existe également des établissements de formation Spécialistes , tels queDataTest . Créé en 2015, DataScienTest s’est imposé comme un leader de la formation aux sciences des données en France et l’un des acteurs majeurs en Europe. Plus de 30 groupes CAC 40 comptent sur DataTest pour reformer leurs employés vers un spécialiste des données d’affaires. A partir de 8 mois, la formation est ouverte aux particuliers pour un coût de 4495€. Le succès est au rendez-vous et cette année plus d’une quinzaine de sessions sont offertes en intensif/bootcamps ou en formats continus. Moyennant un supplément, la formation peut être co-certifiée par la Sorbonne.

Quel salaire pour un Data Scientist ? Y a-t-il beaucoup d’offres d’emploi ?

Le travail de Data Scientist est considéré comme le plus rémunéré, satisfaisant et le plus recherché Le . Un scientifique américain totalise 110 000$. En France, le salaire d’un débutant est généralement compris entre 45000 et 50000 euros par an. En outre, malgré l’émergence de nombreuses formations, les entreprises ont encore du mal à trouver des profils suffisamment qualifiés.

Le travail de Data Scientist est-il susceptible de disparaître ?

Selon un rapport publié par Gartner Inc., plus de 40 % des activités menées par un Data Scientist seront automatisées d’ici 2020 . Par conséquent, la productivité des Data Scientists augmentera considérablement, tout comme l’utilisation des données et des outils d’analyse par les scientifiques des données des citoyens.

Gartner présente les scientifiques des données des citoyens en tant que personnes qui créent ou génèrent des modèles à l’aide d’outils de diagnostic avancés ou prédictifs, mais dont la fonction principale n’est pas liée aux domaines statistiques et analytiques . Ces personnes peuvent réduire l’écart avec les outils d’analyse en libre-service utilisés par les entreprises et les techniques analytiques avancées utilisées par Data Scientists. Maintenant, vous pouvez effectuer une analyse nette sans avoir besoin de compétences avancées.

La science des données est maintenant une ressource convoitée par la plupart des entreprises et c’est pourquoi les fournisseurs de plates-formes logicielles de données ou d’analyse simplifient la hiérarchisation en automatisant diverses tâches telles que l’intégration des données et la création de modèles. Cependant, il est peu probable que l’activité Data Scientist soit remplacée par l’intelligence artificielle.

Data science et IA : les soft skills à avoir

Inutile de revenir sur l’aspect incontournable du Big Data et des métiers qui y touchent de près ou de loin. On présume tout de suite que ces métiers sont des métiers très scientifiques et très techniques. On a en tête l’image d’un binoclard devant un grand écran exposant des graphiques incompréhensibles pour les non-initiés. Et pourtant…

Les soft skills s’apprennent en formation

Les métiers du Big Data nécessitent des connaissances poussées en informatique, en statistiques et en mathématiques. Cependant, ce sont surtout les entreprises de tous les secteurs qui ont besoin de ces compétences. Le métier de data analyst est ainsi hybride et transversal de nature. C’est pour cette raison que les sortants des plus grandes écoles de commerce sont aussi polyvalents que ceux des écoles d’ingénieurs.

En dehors des connaissances en gestion, en économie ou encore en marketing qui sont utiles pour ce métier, il y a les softs skills. La formation en master intelligence artificielle
de la FGES à Lille est un bon exemple de formation qui accorde une importance particulière aux soft skills. Grâce à ce type de formation, le data analyst peut même espérer évoluer vers un poste de Chief Data Officer ou de Business Intelligence Management.

L’intelligence relationnelle : un soft skill indispensable

Bien que les connaissances en technologie soient au cœur du métier de data analyst, ce dernier doit toujours travailler avec d’autres métiers. L’expert en data science et en Intelligence Artificielle doit impérativement avoir de l’intelligence relationnelle. Il en a besoin pour communiquer avec toutes les parties prenantes de l’entreprise.

Mais l’intelligence relationnelle est loin d’être l’unique compétence transversale recherchée par les entreprises. Lors du processus de recrutement, l’entreprise peut chercher à découvrir tous les autres atouts du candidat. Ce sont ces atouts qui ne sont pas directement liés à la programmation ou aux analyses qui constituent les softs skills du data analyst.

Les autres soft skills à développer chez le data scientist

L’analyste de données est la personne la mieux placée pour comprendre et interpréter les données. Ce n’est pas pour autant qu’il soit la plus à l’aise à communiquer et transmettre son savoir. En quelque sorte, il doit avoir la capacité de « vulgariser » ses connaissances. C’est une compétence nécessaire afin d’aider le reste de ses collaborateurs à utiliser les résultats de ces recherches et analyses. D’autres soft skills sont essentiels pour le data analyst.

L’écoute et la perspicacité

Le data analyst doit intégrer l’humain dans sa façon de travailler. C’est une personne qui est à l’écoute des autres et qui a une vision d’ensemble des problèmes de l’entreprise. Il est la personne qui doit trouver des solutions à des situations problématiques données. Pour être à même d’identifier et d’extraire les données essentielles, le data analyst doit reconnaitre avec perspicacité les besoins de l’entreprise.

La résistance au stress

Les métiers du Big Data, que ce soit dans le poste de data analyst, de data scientist ou encore de Chief data Officer sont très exigeants. Ces experts doivent faire face à des défis différents au quotidien. Face à ces différentes sortes de pression, ils doivent avoir le mental pour résister au stress.