La data science n'est plus réservée aux spécialistes. Désormais, les cadres se doivent d'acquérir une “data literacy", c’est-à-dire une capacité à interpréter, analyser et visualiser seuls les données, et à les exploiter pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise. Ainsi, de plus en plus de cadres se tournent vers des formations en science des données. DataScientest, une startup française, propose des formations en data science focalisées sur la professionnalisation.Pour rappel, le Big Data désigne les mégadonnées collectées par les entreprises de toutes les industries, analysées afin d’en dégager de précieuses informations. De plus en plus, nous entrons dans l'âge d'or du Big Data. Dans toutes les industries, les entreprises amassent des volumes de données gargantuesques grâce aux réseaux sociaux, au e-commerce, aux smartphones ou à l'Internet des Objets. Marketing, commerce, éducation, agriculture... quel que soit le secteur, l'analyse de données permet de comprendre comment répondre aux attentes des consommateurs, d'améliorer les services et l'exploitation, de recruter les meilleurs candidats et de prendre les meilleures décisions.
La science des données n'est plus le privilège des grandes multinationales
La data science n'est plus le privilège des grandes multinationales. Désormais, notamment grâce au cloud, même les PME peuvent mettre en place un data lake pour leurs entreprises à moindre coût. Toutefois, malgré cette profusion de données, et malgré l'influence croissante du Big Data, il reste très difficile pour la plupart des entreprises d'exploiter effectivement les informations brutes. Ceci s'explique en grande partie par la pénurie d'experts qui sévit à l'échelle mondiale. Les data scientists, data analysts, ingénieurs en data et autres métiers de la data manquent cruellement, et la demande surpasse considérablement l'offre.
Néanmoins, au fil des dix dernières années, le paysage de la science des données a évolué. Les technologies d'extraction et de transformation de l'information, de traitement parallèle et d'analyse Big Data sont désormais intégrées aux plateformes logicielles. L'heure est au “self service”, et l'analyse de données n'est plus l'apanage d'experts techniques spécialisés. Désormais, l'automatisation permet aux “business users”, aux cadres et aux managers d'exploiter eux-mêmes les données. En réalité, il ne s'agit plus d'une option, mais presque d'une obligation. Les dirigeants d'entreprise se doivent de comprendre le fonctionnement des outils de data science, comment créer une gouvernance des données, et assurer la sécurité et la confidentialité des informations.
Face à l'essor de l'IA, ils sont contraints d'apprendre à maîtriser les algorithmes et à remettre en question les résultats des analyses Machine Learning. Plus important encore, l'enjeu est de parvenir à exploiter la Data pour répondre aux besoins de l'entreprise et atteindre ses objectifs. De l'intégrer comme moteur de croissance de l'activité. Sans aller jusqu'à se reconvertir en Data Scientists professionnels, les cadres doivent acquérir une “littératie des données” : une capacité à interpréter les données, à dégager des pistes exploitables, à poser les bonnes questions aux bases de données. Les organisations qui ne parviennent pas à passer ce cap risquent de rester bloquées dans le passé, de perdre pied face à une concurrence “data-driven”. C'est la raison pour laquelle de plus en plus de cadres optent pour une formation en data science.
Formation des cadres à la data science : enjeux et défis de la data literacy
L'heureuse nouvelle est qu'il existe désormais de nombreuses options de formation à la data science. Qu'il s'agisse de cursus universitaires ou de programmes en ligne, les possibilités foisonnent pour permettre aux cadres d'acquérir des compétences en exploitation des données. Parmi ces formations, les plus plébiscitées sont la formation data scientist, la formation data analyst, et la formation data engineer, et le bootcamp machine learning engineer. Il est toutefois impératif de choisir la bonne formation. Trop souvent, les efforts se soldent par une perte de temps, d'énergie ou d'argent.
Le contenu d'un cours n'est pas toujours en phase avec les objectifs et ambitions de l'apprenant, ou avec les réalités du monde de l'entreprise. Un programme peut aussi se révéler trop intensif pour un actif disposant d'un temps limité à y consacrer. Pour éviter ces écueils, il est préférable pour les cadres de choisir une formation focalisée sur l'essentiel, concrète et tournée vers le réel et l'application pratique en entreprise.
DataScientest : des formations en data science conçues pour les professionnels
DataScientest propose des formations tournées vers l'entreprise et pensées pour les professionnels. Les différents cursus, conçus par des data scientists issus de grandes écoles, sont orientés métiers et peuvent même être personnalisés afin de répondre avec précision aux attentes d'une organisation selon son secteur d'activité. Ces formations permettent d'acquérir de solides compétences de data analyst, de data scientist, de data engineer ou de machine learning engineer. Au besoin, elles peuvent être accompagnées de tracks spécialisés afin d'acquérir des notions supplémentaires en langage Python, en visualisation de données ou en apprentissage automatique.
L'enseignement délivré est lui-même fondé sur la pratique, pour permettre de développer de véritables compétences techniques directement exploitables. Toujours dans une optique d'intégration à l'activité professionnelle, des cas d'usage métiers sont mis en avant. Dans le cadre du parcours, l'apprenant réalise également un “Big Data Project” en lien avec les besoins de son entreprise et de son secteur d'activité. Ce projet peut ensuite être converti en véritable “Proof of Concept” voire même en projet en production. Un autre avantage des formations proposées par DataScientest est leur format innovant et flexible. Tous les programmes sont proposés en “Blended Learning”, combinant 85 % d'apprentissage en ligne sur une plateforme coachée et 15 % de présentiel au travers de Masterclasses.
De plus, il est possible de suivre ces cursus en formation continue sur une durée de 3 à 9 mois à raison de 10 heures par semaine, ou en format BootCamp intensif en 9 à 11 semaines en y consacrant 35 heures par semaine. Les cadres profitent donc d'une flexibilité, et peuvent aisément combiner ces formations avec leur activité professionnelle.
Tous les programmes proposés sont éligibles au CPF (compte professionnel de formation), ce qui facilite le financement pour les professionnels. Ils permettent par ailleurs de recevoir un diplôme certifié par La Sorbonne. Pour toutes ces raisons, de nombreuses entreprises ont choisi DataScientest pour former leurs cadres à la data science. C'est notamment le cas de grands groupes comme Allianz, AXA ou Crédit Agricole.
Source : DataScientest
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