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Big Data

Définitions

Data analyst : fonctions et formation

Le métier de data analyst est de plus en plus prisé sur le marché du travail. Toutes sortes d’entreprises recherchent ses compétences. Tout le monde parle du Big Data, de l’apprentissage automatique ou Machine Learning, du traitement de données, de la gestion de l’analyse de données et de l’exploration de données.

Dans cet article, nous allons apporter des explications sur le cœur de métier d’un analyste de données et tout ce qu’il apprend tout le long de la formation data analyst.

Le Big Data : centre de gravité de la formation data analyst

Bon nombre de jeunes diplômés se demandent encore pourquoi suivre une formation en Big Data. La réponse peut se résumer comme suit : parce que c’est ainsi qu’ils peuvent s’assurer d’avoir un emploi à l’avenir.

Beaucoup ne savent pas encore ce qu’est l’analyse de données. Pour résumer, il s’agit du moyen de rendre toutes les données acquises dans l’environnement numérique compréhensibles et utiles pour les entreprises à travers son analyse et sa gestion. Différents domaines de l’entreprise en bénéficie : marketing, commerce, relation client ou CRM, etc. Pour ce faire, le data analyst travaille  avec des méthodologies de business intelligence et des outils logiciels spécifiques.

Que fait un data analyst ?

Il est important de connaître les principales fonctions d’un data analyst avant d’avoir un projet professionnel d’en devenir un.

1.      Identification des données

La première chose qu’un data analyst fait avant d’analyser et de traiter les données est d’identifier les informations. Il s’agit uniquement des données qui intéressent l’entreprise depuis différentes sources. Pour ce faire, il doit structurer ou ordonner toutes ces données dans des graphiques et des tableaux pour en faire une présentation adéquate.

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2.      Établir des directives sur le comportement des clients

Une des principales fonctions du data analyst est de mettre en œuvre les stratégies nécessaires pour guider l’entreprise en fonction du comportement des clients. Les canaux numériques sont généralement les principaux domaines concernés. En effet, des actions plus personnalisées doivent être menées pour déterminer exactement ce que le public souhaite.

3.      Traitement et regroupement des informations

L’analyste de données doit développer un traitement de données ardu à travers des opérations mathématiques et l’utilisation de langages de programmation. Il faut ensuite les regrouper par catégories d’informations pour les ordonner et en tirer des conclusions à forte valeur ajoutée pour l’entreprise.

4.      Effectuer une communication transparente avec l’organisation

Travailler en tant que data analyst est en réalité devenir le gardien de toutes les informations traitées par l’entreprise. Son rôle est de générer des rapports. Ces derniers sont destinés aux services qui bénéficient des données analysées. Par conséquent, ils doivent être conforme au domaine d’activité de l’entreprise. D’une certaine manière, il interprète les données pour en tirer des informations utiles pour la prise de décision.

Pré requis pour suivre une formation data analyst

Pour devenir data analyst, il est nécessaire de répondre aux exigences essentielles répondant aux rigueurs du poste.

Niveau d’étude minimum

Devenir un data analyst n’est pas à la portée de quelqu’un ayant un niveau bac. Il faut au minimum avoir suivi une formation dans une école de marketing ou une école spécialisée dans le digital. Il existe toutefois plusieurs formations dispensées par des écoles d’informatique, des centres de formation et même par Pôle Emploi.

Par ailleurs, il n’est pas rare de voir l’analyse de données comme une spécialisation. C’est le cas notamment dans certains cursus pour l’obtention d’une Licence professionnelle, d’un Master ou d’un Master spécialisée.

Capacité de synthèse de données

Il est nécessaire d’avoir la capacité de synthétiser des données pour savoir comment choisir et extraire les informations les plus pertinentes et utiles pour l’entreprise. Il est très important de connaître ses objectifs au même titre que le secteur dans lequel elle opère. La détection des problèmes et leur résolution grâce à une analyse exhaustive de leurs caractéristiques fait ensuite appel à cette extraction de données.

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Communication fluide avec les parties prenantes

Il est nécessaire pour le data analyst d’avoir une communication fluide avec les dirigeants et les managers. Ce sont des pré-requis pour pouvoir expliquer les résultats de manière précise sans entrer dans les détails techniques. Un langage simple permettra à la direction de mieux comprendre la portée des conclusions de l’analyse.

Langage de programmation

Un data analyst doit avoir de bonnes compétences informatiques et savoir gérer les langages de programmation. En même temps, il doit maîtriser les mathématiques statistiques pour développer une analyse adéquate et tirer des conclusions d’un point de vue critique et objectif.

Transformer les données en recommandations est l’une des qualités les plus appréciées par les employeurs. C’est pour cela qu’ils décident d’inclure un data scientist et un data analyst parmi leur personnel.

Qu’apprend-on d’une formation data analyst ?

On peut trouver facilement en ligne une formation data analyst . Que ce soit chez Pôle Emploi ou via une formation mise en place à distance, il existe de multiples sujets traités. Certains sont souvent abordés jusqu’à la fin de la formation :

  • Fondamentaux du Big Data (techniques et concepts)
  • Data science (comprendre la science des données)
  • Comprendre le Big Data (analyse et visualisation des données)
  • Comprendre l’analyse des données (Power BI)
  • Business Intelligence (différence avec l’analyse de données)
  • Langages de programmation (Python, R…)
  • Techniques et outils de reporting essentiels
  • Techniques outils et de reporting avancés
  • Etc.
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4 mai 2021 by
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Data engineer: son salaire et ses missions

La quantité de données augmente de façon exponentielle et de plus en plus d’entreprises recherchent des experts capables de les aider à comprendre, analyser et utiliser le potentiel d’une telle quantité d’informations. Le data engineer est un expert essentiel pour ces organisations. Cependant, entre les tâches et le salaire d’un data engineer, il existe quelques différences . La distinction est simple : alors que le data scientist est plus orienté vers le développement d’algorithmes pour l’analyse de données, le data engineer est en quelque sorte le pont liant le Big Data au scientifique des données.

Que sont le data engineer et le data engineering ?

Bien qu’on n’en parle pas beaucoup, l’ingénieur des données est un expert fondamental de la data science. C’est un profil très demandé dans tout environnement où les données doivent être traitées. Nous pourrions définir un data engineer comme un professionnel axé sur la conception, le développement et la maintenance de systèmes de traitement de pipelines de données dans le cadre d’un projet Big Data.

L’objectif du data engineering est de créer et de maintenir les structures de données et les architectures technologiques. Celles-ci sont nécessaires au traitement, à la gestion et au déploiement à grande échelle d’applications gourmandes en données. Autrement dit, les data engineers conçoivent et construisent les référentiels de données brute. À partir de là, il les collecte, transforme et prépare pour l’analyse. Une fois prêtes, les data scientists se chargent de mettre en place des modèles.

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En bref, les scientifiques des données forment des modèles à partir des données préparées par les ingénieurs de données. Ils ont ainsi plus de faciliter à extraire des connaissances sur un problème à résoudre à partir de ces informations. Ils le font en utilisant des outils mathématiques et une connaissance du domaine des affaires. Mais, pour qu’il soit possible de définir et de former les modèles, il est nécessaire de disposer d’un ensemble de données valide sur lequel travailler, d’où l’importance du rôle des data engineers.

Quelles compétences doit-il avoir ?

Pour se consacrer au data engineering, un data engineer doit avoir une vision pratique et spécialisée du domaine des données et des nouveaux besoins des entreprises. Par exemple, il doit savoir comment les données sont modélisées et comment fonctionnent les bases de données SQL.

D’autre part, le data engineer effectue et planifie aussi des acquisitions de données. Il effectue également des processus de nettoyage et de validation des données. Tout cela a pour objectif de fournir des informations correctes au data scientist. Il configure également le cluster dans Spark afin que les modèles statistiques s’exécutent efficacement.

Parmi les technologies qu’il utilise, il doit maîtriser Linux et Git s’il souhaite travailler sur des projets logiciels. Il doit également savoir utiliser :

  • Hadoop et Spark au niveau de l’environnement
  • HDFS, MongoDB et Cassandra au niveau des technologies NoSQL
  • Map Reduce au niveau de modèles de calcul.

En même temps, il doit avoir une connaissance des outils d’apprentissage automatique et de Big Data. Il en va de même pour les outils de streaming des données tels que Hive ou Kafka.

Par ailleurs, selon l’entreprise, il est généralement indispensable de maîtriser l’un des langages suivants :

  • Python : pour le traitement des données
  • Scala : comme langue native de Spark et Java

Quel est le salaire d’un data engineer en France ?

Selon une estimation de Glassdoor, un data engineer en France gagne un salaire moyen de 44 000 euros par an. Mais, en fonction de l’expérience et du niveau de compétences, cet expert des données peut espérer entre 36 000 et 75 000 par an.

Cependant, outre les facteurs cités précédemment, le lieu de travail influence également le niveau de salaire d’un data engineer selon l’Economic Research Intitute. En effet, il peut obtenir plus de 90 000 euros par an s’il travaille dans une grande ville telle que Paris. Toutefois, PayScale et Glassdoor évaluent la fourchette des salaires d’un ingénieur des données à 45 000 et 50 000 par an dans les grandes agglomérations de l’Hexagone.

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D’ailleurs, Opinionway a mené une étude en 2018 sur des data engineers travaillant dans 45 entreprises. Cette enquête a permis de mettre en exergue une augmentation de 10% du salaire en fonction des années d’expérience. Elle a également confirmé le fait que les data engineers seniors (plus de 5 ans d’expérience) sont les plus recherchés.

Toujours d’après cette étude, un data engineer junior peut espérer environ 38 000 euros par an. Après 2 années dans la même entreprise, il peut avoir une augmentation de 12%. En ayant plus de 2 ans d’expérience, il peut voir son salaire atteindre les 58 000 euros par an.

En comparaison à ceux dans Paris, les data engineers juniors dans les provinces ont un salaire inférieur de 4%. Pour les confirmés et seniors, l’écart est plus important et peut atteindre 8,5%.

Combien gagne un ingénieur des données chez les GAFA ?

Devenir un data engineer senior prend du temps. Et si l’objectif est de travailler chez les géants du Web tels qu’Amazon et Facebook, ça en vaut la peine !

L’important est d’acquérir plus de compétences en se mettant constamment à jour sur les nouveaux outils disponibles. Parallèlement, les expériences doivent refléter la maîtrise du data engineering.

Paysa a déjà effectué une étude des salaires des data engineers chez les GAFA. Il est clair qu’ils sont tout à fait à la hauteur des tâches qui les attendent dans ces grandes entreprises. Annuellement, ils peuvent gagner 139 513 dollars par an, une moyenne estimée sur 634 ingénieurs des données. Chez le numéro 1 des réseaux sociaux, un data engineer peut espérer 210 895 dollars annuels, une moyenne déduite à partir d’une enquête menée auprès de 94 ingénieurs des données de l’entreprise.

4 mai 2021 by
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Data analyst : Rôle, metier et son salaire

Le métier de data analyst intéresse beaucoup de personnes actuellement. Dans cet article, nous apportons une vue d’ensemble des tâches de ce professionnel du Big Data et de son salaire mensuel en fonction de son niveau d’expérience.

Qui est le data analyst ?

Le data analyst est un véritable traducteur prêté au numérique qui joue avec les données. En résumé, il prend toutes les données à sa disposition et les traduit en des éléments concrets. Pour ce faire, il extrait les informations pertinentes pour développer des modèles utiles dans les prises de décision.

Il faut savoir que le Big Data est composé d’une quantité de données massives dont le flux passe par les serveurs d’une entreprise. Les données peuvent contenir une variété d’informations sur les clients et sont inestimables pour définir des stratégies de vente et de marketing. Elles incluent par exemple les habitudes d’achat d’une certaine cible ou l’historique d’un certain client. Elles permettent d’acquérir de nouveaux clients et de fidéliser ceux déjà acquis dans le passé. 

Un metier au coeur de la stratégie marketing

Les données fournissent une véritable cartographie d’un certain public cible. Les habitués d’Internet qui vont sur les sites web marchands contribuent à la création de ces immenses bases de données. Celles-ci sont capturées au moment de la visite d’une page et lors d’une recherche. En réalité, même l’utilisation des réseaux sociaux produit d’énormes quantités de données comme tout autre service utilisé sur Internet. Et elles sont utiles pour les entreprises dans l’élaboration d’une stratégie marketing efficace.

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Le Big Data a pour but de permettre aux entreprises de faire une opération également appelée profilage. En d’autres termes, ces données sont capturées et interprétées. Puis, elles sont utilisées pour tracer l’identité d’une cible potentielle vers laquelle se tourner. En résumé, grâce au Big Data, il est possible d’anticiper les besoins des clients. Par conséquent, on peut leur proposer des services ou produits ciblés, adaptés à un créneau spécifique. Sans le Big Data, les entreprises seraient autrement obligées de procéder par essais, faire des erreurs et dépenser des sommes très élevées. C’était une prémisse nécessaire. Mais aujourd’hui, grâce au data analyst qui use d’outils spécifiques, il est possible de donner un sens à ces données et de les utiliser à différentes fins.

Que fait l’analyste de donnée ?

Un analyste des données prend des éléments du Big Data sous forme brute. Ensuite, il les affine, les étudie et les convertit en données compréhensibles pour l’entreprise pour laquelle il travaille. Chaque organisation en a besoin, car cet expert peut faire économiser beaucoup d’argent grâce à son expertise d’analyste. Il est clair que ces facteurs délimitent certaines compétences qui doivent nécessairement appartenir à un data analyst.

Premièrement, il doit avoir une grande confiance dans les chiffres et par conséquent avec les mathématiques. Il est aussi évident qu’il doit posséder de grandes capacités de communication tout comme ceux qui traduisent un texte. Si d’une part, il est nécessaire de comprendre une analyse, d’autre part il est également nécessaire de le rendre compréhensible pour ceux qui devront l’utiliser à leurs propres fins stratégiques. Par conséquent, un data analyst permet aux entreprises de recevoir des données raffinées. Ainsi, elles peuvent être utilisées pour prendre toutes sortes de décisions, en particulier commerciales.

Cependant, c’est un discours qui peut être appliqué à n’importe quel domaine. Cela va de la logistique au marketing en passant par le commerce. On peut également inclure l’exportation et le transport. Entre autres, un data analyst doit avoir une spécialisation spécifique dans un secteur.

Quel est le salaire du data analyst?

L’apparition du premier poste de data analyst date de seulement quelques années. Mais actuellement, c’est l’un des métiers les plus demandés du marché. Bien sûr, il existe des différences liées au pays et à l’activité de l’entreprise. Un data analyst débutant dans des pays comme la France peut gagner entre 35 000 et 40 000 par an (en euro). Et le salaire annuel d’un data analyst ayant 4 ans d’expérience peut aller de 45 000 à 55 000 euros.

En ce sens, pour qu’un data analyste puisse augmenter le salaire qu’il perçoit annuellement, il doit acquérir de nouvelles expériences. Celles-ci viennent enrichir à la fois ses acquis, mais aussi sa capacité à faire face aux aléas de sa profession. En effet, le salaire d’un data analyst ayant 5 années d’expérience ou plus peut atteindre 60 000 euros annuel, voire plus selon les conditions et les résultats.

Cependant, il faut savoir faire la distinction des niveaux de salaire en fonction du domaine dans lequel le data analyst met en application son savoir-faire. Les salaires les plus élevés sont payés dans des secteurs tels que les TIC, les assurances et les banques selon une analyse faite par Burning Glass Technologies. Viennent ensuite les salaires plus ou moins élevés dans le commerce et le marketing pour l’amélioration des ventes.

En conclusion, le métier de data analyste est exigeant en tous points de vue, mais certainement intéressant pour une raison économique.

Comment devenir un data analyst ?

Rien n’empêche une personne ayant un niveau bac de projeter de devenir un data analyst. Mais, un diplôme en informatique, en statistique ou en mathématiques semble être une base fondamentale pour aspirer à cette profession. Ensuite, il doit enrichir ses compétences en s’inscrivant dans une formation spécialisée une fois ce diplôme obtenu.

Il est également utile de maîtriser un langage informatique comme Python afin de développer des outils d’apprentissage automatique ou Machine Learning. Bien évidemment, il est important de savoir utiliser les logiciels graphiques pour pouvoir ensuite créer des infographies permettant de traduire les données en concepts. Sans ces outils, un data analyst ne pourrait jamais les expliquer correctement aux dirigeants d’une entreprise. Enfin, il faut préciser que l’analyste de données doit se mettre à jour en permanence comme le ferait un informaticien ou un expert en marketing.

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16 avril 2021 by
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Data Scientist vs Data Analyst : Quelle est la différence ?

De nombreuses divergences d’opinions subsistent concernant les rôles et les compétences autour du Big Data. Cela crée beaucoup de confusions. Par conséquent, beaucoup se posent cette question : qu’est-ce qui distingue un data scientist d’un data analyst ?

De nombreux non-initiés à la data science ont une perception du data scientist comme étant juste un terme enjolivé pour définir le data analyst.

Une raison importante de cette imprécision est le fait que certaines entreprises aient plusieurs façons de définir le rôle de chacun de ces experts. Dans la pratique, les titres des métiers ne reflètent pas toujours fidèlement les activités et responsabilités réelles de chacun. Par exemple, il existe des start-ups qui usent du titre de « data scientist » sur des descriptions de poste plutôt destinées à des data analysts.

En outre, la science des données est un domaine qui n’est qu’à ses balbutiements. Les gens connaissent encore très peu de choses concernant son fonctionnement interne. Ainsi, s’il faut comprendre la différence entre un data analyst et un data scientist, il est tout d’abord important de faire un retour sur l’activité et le rôle de chacun d’eux.

Que fait un data analyst ?

Au quotidien, un data analyst collecte des données, les organise et les utilise pour tirer des conclusions pertinentes. La majorité des entreprises de tous les secteurs peuvent nécessiter et bénéficier du travail d’un data analyst. Il peut s’agir des prestataires de soins de santé ou des magasins de détail. Les analystes de données passent leur temps à développer de nouveaux processus et systèmes pour collecter des données et compiler leurs conclusions pour améliorer les affaires.

Le métier de data analyst consiste à fournir des rapports, examiner les modèles et collaborer avec les parties prenantes dans une organisation. Dans cette tâche, l’un de ses rôles consiste à collaborer avec plusieurs services d’une entreprise, y compris avec les experts en marketing. Il se joint également à ses pairs qui travaillent sur des données comme les développeurs de bases de données et les architectes de données.

Il doit également consolider les données et mettre en place une structure qui permette de les utiliser. C’est l’aspect le plus technique de son rôle, car il consiste à collecter les données elles-mêmes. En effet, il s’agit de la clé du travail des analystes de données. Ils travaillent pour visualiser, analyser et examiner les modèles, les erreurs et les particularités des données afin qu’elles aient de la valeur et puissent être utilisées dans plusieurs domaines.

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Que fait un data scientist ?

Le data scientist est un innovateur en matière d’apprentissage automatique. Contrairement au data analyst, les problèmes ne sont pas soumis au data scientist avec des questions clairement formulées par les parties prenantes de l’entreprise, mais plutôt avec des questions qui sont déterminées par des approches plus techniques. La solution est développée à l’aide d’un large répertoire de méthodes statistiques basées à la fois sur des données structurées et non structurées. Il n’est pas toujours nécessaire que ces données soient déjà disponibles dans l’entreprise et enregistrées de manière bien structurée.

En effet, le data scientist doit acquérir des connaissances en utilisant des données, c’est-à-dire, il analyse les données dans le but de soutenir d’autres départements. Cela lui implique d’utiliser une gamme d’outils tels que Python pour les langages de programmation de ses algorithmes d’apprentissage automatique, des outils d’exploration de données et même des services cloud scientist qualifié doit être capable de faire beaucoup ou au moins être suffisamment flexible pour s’y habituer rapidement.

Ses besoins en infrastructure d’acquisition, de stockage et d’analyse sont par conséquent plus élevés. En plus des données non structurées, les données volumineuses du Big Data sont également enregistrées et analysées. Cela va généralement au-delà des systèmes traditionnels d’entreposage de données et nécessite de nouvelles approches telles qu’un data lake.

Comparaison des compétences d’un data analyst vs data scientist

Les tâches des data analysts et des data scientist se chevauchent à bien des égards. Cela est en partie dû au fait que tout le domaine professionnel autour du Big Data se développe rapidement et que de nouveaux titres de poste émergent constamment sans pour autant être définis de manière uniforme.

Mais, outre ces quelques similitudes, des différences importantes sont à noter et peuvent être résumées sous les trois questions suivantes :

Qui pose les questions ?

Un data scientist formule les questions pour l’entreprise auxquelles il souhaite répondre avec sa base de données. Un data analyst est en revanche chargé par d’autres équipes de l’entreprise de rechercher une solution à leurs questions.

Quel niveau d’étude pour commencer ?

Un data analyst peut commencer sa carrière avec un baccalauréat à composante scientifique . Un master est généralement exigé de la part d’un data scientist parce qu’il doit maîtriser les maths statistiques et les technologies de l’information.

Quel rôle joue la machine learning ?

Le data analyst doit maîtriser le langage SQL et Oracle Database tout en sachant utiliser les outils de veille stratégique tels que Power BI et de visualisation de données comme Shiny et Google Analytics. De son côté, le data scientist développe ses propres modèles d’apprentissage automatique qui utilisent l’ensemble des données comme base de formation pour apprendre de nouvelles choses. 

8 avril 2021 by
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Qu’est-ce que la data science et quelle est son importance ?

La data science ou science des données est une science appliquée. Elle fait appel à des méthodes et des connaissances issues de nombreux domaines tels que les mathématiques, les statistiques et l’informatique, notamment la programmation informatique. Depuis le début de ce millénaire, la data science est une discipline indépendante.

Il existe des cours spécifiques pour la science des données. Les personnes travaillant dans ce domaine sont connues sous le nom de data scientists ou scientifiques des données. Tout mathématicien, informaticien, programmeur, physicien, économiste d’entreprise ou statisticien qui a acquis ses connaissances en se spécialisant dans les tâches de science des données peut devenir un data scientist.

Le but de la data science est de générer des connaissances à partir de données. Dans l’environnement Big Data, la science des données est utilisée pour analyser des ensembles de données en grandes quantités avec l’apprentissage automatique (machine learning) et l’intelligence artificielle (IA). La science des données est utilisée dans diverses industries et domaines spécialisés.

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Les objectifs de la data science

Pour faire simple, les objectifs de la data science sont de :

  • Établir un moteur de recommandation à partir des données clients (sur le site, sur les réseaux sociaux…)

Aujourd’hui, les moteurs de recommandation de produits sont capables de rencontrer un client en temps réel. Par exemple, les magasins qui utilisent les recommandations de produits ont la possibilité de personnaliser chacune de leurs pages. Sur chacune d’elles, ils  proposent des offres qui attirent le client de la page d’accueil à la page de paiement.

  • Fournir une aide à la décision

La prise de décision basée sur les données est définie comme l’utilisation de faits, de mesures et de données. Il est ainsi possible de guider les parties prenantes dans une entreprise à prendre des décisions stratégiques. Lorsqu’une organisation tire pleinement parti de la valeur de ses données, tous ceux qui y travaillent ont la capacité de prendre de meilleures décisions.

  • Optimiser et automatiser les processus internes

Les entreprises cherchent constamment à simplifier les tâches. Elles veulent également réduire les coûts. Cela est possible grâce à la data science. Il peut être aussi optimisé afin de gagner en efficacité et en compétitivité.

  • Soutenir les parties prenantes dans la gestion de l’entreprise

Outre l’aide à la prise de décision, la data science permet de recouper des données pertinentes pour apporter des éléments concrets. Sur ces derniers, les différents responsables d’une entreprise pourront baser leurs actions.

  • De développer des modèles prédictifs

Par le biais de l’analyse prédictive, la data science permet de prédire les événements futurs. En règle générale, les données sont utilisées pour créer un modèle mathématique afin de détecter les tendances les plus importantes. Ce modèle prédictif est ensuite appliqué aux données actuelles pour prédire les événements futurs ou suggérer des mesures à prendre pour obtenir des résultats optimaux.

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Les disciplines de la science des données

La data science est une science interdisciplinaire qui utilise et applique des connaissances et des méthodes provenant de divers domaines. Les mathématiques et les statistiques constituent l’essentiel de ces connaissances. Ce sont les bases permettant au data scientist d’évaluer les données, de les interpréter, de décrire les faits ou de faire des prévisions. Dans le cadre de l’analyse prédictive, les statistiques inductives sont souvent utilisées en plus d’autres méthodes statistiques pour anticiper les événements futurs.

Un autre groupe de connaissances appliquées dans la science des données est la technologie de l’information et l’informatique. La technologie de l’information fournit des processus et des systèmes techniques de collecte, d’agrégation, de stockage et d’analyse des données. Les éléments importants dans ce domaine sont les bases de données relationnelles, les langages de requête de bases de données structurées tels que SQL (Structured Query Language), le langage de programmation et de script sur des outils tels que Python et bien plus encore.

En plus des connaissances scientifiques spécifiques, la data science accède à ce que l’on appelle la connaissance de l’entreprise (connaissance du domaine ou savoir-faire de l’entreprise). Elle est nécessaire pour comprendre les processus dans une organisation particulière ou une entreprise d’un secteur spécifique. La connaissance du domaine peut concerner des compétences commerciales : marketing de produits et services, savoir-faire logistique, expertise médicale.

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La relation entre le Big Data et la data science

En raison de l’augmentation continuelle des volumes de données à traiter ou à analyser, le terme Big Data s’est imposé. Le Big Data est au cœur du traitement des données. Il concerne les méthodes, procédures, solutions techniques et systèmes informatiques. Ceux-ci sont capables de faire face au flux de données et au traitement de grandes quantités de données sous la forme souhaitée.

Le Big Data est un domaine important de la data science. La science des données fournit des connaissances et des méthodes pour collecter et stocker de nombreuses données structurées ou non structurées (par exemple dans un data lake ou lac de données), les traiter à l’aide de processus automatisés et les analyser. La science des données utilise, entre autres, l’exploration de données ou data mining, l’apprentissage statistique, l’apprentissage automatique (machine learning), l’apprentissage en profondeur (deep learning) et l’intelligence artificielle (IA).

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Le rôle du data scientist dans la data science

Les personnes impliquées dans la science des données sont les scientifiques des données ou data scientists. Ils acquièrent leurs compétences soit en suivant une formation en data science, soit en se spécialisant dans le métier de data scientist.

Les scientifiques des données sont souvent des informaticiens, des mathématiciens ou des statisticiens. Ils sont également des programmeurs, des experts en bases de données ou des physiciens qui ont reçu une formation complémentaire en science des données.

En plus des connaissances spécifiques, un data scientist doit être en mesure de présenter clairement les modèles. Il les génère à partir des données et de les rapprocher de divers groupes cibles. Il doit également avoir des compétences appropriées en communication et en présentation. En effet, un data scientist a un rôle de conseiller ou de consultant auprès de la direction d’une entreprise. Les termes data scientist et data analyst sont souvent confondus dans l’environnement d’une entreprise. Parfois, leurs tâches et domaines d’activité se chevauchent.

L’analyste de données effectue une visualisation de données classique et pratique. De son côté, le data scientist poursuit une approche plus scientifique. Pour ce faire, il utilise des méthodes sophistiquées comme l’utilisation de l’intelligence artificielle ou de l’apprentissage automatique et des techniques avancées d’analyse et de prédiction.

Domaines d’application de la data science

Il n’y a pratiquement pas de limites aux applications possibles de la science des données. L’utilisation de la data science est logique partout où de grandes quantités de données sont générées et que des décisions doivent être prises sur la base de ces données.  La science des données est d’une grande importance dans certains entreprises et activités : santé, logistique, vente au détail en ligne et en magasin, assurance, finance, industrie et manufacturing.

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2 avril 2021 by
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Qu’est-ce qu’un data analyst ?

Le domaine du Big Data, le Cloud Computing et l’intelligence artificielle ne cessent de croître. Grâce à cela, de nouveaux métiers apparaissent chaque jour comme l’analyste de données ou data analyst  qui est devenu l’un des profils les plus demandés du secteur.

Qu’est-ce qu’un data analyst ?

Le data analyst est un profil professionnel qui, grâce à l’interprétation des données, peut établir des stratégies au sein d’une entreprise comme une stratégie marketing par exemple. Par conséquent, il doit savoir collecter des données et les analyser.

Un data analyst travaille avec de grandes quantités de données brutes, mais les données en elles-mêmes ne disent rien. L’entreprise a besoin d’un expert qui trouve des modèles à travers ces données pour pouvoir effectuer certaines actions, car leur interprétation est un outil de prise de décision.

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Quelles sont les tâches quotidiennes d’un data analyst ?

Aujourd’hui, la plupart des entreprises sont constamment derrière l’utilisateur. Par conséquent, il est essentiel d’avoir un département d’analyse de données dirigé par un chief data officer travaillant aux côtés de data analysts qui interprètent les données statistiques recueillies afin d’établir des modèles de comportement des clients.

L’analyste de données est en charge de :

–          L’extraction, le traitement et le regroupement des données

–          L’analyse de ces groupes de données

–          L’établissement de rapports d’analyse

Il ne fait aucun doute qu’un analyste de données doit développer ses compétences mathématiques et statistiques. De cette manière, il parvient à effectuer une analyse complète des données extraites. Pour ce faire, il utilise plusieurs outils d’analyse ainsi que des langages de programmation utilisés dans la data science comme Python.

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En plus de ces compétences en outils et statistiques, des qualités telles que le travail d’équipe doivent aussi être prises en compte. Et pour cause, un data analyst doit travailler main dans la main avec le département chargé des projets de Business Intelligence.

L’analyste de données est une figure nécessaire dans n’importe quel secteur. En ce sens, il doit être prêt à présenter des données à n’importe quel niveau de l’entreprise. Savoir communiquer efficacement devrait être l’un de ses points forts, car il ne traitera pas seulement avec le data scientist ou le data engineer, mais avec toutes les parties prenantes pour la bonne marche des activités.

L’analyste de données doit également être intrigué et curieux sur ce qui se cache derrière toutes les informations générées par une entreprise. Ce sont des capacités qui sont propres à une personne innovante telle qu’un data analyst.

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Pourquoi les entreprises recherchent-elles des data analysts ?

Un data analyst apporte de la valeur à son travail. Et pour cause, un bon analyste de données a cinq caractéristiques que chaque entreprise recherche.

1.      Curiosité pour analyser et interpréter les données

La première grande raison pour laquelle un data analyst est important dans une entreprise est qu’il prend les données, les analyse et en tire le meilleur parti. Il s’agit d’un élément important de son profil dans la mesure où il s’occupe de la grande quantité de données stockées et gérées par les entreprises.

2.      Capacité à résoudre des problèmes

L’un des traits les plus courants d’un bon analyste de données est qu’il est une personne orientée vers la résolution de problèmes. Le data analyst se démarque de cette capacité à résoudre les problèmes qui apparaissent, l’un des points qui caractérisent un bon travailleur.

3.      Capacité à résoudre les problèmes techniques

En plus de savoir analyser, interpréter et contourner les problèmes simples, un bon data analyst se distingue aussi par sa capacité à résoudre des problèmes techniques. Il doit avoir des connaissances en programmation et sait utiliser le langage informatique comme SQL.

4.      Capacité à s’adapter à n’importe quel secteur

En plus de savoir travailler sur des données, de prendre des décisions et d’utiliser le langage informatique, une autre caractéristique qui fait que les postes de data analyst sont nombreux est que l’analyste de données sait s’adapter à n’importe quel secteur d’activité. La capacité d’adaptation rapide à une entreprise, quel que soit son domaine, est une autre raison pour laquelle le métier d’analyste de données est valorisé.

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Quel est le salaire d’un data analyst ?

La profession d’analyste de données est en plein essor et a un avenir pour les prochaines années. Le salaire annuel d’un data analyst junior peut commencer à partir de 35 000 euros. Au bout de quelques années, il peut atteindre 50 000 euros en fonction de l’expérience antérieure.

Il faut garder à l’esprit que ce métier sera de plus en plus sollicité grâce à la transformation digitale que vivent actuellement de nombreuses entreprises. Dans certaines organisations, un data analyst peut même facturer son travail jusqu’à 60 000 euros par an. Mais, encore une fois, tout dépend de l’expérience, un élément important que de nombreuses entreprises exigent. De plus, le salaire d’un analyste de données ne peut pas être dit en des termes généraux, car il peut également dépendre de divers facteurs liés à l’entreprise.

30 mars 2021 by
Conseils

Pourquoi faut-il maîtriser les notions clés de Data Science ?

article rédigé par David Sitbon, Data Analyst Indépendant
dsconsult.contact@gmail.com / 06.25.60.59.61

Avec l’essor des technologies numériques, la collecte et la gestion de données sont devenues des enjeux économiques stratégiques pour de nombreuses entreprises. Ces pratiques ont engendrées la naissance d’un tout nouveau secteur et de nouveaux emplois : la Data science. 

IBM prévoyait une hausse de 28 % de la demande de profil Data Scientist en 2020. En effet, de nombreuses entreprises ont compris l’importance stratégique de l’exploitation de la donnée. La Data science étant au cœur de la chaîne d’exploitation de la donnée, cela explique la hausse de la demande des profils compétents dans ce domaine.

Tour d’horizon de la Data science 

La Data science, ou science de la donnée, est le processus qui consiste à utiliser des algorithmes, des méthodes et des systèmes pour extraire des informations stratégiques à l’aide des données disponibles. Elle utilise l’analyse des données et le machine learning (soit l’utilisation d’algorithmes permettant à des programmes informatiques de s’améliorer automatiquement par le biais de l’expérience) pour aider les utilisateurs à faire des prévisions, à renforcer l’optimisation, ou encore à améliorer les opérations et la prise de décision.

Les équipes actuelles de professionnels de la science de la donnée sont censées répondre à de nombreuses questions. Leur entreprise exige, le plus souvent, une meilleure prévision et une optimisation basée sur des informations en temps réel appuyées par des outils spécifiques.

La science de la donnée est donc un domaine interdisciplinaire qui connaît une évolution rapide. De nombreuses entreprises ont largement adopté les méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle (soit l’ensemble des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine) pour alimenter de nombreuses applications. Les systèmes et l’ingénierie des données font inévitablement partie de toutes ces applications et décisions à grande échelle axées sur les données. Cela est dû au fait que les méthodes citées plus tôt sont alimentées par des collections massives d’ensembles de données potentiellement hétérogènes et désordonnées et qui, à ce titre, doivent être gérés et manipulés dans le cadre du cycle de vie global des données d’une organisation.

Ce cycle de vie global en data science commence par la collecte de données à partir de sources pertinentes, le nettoyage et la mise en forme de celles-ci dans des formats que les outils peuvent comprendre. Au cours de la phase suivante, des méthodes statistiques et d’autres algorithmes sont utilisés pour trouver des modèles et des tendances. Les modèles sont ensuite programmés et créés pour prédire et prévoir. Enfin, les résultats sont interprétés.

Pourquoi choisir l’organisme DataScientest pour se former en Data science ?

Vous êtes maintenant convaincu de l’importance de la maîtrise de la Data science pour renforcer votre profil employable et pour aider votre entreprise.

Les formations en Data Science de l’organisme DataScientest  sont conçues pour former et familiariser les professionnels avec les technologies clés dans ce domaine, dans le but de leur permettre de profiter pleinement des opportunités offertes par la science de la donnée et de devenir des acteurs actifs dans ce domaine de compétences au sein de leurs organisations. 

Ces formations, co-certifiées par la Sorbonne, ont pour ambition de permettre, à toute personne souhaitant valoriser la manne de données mise actuellement à sa disposition, d’acquérir un véritable savoir-faire opérationnel et une très bonne maîtrise des techniques d’analyse de données et des outils informatiques nécessaires.

L’objectif que se fixe DataScientest est de vous sensibiliser en tant que futurs décideurs des projets data, aux fortes problématiques des données à la fois sous l’angle technique (collecte, intégration, modélisation, visualisation) et sous l’angle managérial avec une compréhension globale des enjeux.

Pourquoi choisir la formule « formation continue » chez Datascientest ? 

Pendant 6 mois, vous serez formés à devenir un(e) expert(e) en data science, en maîtrisant les fondements théoriques, les bonnes pratiques de programmation et les enjeux des projets de data science.

Vous serez capable d’accompagner toutes les étapes d’un projet de data science, depuis l’analyse exploratoire et la visualisation de données à l’industrialisation d’outils d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning, en faisant des choix éclairés d’approches, de pratiques, d’outils et de technologies, avec une vision globale : data science, data analyse, data management et machine learning. Vous pourrez cibler les secteurs extrêmement demandés de la data science.

Ce type de formation vous permettra d’acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir data analyst, data scientist, data engineer, ou encore data manager. En effet, elles couvrent les principaux axes de la science de la donnée.

Autonomie et gestion de son temps 

Que votre souhait de vous former en data science provienne d’une initiative personnelle ou qu’il soit motivé par votre entreprise, si la data science est un domaine totalement nouveau pour vous, il conviendrait de vous orienter vers le format « formation continue » de DataScientest. Effectivement, cela vous permettra de consacrer le temps qu’il vous faut pour appréhender au mieux toutes les notions enseignées. Sur une période de 6 mois, à partir de votre inscription (il y a une rentrée par mois), vous pourrez gérer votre temps comme bon vous semble, sans contrainte, que vous ayez une autre activité ou non. 

Aussi, pour de nombreux salariés, il est difficile de bloquer plusieurs jours par semaine pour se former. C’est pourquoi, de plus en plus d’entreprises sollicitent des formations en ligne, à distance, pour plus d’efficacité ; vous aurez la possibilité de gérer votre temps de manière à adapter au mieux vos besoins d’apprentissage avec votre temps disponible. 

Profiter de l’expertise de dizaines de data scientists 

La start-up a déjà formé plus de 1500 professionnels actifs et étudiants aux métiers de Data Analysts et Data Scientists et conçu plus de 2 000 heures de cours de tout niveau, de l’acquisition de données à la mise en production. 

 » Notre offre répond aux besoins des entreprises, justifie Yoel Tordjman,  CEO de Datascientest. Elle s’effectue surtout à distance, ce qui permet de la déployer sur différents sites à moindre coût, et de s’adapter aux disponibilités de chacun, avec néanmoins un coaching, d’abord collectif, puis par projet, dans le but d’atteindre un taux de complétion de 100 %.  « 

S’exercer concrètement avec un projet fil-rouge

Tout au long de votre formation et au fur et à mesure que vos compétences se développent, vous allez mener un projet de Data Science nécessitant un investissement d’environ 80 heures parallèlement à votre formation. Ce sera votre projet ! En effet, ce sera à vous de déterminer le sujet et de le présenter à nos équipes. Cela vous permettra de passer efficacement de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours. C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises, car il confirme vos compétences et connaissances acquises à l’issue de votre formation en Data Science. Vous ne serez jamais seul parce que nos professeurs seront toujours à vos côtés et disponibles en cas de besoin ; nous vous attribuons un tuteur pour votre projet parmi nos experts en data science.  

Datascientest – Une solution de formation clé-en-main pour faciliter votre apprentissage et votre quotidien au travail 

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Devenez expert(e) en Data Science et intégrez le secteur le plus recherché par les entreprises. Une fois diplômé, vous pourrez commencer votre carrière en répondant parfaitement aux besoins des entreprises qui font face à une profusion et multiplication de données.

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23 mars 2021 by
Dossier

Pourquoi Python est-il populaire auprès des data scientists ?

Le langage de programmation de Python Software Foundation est une programmation orientée objet. Lorsque les data scientists parient sur Python pour le traitement des données volumineuses, ils sont conscients qu’il existe d’autres options populaires telles que R, Java ou SAS. Toutefois, Python demeure la meilleure alternative pour ses avantages dans l’analyse du Big Data.

Pourquoi choisir Python ?

Entre R, Java ou Python pour le Big Data, choisir le dernier (en version majeure ou version mineure) est plus facile après avoir lu les 5 arguments suivants :

1.      Simplicité

Python est un langage de programmation interprété connu pour faire fonctionner les programmes avec le moins de chaînes de caractères et de lignes de code. Il identifie et associe automatiquement les types de données. En outre, il est généralement facile à utiliser, ce qui prend moins de temps lors du codage. Il n’y a pas non plus de limitation pour le traitement des données.

2.      Compatibilité

Hadoop est la plateforme Big Data open source la plus populaire. La prise en charge inhérente à Python, peu importe la version du langage, est une autre raison de la préférer.

3.      Facilité d’apprentissage

Comparé à d’autres langages, le langage de programmation de Guido Van Rossum est facile à apprendre même pour les programmeurs moins expérimentés. C’est le langage de programmation idéal pour trois raisons. Premièrement, elle dispose de vastes ressources d’apprentissage. Deuxièmement, elle garantit un code lisible. Et troisièmement, elle s’entoure d’une grande communauté. Tout cela se traduit par une courbe d’apprentissage progressive avec l’application directe de concepts dans des programmes du monde réel. La grande communauté Python assure que si un utilisateur rencontre des problèmes de développement, il y en aura d’autres qui pourront lui prêter main-forte pour les résoudre.

4.      Visualisation de données

Bien que R soit meilleur pour la visualisation des données, avec les packages récents, Python pour le Big Data a amélioré son offre sur ce domaine. Il existe désormais des API qui peuvent fournir de bons résultats.

5.      Bibliothèques riches

Python dispose d’un ensemble de bibliothèques riche. Grâce à cela, il est possible de faire des mises à jour pour un large éventail de besoins en matière de science des données et d’analyse. Certains de ces modules populaires apportent à ce langage une longueur d’avance : NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyBrain, Cython, PyMySQL et iPython.

Que sont les bibliothèques en Python ?

La polyvalence de toutes les versions de Python pour développer plusieurs applications est ce qui a poussé son usage au-delà de celui des développeurs. En effet, il a attiré l’intérêt de groupes de recherche de différentes universités du monde entier. Il leur ont permis de développer des librairies pour toutes sortes de domaines : application web, biologie, physique, mathématiques et ingénierie. Ces bibliothèques sont constituées de modules qui ont un grand nombre de fonctions, d’outils et d’algorithmes. Ils permettent d’économiser beaucoup de temps de programmation et ont une structure facile à comprendre.

Le programme Python est considéré comme le langage de programmation pour le développement de logiciels, de pages Web, d’applications de bureau ou mobiles. Mais, il est également le meilleur pour le développement d’outils scientifiques. Par conséquent, les data scientists sont destinés à aller de pair avec Python pour développer tous leurs projets sur le Big Data.

Python et la data science

La data science est chargée d’analyser, de transformer les données et d’extraire des informations utiles pour la prise de décision. Et il n’y a pas besoin d’avoir des connaissances avancées en programmation pour utiliser Python afin d’effectuer ces tâches. La programmation et la visualisation des résultats sont plus simples. Il y a peu de lignes de code en Python et ses interfaces graphiques de programmation sont conviviales.

Dans le développement d’un projet de science des données, il existe différentes tâches pour terminer ledit projet, dont les plus pertinentes sont l’extraction de données, le traitement de l’information, le développement d’algorithmes (machine learning) et l’évaluation des résultats.

19 mars 2021 by
Dossier

Métiers de la Data : Tour d’horizon des métiers phares

Vous souhaitez devenir un professionnel de la Data mais vous ne savez pas quel métier répondra au mieux à vos attentes dans le domaine ? Dans cet article, nous allons essayer de répondre à toutes vos questions en vous présentant en détail chacun des métiers de la Data.

Le Data Scientist

Le Data Scientist est un scientifique. Il a pour but de trouver des solutions grâce à l’analyse de données. Ainsi, le Data Scientist doit trouver ou créer l’algorithme le plus intéressant pour répondre aux différents besoins de son entreprise.

Le métier de Data Scientist peut souvent faire penser qu’une connaissance très développée en mathématiques statistiques est obligatoire. Néanmoins, ce métier demande surtout d’être capable de comprendre des données et de savoir différencier un algorithme efficace et utilisable, d’un algorithme qui ne fonctionne pas correctement. Ainsi, le Data Scientist devra comparer les modèles d’analyse de données et partager ensuite son impression avec le reste de l’équipe.

Concernant les salaires, en France et selon une enquête de DataScientest sur les salaires des metiers de la data menée auprès des entreprises du CAC 40, Data Scientist peut gagner entre 35 000 et 55 000 euros par an en début de carrière. En devant senior, il peut un salaire compris entre 45 000 et 60 000 euros par an.

Devenir Data Scientist

Le Data Engineer

Le Data Engineer est comme son nom l’indique un ingénieur : il fabrique.
Ainsi, le Data Engineer se doit de réunir des données brutes et venant de nombreuses sources différentes dans une Data Warehouse centralisée : il doit donc créer et organiser les bases de données en mettant en place un pipeline pour rendre l’obtention de données et leur stockage automatique. Ensuite, le Data Engineer trie les données et les rend analysable pour les Data Scientists.

Concernant les salaires, toujours selon la même enquête de DataScientest, un Data Engineer gagne annuellement entre 35 000 et 60 000 euros et son salaire peut nettement augmenter avec les années d’expériences.

Devenir Data Engineer

Le Data Analyst

Le Data Analyst a pour mission principale d’analyser les données. Le Data Analyst possède de grandes compétences en « Data Visualization ». Il étudie notamment des bases de données nettoyée pour y trouver des connaissances qui aideront l’entreprise à prendre des décisions.  Néanmoins, à la différence du Data Scientist, le Data Analyst ne formule pas lui-même les problèmes auxquels il va trouver des solutions : il se suffit à résoudre des problèmes soulignés par son entreprise notamment grâce à SQL. 

Concernant le salaire, le Data Scientist a plus de compétences que le Data Analyst. Il n’est donc pas étonnant que son salaire soit supérieur. En France, toujours selon l’enquête de DataScientest, il varie annuellement entre 35 000 et 60 000 euros selon son expérience.

Devenir Data Analyst

Le Data Manager

Le Data Manager recueille et classe les informations de l’entreprise. Ses missions principales sont de recueillir toutes les données, les organiser, les rendre compréhensible, ajouter les données manquantes, supprimer les erreurs, et enfin, sécuriser les données.

Le Data Manager peut exercer en tant que salarié de l’entreprise où il exerce ou consultant d’une entreprise extérieure à son entreprise. Concernant les salaires, un Data Manager touche mensuellement entre 2 200 et 2 600 euros bruts par mois et augmente par la suite en fonction de ses responsabilités et du domaine d’activité de son entreprise.

Devenir Data Manager

Le Business Analyst

Le Business Analyst a un rôle très opérationnel et étudie les stratégies de l’entreprise au niveau marketing et financier. Contrairement au Data Analyst, il effectue l’analyse de l’activité de manière interne à l’entreprise.

Le Business Intelligence Manager

Le Business intelligence manager doit fouiller dans les données de l’entreprise, les trier et les analyser pour produire des guides d’aide à la prise de décision dans lequel il expose un constat, y expose ses recommandations de solutions de marketing et de data science.

Le Chief Data Officer

Le Chief Data Officer dirige la collecte des données et leur optimisation. Il décide la manière avec laquelle l’entreprise va utiliser les données qu’elle possède. Le Chief Data Officer peut être comparé à un véritable manager qui aurait certaines connaissances en Data.  

Le Data Protection Officer

Le Data Protection Officer est en charge de la protection des données : il fait le lien entre la loi et la technologie. Ainsi, il donne la possibilité à son entreprise d’exploiter les données qui sont à sa disposition sans enfreindre la vie privée des utilisateurs.

Le Data Architect

Le Data Architect est, comme son nom l’indique, un architecte. Il gère la façon dont les données vont être enregistrées. Il maîtrise donc les outils du Big Data et les solutions Cloud comme l’iCloud d’Apple.

Le Data Miner

Le Data Miner extrait, trie et rend lisible les données brutes. Il intervient souvent dans les structures qui ont des sources de données extrêmement variées et qui demandent un grand nettoyage.

Le Master Data Manager

Ce métier est réservé aux personnes très qualifiées. Le Master Data Management est un terme qui désigne la gestion des données critiques. Toutes ces données sont au sein d’un seul fichier, le Master File, et permet de faciliter le partage de données entre les départements de l’entreprise.

L’Ingénieur Big Data

L’ingénieur Big Data a des tâches très variées mais se charge notamment de la valorisation des données. Il analyse en effet des grands volumes de données à l’aide de différents logiciels pour les rendre exploitable pour ensuite les classer et les mettre en avant dans des rapports détaillés. L’ingénieur Big Data est aussi en charge de la création et de la mise en place des clusters. Il doit aussi se charger de la mise en place des algorithmes et de son contrôle qualité, pour ensuite assurer la cohérence du résultat.

11 mars 2021 by
Conseils

Devenir Data Scientist en ligne : mythe ou réalité ?

Devenir Data Scientist en ligne, mythe ou réalité ? Grâce à l’expérience d’apprenants, nous apportons des réponses à vos questionnements ! Bienvenue dans le premier épisode d’une série d’articles autour de la formation data en ligne ! 

Construire des modèles, apporter du sens aux données de l’entreprise et les rendre lisibles pour le commun des mortels : telles sont les missions quotidiennes d’un Data Scientist. Si vous aussi souhaitez manier la data comme un maître et apporter votre valeur ajoutée à l’entreprise. Restez avec nous, on vous explique comment faire !

Pourquoi devenir Data Scientist ? 

Le métier de Data Scientist est un métier d’avenir. D’ailleurs, selon le Harvard Business c’est le “métier le plus sexy du 21e siècle”. Ce n’est pas nous qui le disons, c’est Harvard et généralement ils savent de quoi ils parlent 😉 !  En effet, avec les nouveaux besoins issus des données massives de notre époque, plus communément connue sous l’ère du Big Data, c’est un métier qui est extrêmement recherché. Les géants comme Google, Amazon, Facebook en recrutent énormément depuis quelques années. 

Souvent, le métier de data scientist se concentre sur la mise en place d’algorithmes basés sur la donnée pour apporter des solutions à des problématiques aussi diverses que variées. Que ce soit de la détection d’anomalies, de la prévision ou de la gestion de risque, le Data Scientist est capable de répondre à ces enjeux grâce à son fer de lance : ses modèles.

Thibault, un Data Scientist ayant suivi une formation en ligne, a réussi à trouver une image parfaite pour décrire les outils du Data Scientist :  

« les modèles pour un Data Scientist sont ce que l’arc et les flèches sont pour Robin des bois »

Si cette image vous met l’eau à la bouche, je vous invite à découvrir plus en détails la formation adéquate pour devenir Data Scientist. De nombreux organismes de formation proposent des formations dont DataScientest, l’entreprise leader de la formation en Data Science.

En savoir plus sur DataScientest

 

Devenir Data Scientist en ligne, c’est possible ?

Effectivement, c’est tout à fait possible voire encouragé ! On pense que ce type de formation peut être extrêmement bénéfique pour l’expérience personnelle de l’apprenant. Après tout, chaque Data Scientist qui se respecte se doit d’être à l’aise sur un ordinateur 😉 ! 

L’avantage principal d’une formation en ligne est  « la flexibilité personnalisable » selon Marie, issue d’une formation intensive de 11 semaines à l’issue de laquelle elle a décroché une certification Data Scientist reconnue par la Sorbonne : 

«  La formation Data Scientist en ligne permet d’avancer à son rythme et en fonction de ses contraintes tout en bénéficiant d’un accompagnement  de bout à bout tout . »

La mise en place d’une plateforme d’apprentissage pour du “learning by doing”, permet de suivre votre évolution et votre parcours. 

Devenir Data Scientist en ligne

 

Par ailleurs, Chad, un apprenant international qui a suivi  une  formation en anglais, partage des éléments pour rassurer les personnes qui auraient encore des hésitations. Il faisait référence par exemple, au matériel informatique utilisé se former et se lancer dans la formation de Data Scientist en ligne :

 « At first, I thought that I needed a specific material like a powerful laptop to join the training but I was wrong ! »  

Yes, he was wrong car grâce aux outils technologiques tels qu’une plateforme Full SaaS par exemple, vous n’avez plus besoin d’avoir un ordinateur spécifique mais juste un bon accès à internet et le tour est joué. 

D’autres prérequis évoqués par Sarah sont « la communication et l’autodiscipline », qui lorsqu’ils sont absents peuvent à priori mettre à mal l’apprentissage en ligne. Encore une fois, des solutions existent pour pallier ces lacunes.  En effet, DataScientest par exemple propose un accompagnement à tout instant : 

 «  Grâce à un accès h24 à la plateforme, le support et la présence continuelle de la part de nos formateurs, je me suis sentie accompagnée et remotivée dès que j’avais des coups de mou. »

En savoir plus sur DataScientest

 

Bref, je vous ai expliqué en quelques mots en quoi consistait  une formation Data Scientist en ligne, Si vous souhaitez plus d’informations concernant ce métier et la formation adéquate, n’hésitez pas à vous orienter vers un de nos organismes partenaires  !

5 janvier 2021 by