La formation Data Scientist de DATAROCKSTARS
L’amélioration du fonctionnement et des rendements relève d’une mission continue et qui se complexifie de jour en jour chez les entreprises. Et face à la montée en puissance du concept de Big data, de son importance et du dilemme qu’il apporte en termes de gestion des données, la réunion d’une équipe de data science chevronnée est plus que de mise.
Comme son nom l’indique, le data scientist est le premier maillon de l’équipe data science, au moins au même titre que le data analyst et le data engineer. Mais quel est son rôle ? Quelle formation pour acquérir ses compétences ? DATAROCKSTARS vous présente la formation data science.
Qui est le data scientist ?
On attribue au data scientist une position centrale dans la collecte, l’analyse, le traitement et l’utilisation des données. C’est un métier qui demeure populaire et d’importance, même si de nouvelles spécialités comme ML engineer ou encore Product Owner data émergent.
Data scientist : ses rôles et ses missions
On reconnaît au data scientist un rôle crucial en matière d’analyse approfondie de données. Il se charge en somme de donner une issue aux problématiques de l’entreprise en matière de gestion ou de production par exemple, en justifiant les prises de décisions. Dans ce rôle de phare dans l’utilisation de données massives, le data scientist dispose d’un certain nombre de missions :
Collecte et analyse de données
Identification des outils d’analyse et de stockage data
Elaboration d’algorithmes data science et d’outils prédictifs
Data visualisation : le data scientist se doit aussi de savoir bien communiquer ses résultats et de mettre en place une solution de veille stratégique.
Importance du data scientist parmi les data specialists
Le data scientist a pour rôle de traduire les données récoltées et de les faire parler en vue de résoudre les problématiques de l’entreprise par l’utilisation d’algorithmes et autres méthodes. Il s’agit donc d’une fonction d’enjeu majeur tant sur le plan de l’organisation, du fonctionnement, que de la stratégie de croissance. Ce métier est omniprésent dans les entreprises modernes œuvrant dans différents secteurs : finance, banque et assurance, santé, grande distribution, agroalimentaire, secteur auto et aéronautique, etc.
Comment devenir data scientist ?
Même si le monde du travail recherche de plus en plus ce profil à travers des entreprises data driven ou non, le métier de data scientist relève d’un emploi à haute technicité. Les conditions d’accès à ce genre de postes sont assez précises.
Parcours académique d’un data scientist
Le data scientist est un scientifique. La personne en quête du titre se doit donc de posséder un certain niveau académique. Elle doit posséder un diplôme de bac +5 issu de grandes écoles, d’universités ou d’une école d’ingénieur, avec une spécialisation en mathématiques, en statistiques ou en informatique. En outre, sachant qu’il s’agit d’un emploi hautement concurrentiel, un parcours de formation spéciale en data science ou en data engineering est un vrai atout.
Profil d’un data scientist
La description d’un poste de data scientist est celle d’un expert en data science doué de compétences pour le moins techniques. Analyste expert en data, il maîtrise aussi les statistiques et leurs méthodes, les outils de modélisation et ETL. En ce qui concerne ses aptitudes en informatique, le data scientist va avoir à maîtriser les outils de programmation en java, python, R, C+, etc. Pour élargir ses chances, le CV du data scientist devra aussi indiquer des connaissances ou des compétences en machine learning et en intelligence artificielle.
Soft skills du data scientist
Le sens du travail d’équipe doit être un des points forts d’un data scientist, sachant qu’il sera amené à travailler avec toute une équipe data incluant le data analyst, le data engineer, etc. Autonome, il sera également un excellent communicateur (oral et écrit), tout en étant rigoureux et méthodique dans tout ce qu’il fait. A noter qu’un data scientist disposera forcément d’une équipe à sa charge, et devra donc justifier de compétences dans la conduite d’une telle entité. Au niveau de son entreprise, il doit avoir une excellente compréhension des enjeux business de ses actions.
Différentes formations data scientist chez Datarockstars
Le data scientist est un profil très recherché chez les entreprises modernes, considérant l’avantage concurrentiel que représentent la maîtrise de la Big data et ses implications business. Partant, les formations orientées vers ce métier gagnent ainsi en importance. La formation data scientist présente plusieurs aspects chez Datarockstars.
Les formations d’initiation
Avec ce genre de formations immersives, Datarockstars s’adresse aux personnes non spécialistes qui souhaitent acquérir ou développer leur culture data. Il peut aussi s’agir du personnel d’une entreprise qui veut aborder une transformation, ou d’une partie des employés que l’entreprise souhaite intégrer graduellement dans le domaine de la data science.
Les formations d’experts
La formation experte de Datarockstars présente quelques formats de base :
Les formations accélérées pour les data specialists qui souhaitent se former rapidement en vue d’une reconversion en data scientist, d’un accès à un poste à responsabilité ou d’une spécialisation en data science ;
Les formations en bootcamp sont des formations intensives qui baignent les apprenants dans l’univers de la data. On peut mentionner les séances bootcamp data full stack grâce auxquelles les élèves acquièrent des compétences transversales en data science, data engineering et data analysis ;
Les formations data scientist en entreprise qui permettent aux employeurs de faire monter en compétences certains de ses salariés spécialisés dans la data.