Formation de Data Scientist : quelles sont les voies de reconversion ?

Se reconvertir en tant que Data Scientist est un excellent choix pour votre vie professionnelle. Découvrez quelles sont les voies de reconversion, et comment suivre une formation pour changer de carrière.

Formation de Data Scientist : quelles sont les voies de reconversion ?

Depuis plusieurs années, le Data Scientist est l'un des métiers les plus demandés en entreprise. Son expertise est très recherchée dans toutes les industries, car elle offre de nouvelles opportunités de croissance et constitue un atout compétitif.

L'essor du rôle de Data Scientist est en grande partie lié à l'émergence du Big Data. Grâce aux nouvelles technologies numériques, les entreprises collectent et entreposent d'immenses volumes de données et cherchent à les exploiter.

La Data Science est un secteur d'avenir, car la quantité de données collectées au quotidien par les organisations ne cesse de s'accroître. Par conséquent, les Data Scientists seront de plus en plus sollicités au fil des temps à venir.

Il s'agit donc d'un excellent choix de carrière si vous souhaitez vous reconvertir par lassitude, par envie d'évolution professionnelle ou par crainte d'un avenir incertain pour votre domaine d'activité actuel.

Toutefois, pour exercer cette profession, il est indispensable d'acquérir de solides compétences techniques. Pour y parvenir, vous pouvez choisir une formation de Data Scientist spécialisée pour la reconversion.

Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Le Data Scientist est un expert en analyse de données, utilisant la Data Science pour découvrir des informations pertinentes parmi d'immenses volumes de données.

Son rôle est de permettre à l'entreprise de se baser sur les données pour la prise de décision, mais aussi d'apporter les avantages du Machine Learning et de l'automatisation.

Cet expert organise et analyse les données, en utilisant des logiciels spécifiquement conçus pour cette tâche. Dans un premier temps, le Data Scientist collecte des données structurées ou non structurées en provenance de multiples sources.

Les données structurées sont collectées par des services, des produits, ou encore des appareils électroniques. En guise d'exemple, on peut citer les données de trafic d'un site web, les chiffres de vente ou encore les données de géolocalisation des utilisateurs de smartphones.

De leur côté, les données non structurées proviennent généralement de sources humaines. Il peut s'agir d'un avis laissé par un client, d'un e-mail, ou encore d'une publication sur un réseau social. Ce type de données est plus difficile à analyser.

En général, les Data Scientists prennent en charge les données non structurées et semi-structurées tandis que les autres équipes IT gèrent les données structurées.

Après avoir collecté les données, le Data Scientist les nettoie et les transforme dans un format adapté à l'analyse. À l'aide de méthodes statistiques, analytiques et du Machine Learning, il prépare les données pour un usage dans la modélisation prédictive et prescriptive.

Il procède ensuite à l'analyse, afin de découvrir des tendances et des motifs dans les données susceptibles d'aider l'entreprise à atteindre ses objectifs. Il émet également des suggestions visant à améliorer les procédures et stratégies existantes.

Pour communiquer ses prédictions, ses découvertes et les résultats de ses analyses aux dirigeants et aux divers départements de l'entreprise, le Data Scientist produit des rapports et des visualisations sous forme de diagrammes et de graphiques clairs et intuitifs.

L'approche analytique du Data Scientist dépend fortement de l'industrie dans laquelle il travaille, et des besoins spécifiques de l'entreprise. Avant de se lancer dans l'exploration des données, il doit donc posséder une solide expertise de son domaine d'activité et communiquer avec les cadres et managers pour identifier leurs besoins.

Une autre facette du métier de Data Scientist consiste à découvrir de nouveaux algorithmes dans le but de résoudre les problèmes, et de développer des programmes pour automatiser les tâches les plus répétitives.

Quelle est la différence avec un Data Analyst ?

Le rôle de Data Scientist est différent de celui de Data Analyst. Bien souvent, le Data Scientist travaille sur des projets à long terme et réalise des prédictions, tandis que l'analyste de données a pour but de soutenir les dirigeants de l'entreprise dans leur prise de décision tactique.

Il effectue des requêtes ad hoc et produit des rapports sur l'état actuel de l'organisation, en se basant sur les données historiques ou actuelles. En résumé, un analyste aide l'entreprise à mieux comprendre ses clients dans le présent, tandis que le Data Scientist utilise les résultats des analyses pour aider à la conception d'un nouveau produit anticipant la demande future.

Les compétences du Data Scientist

Le Data Scientist possède des compétences en informatique, en statistiques, mais aussi en mathématiques. Pour mener à bien sa mission, il utilise différents langages de programmation comme Python, Airs et SQL permettant d'analyser de larges ensembles de données et de créer ses propres outils.

Il maîtrise les techniques analytiques les plus avancées telles que le Machine Learning, le Deep Learning ou l'analyse de texte. Les plateformes et bases de données de Big Data comme MongoDB, Oracle, Microsoft Azure ou Cloudera n'ont pas de secrets pour lui.

Cet expert doit aussi maîtriser les algorithmes de la data science. Afin de partager ses découvertes sous une forme accessible à tous, il utilise des logiciels de visualisation de données comme Microsoft Excel, Tableau ou les bibliothèques de Python.

Outre les compétences techniques, un Data Scientist doit aussi être doué d'un sens de la communication et du travail d'équipe. C'est ce qui lui permet de collaborer avec les différentes équipes de l'organisation.

Pourquoi se reconvertir en Data Scientist ?

En ces temps de crise et d'incertitude, la Data Science constitue un choix de carrière tourné vers le futur. Selon le Bureau of Labor and Statistics (BLS) des États-Unis, le nombre d'emplois dans ce domaine devrait augmenter de 22% entre 2020 et 2030.

Les entreprises de toutes les tailles et de toutes les industries sont à la recherche d'experts capables de révéler toute la valeur des données dont elles disposent. Ceci concerne aussi bien les géants tels que Google et Amazon, que les petits commerces du coin de la rue.

La demande dépasse largement le nombre de professionnels en activité, et les salaires proposés sont donc particulièrement attractifs. Selon Glassdoor, en France, un Data Scientist gagne en moyenne 45 000€ par an. Bien entendu, la rémunération dépend de l'expérience, du secteur d'activité et de la localisation.

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Réussir sa reconversion en Data Scientist

De nombreux professionnels en provenance de tous les secteurs ont effectué leur reconversion en tant que Data Scientist avec succès. En réalité, ce métier étant relativement nouveau, une large part des Data Scientists en activité ont exercé d'autres rôles auparavant.

N'importe qui peut se reconvertir en Data Scientist, y compris les professionnels de domaines non techniques comme le marketing ou la finance. Les seuls véritables prérequis sont une appétence pour la résolution de problème, un talent pour la communication et le travail d'équipe, et une curiosité insatiable.

Parallèlement à ces « soft-skills », une formation peut vous permettre d'acquérir les compétences techniques indispensables en statistiques et Machine Learning, en programmation, en bases de données et en DataViz.

Dans le cadre d'une reconversion professionnelle, il est préférable d'opter pour une formation courte et intensive de type BootCamp ou pour une formation continue. Vous pourrez ainsi continuer votre activité actuelle, tout en développant une nouvelle expertise en vue d'un changement de métier.

Pour compléter cet apprentissage, vous pouvez aussi vous entraîner à résoudre des problèmes en conditions réelles grâce à des plateformes d'entraînement comme GeeksforGeeks ou Kaggle, organisant des compétitions de Data Science.

Il est également possible de participer à des projets collaboratifs, sur des plateformes dédiées comme Data Kind ou Data Science for Social Good. Une méthode idéale pour mettre en pratique les compétences acquises en formation.

Avec suffisamment d'expérience et de motivation, vous pourrez très facilement décrocher un premier emploi de Data Scientist dans le secteur de votre choix et commencer une nouvelle carrière pleine de promesses pour le futur !

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