Le terme “Big Data” désigne la quantité colossale de données collectées par les institutions et entreprises de tous les secteurs. Pour les analyser et les exploiter correctement, on se sert de la Data Science, un vaste champ multidisciplinaire à la croisée de l’informatique et des mathématiques. Une formation en Data Science permet d’acquérir les compétences pour exercer différents métiers du Big Data. Découvrez pourquoi et comment devenir un professionnel de la Data Science.
Pourquoi suivre une formation en Data Science ?
Il existe de nombreuses bonnes raisons de suivre une formation en Data Science. Tout d’abord, la demande est extrêmement forte. Les entreprises de tous les secteurs recherchent des professionnels qualifiés, afin d’exploiter les données entreposées dans leurs systèmes. Le nombre de professions et de postes à pourvoir ne cesse d’augmenter, on observe une hausse de 57 % des projets autour de la data, depuis le début d’année 2023.
L’utilisation du Big Data se fait dans tous les secteurs : finance, bâtiment, communication, logistique, santé, commerce de détail…ce qui en fait une priorité absolue pour les entreprises.
Aujourd’hui encore, la demande en spécialistes dépasse largement l’offre de profils qualifiés sur le marché. Et ce phénomène ne fera que s’accentuer avec l’explosion des intelligences artificielles génératives comme ChatGPT, Mid Journey… qui utilisent de larges volumes de données telles que les images, les sons ou les vidéos.
Photo du pape générée par une intelligence artificielle
En toute logique, face à cette forte demande, les salaires proposés sont très attractifs, un Data Scientist gagne par exemple 48 000 à 52 000€ annuels. Les géants de la technologie comme Google, Amazon ou Facebook rémunèrent allègrement leurs Data Scientist, mais les entreprises de moindre envergure cherchent elles aussi à s’entourer d’experts en Big Data par tous les moyens.
En suivant une formation en Data Science, vous acquerrez diverses compétences selon votre spécialité. Vous apprendrez par exemple à manier les langages de programmation Python, Java et C++, à utiliser des outils de Big Data comme Apache Hadoop, Apache Spark ou Hive. Vous pourrez également vous exercer aux différentes techniques de Data Mining, de Data Visualization et au Machine Learning. D’un autre côté, les bases de données SQL, NoSQL n’auront plus aucun secret pour vous.
Quels sont les métiers en Data Science ?
Il existe de nombreux débouchés en Data Science et autant de formations qui permettent de devenir un expert dans son domaine.
Le data analyst se charge d’analyser les données et de créer des systèmes automatisés pour récupérer des informations dans une base de données. Il doit ensuite les compiler dans des rapports ou des visualisations détaillés. Un data analyst junior gagne en moyenne 45 000€ brut à l’année.
Le data scientist utilise des techniques comme le Machine Learning pour créer des algorithmes capables d’analyser des données et d’en faire des prévisions pour répondre aux besoins de l’entreprise. Il est capable d’interagir avec les bases de données et maîtrise les langages de programmation comme Python et R. Un data scientist junior gagne en moyenne 48 000€ brut à l’année.
Le data engineer a pour rôle de fournir les données aux analystes et aux scientifiques. Il crée des « tuyaux » qui permettent d’acheminer les données en provenance de différentes sources vers les Data Warehouses et autres plateformes. Il se charge aussi de préparer les données et de les transformer dans un format adapté à l’analyse et l’exploitation. Un data engineer junior gagne en moyenne 43 000€ brut à l’année.
De nombreux autres métiers de Data Science existent, on peut citer l’architecte Data, l’ingénieur Big Data, l’analyste métier ou encore le Machine Learning Engineer. De nouveaux métiers continuent d’émerger chaque année comme l’analyste Data marketing ou plus récemment le Prompt Engineer.
Où se former en Data Science ?
Si vous souhaitez suivre une formation en Data Science, DataScientest, récemment acquis par le groupe Omnes Education, propose différents parcours. Ces cursus vous permettront d’acquérir les capacités et les certifications nécessaires aux métiers de la Data Science : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer…
Aujourd’hui, plus de 8 000 apprenants se sont formés grâce à nos programmes qui allient des sujets comme la Business Intelligence, la Data Science ou l’ingénierie des données, en passant par le Cloud Computing et le DevOps.
Certifiés par l’Université Panthéon Sorbonne et L’École des Mines Paris Tech, nos cursus totalisent plus de 2 000 heures de formation pratique. Notre format hybride synchrone et asynchrone permet d’allier motivation et flexibilité. Nos alumni bénéficient d’une plateforme de formation entièrement conçue et créée par les experts deDataScientest.
Tous nos parcours peuvent être effectués en BootCamp, en Formation Continue et même en alternance. Elles peuvent être financées à l’aide du Compte Personnel de Formation, ou par Pôle Emploi avec l’AIF.
Conçues par nos experts, nos formations répondent aux besoins concrets des entreprises. Ainsi, 93 % de nos alumni ont trouvé un emploi au maximum 6 mois après l’obtention de leur diplôme, grâce à un accompagnement humain et personnalisé pour chaque projet. Cet accompagnement se traduit par des cours de branding pour créer un CV avantageux et préparer l’entretien qui vous permettra de décrocher le métier de vos rêves.
