Quelle formation suivre pour devenir data scientist ?

Quels pré-requis pour devenir data scientist ?

Cette formation pour devenir data scientist vous propose un parcours de master. Vos pré-requis reposent donc sur un bac + 3 dans l’un des domaines suivants : mathématiques, ingénieur, statistiques, ou informatiques. Elle s’adresse aux candidats qui ont des compétences en programmation et veulent les approfondir en travaillant sur l’aspect prédictif de l’IA. Aussi, constitue-t-elle une remise à niveau dans tous ces domaines. La formation se déroule donc sur deux années de master.

Il est également possible d’intégrer le parcours de formation à bac + 4. Pour cela, il faut avoir suivi et validé un master 1 de Data analytics ou data science.

Une inscription à une session d’admission en ligne est nécessaire avant un entretien oral en visio-conférence. Puis, suivront l’envoi d’un dossier d’inscription et des tests interactifs.

Quelles compétences sont nécessaires pour devenir data scientist ?

Le programme de formation permet d’acquérir les connaissances nécessaires au métier de data scientist. Le rôle de ce dernier est de rassembler et d’analyser un très grand nombre de données et de les traduire. Puis, il va créer des modèles prédictifs via des algorithmes pour aider l’entreprise à la prise de décision. Il a donc un rôle stratégique.

Les entreprises enregistrent des milliers de données qui ne demandent qu’à être exploitées. Elles ont donc besoin de spécialistes de la big data. Le croisement des données est complexe et leur exploitation se doit d’être modélisée par un système statistique. Le data scientist va également créer des modèles de prédiction pour anticiper l’évolution des données.

Ses compétences sont donc statistiques, informatiques et marketing. Il possède une vision globale des stratégies de l’entreprise et sait les traduire sous forme de modèles mathématiques. Il est capable de donner du sens à des données disparates afin de les traduire pour les rendre accessibles et signifiantes.

En plus d’avoir de solides connaissances en mathématiques et en programmation, il doit aussi avec un esprit d’analyse aiguisé. Sa compréhension des problématiques de l’entreprise au niveau marketing est également décisive.

On confond souvent ce métier avec celui de data analyst. Si ces deux professions exploitent des données, leur objectif est différent. En effet, le data scientist croise des données diverses pour créer des outils d’analyse. Le data analyst, quant à lui, se base sur l’extraction et l’analyse de données ciblées exploitées à des fins marketing

Quel est le programme de la formation de data scientist ?

Le programme de la formation, que ce soit en master 1 ou en master 2, se répartit en trois domaines : mathématiques appliquées, programmation et business IA.

En première année de master data scientist, les objectifs sont :

• Optimiser et dynamiser les données sur MySQL et MongoDB en créant des tables de données ;
• Extraction de données avec Python ;
• Manipulation de données avec Python Pandas ;
• Modéliser les données traitées grâce à la librairie scikit-lean Python ;
• Faire différentes analyses statistiques et programmer un algorithme pour répondre à une problématique identifiée ;
• Traduire les données sur tableaux pour rendre leur lecture plus efficace ;
• Savoir utiliser des outils de gestion IT ;
• Évaluer l’impact de l’IA sur les performances de l’entreprise.

Les compétences qui correspondent sont :

• Créer une base de données avec un SGBD ;
• Analyser les données et en extraire les principaux KPI ;
• Choisir un algorithme de machine learning adapté à une problématique et en optimiser les performances ;
• Traduire l’analyse sous forme de tableau de bord.

En seconde année de master, le programme poursuit et approfondit les objectifs définis sur la première année. Les compétences développées sont les suivantes :

• Extraire les principaux KPI issus de données différentes et réaliser un dashboard ;
• Choisi un algorithme de deep learning conforme à une problématique et en optimiser les performances ;
• Créer une application web avec une partie prédictive et accompagner son déploiement ;
• Analyser des données textuelles avec des techniques NLP ;
• Générer de faux visages avec les technologies générative adversarial network (GAN).