Réussir reconversion data scientist en 100 caractères

Le domaine du Big Data connaît une croissance rapide ces dernières années, en raison de l’essor des réseaux sociaux, de la digitalisation de la société et du développement des objets connectés. De nombreux professionnels choisissent donc de se reconvertir dans ce secteur, en optant notamment pour la profession de data scientist. Cependant, pour exercer ce métier, il est essentiel d’acquérir certaines compétences et de suivre des formations spécifiques. Voici quelques conseils pour réussir votre reconversion en data scientist.

Les formations certifiantes pour devenir data scientist

Pour exercer en tant que data scientist, il est nécessaire de développer des compétences spécifiques à ce métier. Pour cela, il est recommandé de suivre une formation certifiante. En France, il existe une quarantaine de formations qui permettent de se préparer au métier de data scientist. Ces formations sont classées en plusieurs catégories et sont accessibles en fonction du profil et des besoins de chacun. Jedha.co est un organisme de formation spécialisé dans les métiers de la Data (Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer) qui propose des formations permettant de développer les compétences nécessaires. De plus, les formations de Jedha sont désormais inscrites au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles), ce qui permet un financement via le CPF (Compte Personnel de Formation) et garantit l’obtention d’un diplôme reconnu par l’État de niveau BAC +3/4.

Ces organismes de formation proposent des formations de qualité, adaptées au parcours et aux objectifs de chacun. En outre, ils proposent également des formations dans d’autres domaines tels que la création de QR codes pour les entreprises.

Les formations certifiantes de niveau BAC +3

Pour se reconvertir dans la Data Science, il est possible de suivre des formations de niveau BAC +3 telles qu’un DUT en Informatique, une Licence Professionnelle aux métiers de la statistique ou une Licence Professionnelle aux métiers de l’Informatique. Ces formations sont généralement destinées aux personnes qui souhaitent se lancer dans ce métier sans avoir de connaissances préalables.

Les formations certifiantes de niveau BAC +5

Plusieurs formations certifiantes de niveau BAC +5 permettent de se reconvertir en Data Scientist, telles que le Master en Informatique, le Master en Sciences de Données, le Master en Mathématiques, le Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises), le Master SIAD (Système d’Information et d’Aide à la Décision), le Master spécialisé en Big Data et les formations d’ingénierie en data center. Ces formations permettent d’approfondir les compétences nécessaires pour exercer ce métier de manière plus sereine.

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Les formations certifiantes de niveau BAC +6

Il est également possible de suivre des formations plus approfondies pour maîtriser tous les aspects du métier de data scientist. Par exemple, le Master Spécialisé (MS) en Big Data offre des spécialisations telles que l’analyse management et valorisation responsable ou la gestion et l’analyse des données massives.

Les compétences requises pour réussir sa reconversion en data scientist

En général, les métiers du Data exigent la maîtrise de certaines compétences de base. Il est nécessaire de connaître le SQL, Hadoop et un langage de programmation. En outre, il est important d’avoir des compétences en communication et de pouvoir travailler en équipe. Pour réussir sa reconversion en data scientist, il est indispensable d’avoir des connaissances de base dans certains domaines.

Comprendre les fondamentaux de la Data Science

Pour exercer en tant que data scientist dans une entreprise, il est essentiel de maîtriser les bases de la science des données. Il ne s’agit pas seulement d’appliquer les méthodes de Machine Learning, mais de comprendre les fondamentaux de cette discipline.

Il est important de distinguer le Deep Learning du Machine Learning, ainsi que de différencier les concepts de Data Science, d’ingénierie des données et d’analyse métier. Il est également essentiel de maîtriser les outils couramment utilisés dans ce domaine. Enfin, devenir data scientist implique de savoir faire la distinction entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé, ainsi que de comprendre les problèmes de classification et de régression.

Des connaissances en statistique

Les connaissances en statistique sont indispensables pour exercer dans les métiers de la Data, en particulier pour le poste de data scientist. En effet, c’est grâce aux concepts statistiques que le data scientist pourra déterminer la meilleure approche pour analyser les données de l’entreprise.

Les statistiques sont la base du Machine Learning et sont essentielles pour produire des modèles de qualité. Il est important de maîtriser les concepts de statistiques descriptives, tels que le calcul des moyennes, des médianes, des écarts-types et des variances. Il est également nécessaire de comprendre les statistiques inférentielles, les probabilités et les différentes distributions. En complément de leur cursus initial, les data scientists doivent également avoir des connaissances en analyse de données.

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Alors qu’une licence est suffisante pour commencer, il est recommandé d’avoir au moins un Master, un niveau BAC +6 ou un MBA pour maîtriser les exigences du métier et réussir sa reconversion.