Pourquoi et comment devenir expert en data Science ?
Les étudiants d’aujourd’hui sont de plus en plus nombreux à vouloir étudier la Data Science. Avec le déploiement des solutions d’intelligence artificielle, la Data Science constitue un vivier d’opportunités pour les candidats les plus ambitieux. L’Institut F2i fait le point sur ce sujet d’avenir.
La data Science, une évolution naturelle de la transformation numérique
Le Big data constituait, il y a quelques années, la promesse des évolutions à anticiper. Aujourd’hui, les données représentent un véritable capital tant pour les entreprises que pour les institutions publiques. La multiplication des objets connectés, l’accélération de la transformation digitale de nos sociétés, … ont considérablement multiplié les données acquises par ces acteurs économiques. Pouvoir les analyser, les conserver, les protéger et les interpréter fait partie de ces nouveaux métiers du Web, rattachés de manière générique à ce que l’on nomme la Data Science.
L’automatisation de l’analyse des bases de données ainsi constituées ouvre ainsi de nouvelles voies pour gagner en efficacité, en productivité mais aussi en rentabilité. Certains observateurs soulignent même que les données de l’entreprise représentent aujourd’hui une part essentielle de son capital. C’est également cette Data Science, qui a permis (et permettra encore) de déployer les solutions d’intelligence artificielle, qui ouvrent encore de nouvelles perspectives prometteuses à toutes les entreprises.
Les études dans le numérique à l’heure de la Data Science
D’un côté la transformation numérique a conduit les entreprises à répondre à de nouvelles exigences. Les experts du marketing Digital ou encore les développeurs Web figurent ainsi parmi les offres d’emplois les plus nombreuses, alors que ces métiers n’existaient pas il y a 25 ou 30 ans.
Aujourd’hui, ces mêmes acteurs économiques doivent apprendre et réussir à gérer ces données massives (Big data) et surtout capitaliser sur cette forme de capital. Gérer ces données implique de faire appel à de nouvelles compétences pour répondre à 3 objectifs principaux (et d’autres peuvent survenir au gré des secteurs d’activité) :
- Gérer au mieux les flux de données et apprendre à les exploiter. Ce sont les étudiants engagés dans un cursus de Data Science aujourd’hui qui pourront répondre à ces besoins de demain,
- Être aussi ambitieux qu’original. En d’autres termes, les Data Scientist doivent être capables d’imaginer et d’élaborer de nouveaux outils, de nouveaux algorithmes pour tirer pleinement profit de ces données même sous une forme pas encore envisagée,
- Garantir la sécurité et la confidentialité des données recueillies, tout en se conformant à la législation en vigueur, et cette dernière évolue aussi rapidement que les innovations techniques et technologiques.
Comment se former à la data Science ? Comment devenir data Scientist ?
Comme toutes les spécialités du numérique, la Data Science génère de multiples besoins en termes de compétences. Avant d’évoquer le data Scientist, il faut souligner l’importance de chaque étape de ce processus consistant à exploiter et traiter les données recueillies. Du data Engineer au Data Protection Officer, en passant par l’ingénieur IA ou encore le chef de projet Big data, les offres d’emplois sont aussi nombreuses que diverses.
Après avoir acquis les bases pour comprendre l’éco système du Digital, un étudiant pourra, avec l’Institut F2i, s’inscrire dans un cursus ambitieux et répondant aux attentes actuelles des entreprises : le Mastère data Engineer. Après l’obtention de ce titre RNCP, reconnu comme de niveau BAC + 5, les étudiants apparaissent alors comme les experts du traitement de la donnée et du déploiement des solutions IA, deux spécialités appelées à se développer fortement dans les années à venir.
