Formation de data scientist : quelles seront vos matières ?

Le métier de data scientist est propulsé par l’évolution technologique et a le vent en poupe. Les data scientists sont sollicités dans quasiment tous les secteurs d’activité allant de l’industrie automobile au webmarketing.

Ils exploitent les big data dans le cadre d’analyses et de création d’outils variés. Le salaire d’un professionnel de la data science en France se chiffre à des dizaines de milliers d’euros par an. Pour devenir un data scientist, il faut suivre une formation spécialisée.

Voici les principales matières généralement enseignées au cours de cette formation.

La data collection

Cette notion est enseignée lors des formations de data scientist, ce sont des méthodes pour collecter les données. Le module consacré à la data collection permet aux apprenants d’acquérir des compétences pour préparer le traitement de données. Les formateurs donnent aux apprenants, les rudiments pour collecter les données grâce à des techniques de web scraping et autres.

Généralement, ils leur enseignent aussi le stockage des données dans différents types de base de données comme SQL ou NoSQL. Dans ce module, les enseignants mettent également l’accent sur l’usage de certains frameworks pour la gestion de big data.

Formation data scientist : la programmation

La programmation est l’un des modules qui se retrouvent systématiquement dans toutes les formations de data scientist proposées par diverses structures. Pour être un data scientist, on doit avoir des compétences en programmation ou codage informatique. Il est recommandé de maîtriser au moins un langage de programmation, en l’occurrence l’un des plus utilisés du moment comme Python. C’est ce que l’on apprend lors d’une formation de data scientist dans une structure reconnue.

Python, JavaScript et PHP font figure de favoris dans le rang des langages de codage. Ils sont utilisés pour la création de sites d’envergure comme ceux de Google, Netflix, Instagram, YouTube, Twitter, Facebook, Wikipédia, etc. La maîtrise de l’un de ces langages permet d’avoir de nombreuses opportunités sur le marché du travail.

Formation de data scientist : quelles seront vos matières ?
Formation de data scientist : quelles seront vos matières ?

La data analysis

L’analyse des données est un fondamental de la data science. Elle est donc l’un des modules adressés aux aspirants au métier de data scientist. Le rôle de la data analysis est de permettre au scientifique de tirer des enseignements à partir des données. Tout data scientist est avant tout un bon data analyst. Pour faire de l’analyse de données, des outils comme SQL ou encore la bibliothèque Pandas de Python sont très utilisés.

Module de formation : le machine learning

Le machine learning (ou l’apprentissage automatique) est aussi enseigné dans une formation de data scientist. Les cours dans cette discipline permettent d’acquérir les compétences qu’il faut pour créer des modèles prédictifs. Le machine learning sert à employer les données du passé pour faire des prédictions sur les tendances futures. Le module consacré à cette matière a pour objectif de dévoiler les secrets des algorithmes indispensables du domaine.

Grâce à une formation donnée par des experts, l’apprenant arrive à connaître le code et le fonctionnement de chaque algorithme. Ainsi, il parviendra à choisir le modèle d’algorithme idéal en fonction du problème à résoudre.

Formation data scientist: le deep learning

Le deep learning (ou l’apprentissage profond) dérive du machine learning et est essentiel dans toute formation de data scientist. Il s’agit d’une application de l’IA (Intelligence Artificielle) qui permet à la machine d’apprendre par elle-même. Les véhicules autonomes qui apportent un vent de révolution dans l’industrie automobile sont conçus en partie grâce au deep learning. Pour faire du deep learning, il faut maîtriser l’usage de langages comme Python et de quelques bibliothèques.

Formation data scientist : les statistiques

Dans l’exercice de sa profession, le data scientist a souvent besoin d’analyser et d’établir des statistiques. C’est au vu de ce fait que les formations destinées aux candidats à ce métier comprennent un module sur les statistiques. Les cours permettent aux apprenants d’acquérir les techniques d’approche des statistiques pour la création de modèles efficaces. Le but des experts en formation de data scientist est de faire comprendre aux aspirants les notions de statistiques descriptives comportant des moyennes, des médianes, la variance et la déviation.

La création d’applications

Un module est généralement dédié à la création d’applications dans les formations de data scientist. Cela permet d’acquérir les compétences qu’il faut pour concevoir des modèles très robustes, les déployer et les utiliser pour mettre en œuvre des applications complètes. Les personnes inscrites à une telle formation apprennent à utiliser des outils tels que :

  • Flask pour construire des API (interfaces de programmation d’applications) ;
  • Dash pour le design de dashboards ;
  • MLflow et AWS SageMaker pour le déploiement de modèles de machine learning ;
  • Docker pour standardiser l’environnement…

Notion abordée lors de la formation : l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est pratiquement au cœur de la data science. C’est souvent à elle qu’on a recours pour accélérer les processus d’analyse de données et de création de modèles. Au cours d’une formation de data scientist, il est généralement question de donner aux apprenants les savoirs nécessaires à l’application de l’IA dans divers domaines.

Ce module permet de déterminer dans quelles situations l’IA représenterait une solution viable pour un métier. Cela sert également à déployer des modèles en vue de mettre en œuvre des solutions d’IA pratiques et rentables. Les cours permettent aussi de savoir joindre le machine learning à l’IA quand il le faut.

Formation data scientist : les statistiques
Formation data scientist : les statistiques

La data visualization

La data visualization ne manque généralement pas sur la liste des matières étudiées lors d’une formation de data scientist. C’est la branche de la data science qui permet de rendre accessibles les résultats de l’analyse des données au profane. La data visualization consiste à présenter les résultats d’analyses statistiques sous forme de graphiques et d’autres schémas. Ici encore, les langages de programmation sont incontournables. Python offre spécifiquement des bibliothèques qui aident à créer des graphiques avancées.

La gestion de données non structurées

Les données que le data scientist est appelé à manipuler ne sont pas toujours structurées. Des formateurs de data scientist proposent alors un module dédié aux données non structurées provenant des réseaux sociaux, des flux audio et vidéo. Les cours entrant dans ce cadre sont conçus pour la gestion de données contenant des valeurs manquantes, des chaînes de format non cohérentes, etc. Ce module permet à l’apprenant de savoir mettre à profit tous les types de datas.

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