Les compétences nécessaires pour devenir data scientist
Les métiers liés au Big Data sont très prisés par les entreprises. Cependant, sans une solide base en statistiques, mathématiques et informatique, se reconvertir en tant que data scientist demande du temps et de l'engagement. Il est possible de devenir un expert en science des données grâce à la formation continue.
L'importance du Big Data pour les entreprises
Les avancées technologiques en informatique ont permis la numérisation massive de données, communément appelées Big Data. Les entreprises reconnaissent la valeur de ces informations pour rester compétitives. Elles cherchent activement des spécialistes capables de stocker, trier et analyser ces données, afin de formuler des recommandations stratégiques en marketing et commercial.
Le rôle central du data scientist
Un data scientist excelle dans l'identification d'opportunités et contribue à l'augmentation du chiffre d'affaires de son entreprise. Si vous avez un esprit logique, une passion pour les chiffres, et que la science des données vous intrigue, ce métier pourrait être une voie épanouissante et prometteuse pour vous.
Pourquoi envisager une reconversion en data scientist ?
Les entreprises de divers secteurs sont à la recherche de spécialistes en science des données pour détecter des tendances émergentes et mieux comprendre les besoins des utilisateurs. Cela est possible grâce à la création de modèles prédictifs performants.
Un métier à la croisée de plusieurs disciplines
Le rôle de data scientist se situe à l'intersection de l'informatique, des statistiques et du marketing. Ce mélange unique de compétences vous garantit un apprentissage continu et des défis variés tout au long de votre carrière.
Des perspectives salariales attractives
Le salaire d'un data scientist est particulièrement attractif en raison de la forte demande sur le marché. Cette demande croissante assure non seulement une rémunération compétitive mais aussi une sécurité d'emploi appréciable.
Les qualités essentielles pour une reconversion réussie en data scientist
Une forte appétence pour les mathématiques, les statistiques et l'informatique est vivement conseillée pour maximiser vos chances de réussite. Si la majorité des compétences techniques, telles que les langages de programmation, le machine learning, ou la création d'algorithmes, peuvent être acquises par le biais d'une formation adéquate, un candidat à l'aise dans ces disciplines trouvera le parcours plus accessible.
Un esprit analytique, une logique rigoureuse et une soif d'apprendre sont des atouts précieux pour ceux qui empruntent la voie de la formation continue pour devenir data scientist.
L'importance de la communication
Le data scientist doit également exceller en communication, capable de présenter ses découvertes de manière claire et exploitable pour les décideurs. La maîtrise de l'anglais est parfois requise par certains employeurs, élargissant ainsi le champ des opportunités professionnelles.
Formation de développeur web fullstack
Le parcours pour devenir développeur web fullstack est conçu pour vous offrir une expérience immersive et complète. Ce programme vous prépare à maîtriser l'ensemble des technologies nécessaires pour le développement web.
Détails de la formation
La formation s'étend sur 5 mois, équivalente à un niveau BAC +2. Elle comprend 700 heures d'apprentissage, que ce soit en ligne ou sur un campus.
- Durée : 5 mois
- Équivalence : BAC +2
- Heures de formation : 700h
- Mode : À distance ou en centre
Cette flexibilité vous permet d'adapter votre apprentissage selon vos besoins et votre emploi du temps.
Quelle formation choisir pour devenir data scientist ?
Opter pour une formation de niveau Bac +3 est conseillé, tandis qu'un Bac +5 est souvent préféré pour une reconversion en data scientist. Si vous débutez et que votre dernier diplôme est un baccalauréat, il est nécessaire de reprendre des études, par exemple en s'inscrivant à une Licence Professionnelle en informatique, mathématiques ou statistiques à l'université. Cela vous donnera le niveau requis pour intégrer une formation certifiante de data scientist, délivrant un titre professionnel reconnu par le RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles).
Avec un taux d'insertion professionnelle moyen de 90 % dans les six mois suivant la formation, ce cursus, réalisable à distance, augmentera considérablement votre attractivité auprès des recruteurs recherchant des experts déjà opérationnels en science des données.
Alternatives de formation
Pour obtenir une certification reconnue par l'État et le domaine du Big Data, il faut compter entre 6 et 9 mois, selon votre rythme et votre engagement. Il existe aussi d'autres voies, telles qu'un Master 2 ou une école d'ingénieurs, qui mettent en avant l'une des disciplines mentionnées précédemment.
Quel est le salaire d'un data scientist ?
Le salaire d'un data scientist en début de carrière varie généralement entre 2000 et 2600 euros net par mois. Avec quelques années d'expérience, ce montant peut facilement dépasser les 3000 euros. Ces chiffres sont indicatifs, car divers éléments influencent la rémunération.
Facteurs influençant le salaire
- Statut professionnel : salarié, freelance ou fonctionnaire.
- Localisation géographique : la région où le data scientist exerce son activité.
- Type et taille de l'entreprise : start-up, PME ou grande entreprise.
- Compétences spécifiques : tant techniques que personnelles, telles que les soft-skills.
Chaque facteur contribue à déterminer le niveau de salaire, rendant le marché dynamique et varié.
Quelle évolution professionnelle pour un data scientist ?
Un data scientist, selon son ancienneté et sa spécialisation, peut progresser vers des postes à responsabilités accrues. Il peut viser des rôles de gestion tels que Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist.
Opportunités de spécialisation
Il est également possible pour un data scientist de se diversifier dans des domaines spécifiques tels que le marketing ou l'informatique. Voici quelques exemples de postes qu'il pourrait envisager :
- Trafic Manager
- Webmarketer
- Web Analyst
- Délégué à la protection des données personnelles (DPO)
Ces opportunités offrent une variété de chemins de carrière, permettant au data scientist de s'adapter à ses intérêts et compétences tout en répondant aux besoins du secteur.
Comment financer sa reconversion en data scientist ?
Pour financer votre formation de data scientist, le CPF (Compte Personnel de Formation) est une option intéressante. Ce dispositif vous permet de suivre une formation sans impacter votre budget. Sur la plateforme gouvernementale Mon Compte Formation, vous pouvez consulter votre solde CPF, qui s'enrichit de 500 euros par an de travail, ou de 800 euros pour les profils les moins qualifiés.
Autres options de financement
Il existe d'autres solutions pour financer votre reconversion :
- Aide Individuelle à la Formation : proposée par France Travail ou votre région si vous êtes demandeur d'emploi.
- Congé de Transition Professionnelle : pour les salariés souhaitant se former.
- Congé de Formation Professionnelle : destiné aux fonctionnaires cherchant à évoluer dans leur carrière.
Certification de data scientist par Mines Paris – PSL
Cette certification est reconnue pour former des experts en science des données.
Détails de la certification
- Durée : 400 heures
- Mode d'apprentissage : À distance et en entreprise
- Public cible : Salariés en poste, demandeurs d'emploi, entreprises
Ce programme offre une formation complète et spécialisée, adaptée aux besoins actuels du marché.