Lancer sa carrière dans la Data

24.02.2021 0 Par admin

Si vous avez entendu parler d’intelligence artificielle, vous vous êtes sûrement demandé ce qui se cachait derrière cette notion.

La Data Science : une définition ?

La Data Science est une des disciplines permettant d’exploiter pleinement toute la donnée générée par des organisations. Ces dernières savent maintenant que les données représentent un vrai puits d’information, leur permettant de trouver des opportunités business, d’obtenir un meilleur service client, d’optimiser la satisfaction de ces derniers.

Que ce soit par le traitement de données numériques (notes laissées par des clients, sexe, age, panier moyen etc), textuelles (avis laissés, description de produit etc) ou encore visuelles (image par exemple), les projets Data se multiplient ! Encore faut-il savoir le faire. Car gérer de tels volumes (avec l’évènement du Big Data) nécessite d’importantes compétences techniques : programmation, gestion de bases de données, Machine Learning, gestion de problématiques Big Data. De quels métiers parle-t-on au juste ?

Les 3 principaux métiers de la Data ?

  • Data Engineer : un poste hautement technique pour lequel le Data Engineer sera chargé de créer une architecture Data solide. A mesure que l’organisation grandit, de plus en plus de personnes ont besoin d’accéder à de plus en plus de données, de construire à partir de ces données, de mener des analyses (les Data Scientists & Data Analysts). C’est pourquoi il est important que cette architecture soit solide, bien organisée et structurée. Le Dat Engineer sera également chargé de déployer les modèles d’IA développés par les Data Scientists afin d’en faire bénéficier toute l’entreprise.
  • Data Analyst : très sollicité dans des périodes de crises comme celle de la covid, le Data Analyst devra explorer la donnée existante afin d’en trouver des informations pertinentes, et de restituer ces résultats à des dirigeants parfois non-techniques. Le tout dans le but de guider les décisions stratégiques : un poste souvent proche du business, des compétences en vulgarisation sont très appréciées !
  • Data Scientist : la coqueluche des recruteurs. Il va être amené à exploiter la donnée et à construire dessus afin de prédire des phénomènes futurs (prédiction d’achat, de revenu, de cours de bourse) ou de classifier des éléments (clustering de clients par exemple). Son rôle sera également d’optimiser des processus, d’automatiser des tâches grâce à des modèles de Machine Learning ou de Deep Learning.

A eux trois, ces métiers couvrent une très grande partie de ce que l’on appelle le pipeline Data, mais quelles compétences sont nécessaires pour le maîtriser ? En voici les 5 principales.

De quelles compétences en Data parle-t-on ?

Abordons maintenant les compétences nécessaires pour obtenir ce genre de postes, en reprenant ce pipeline Data et la manière dont un projet est géré.

  • Programmation Python : tout bon professionnel de la Data doit savoir coder ! Big Data, Machine Learning, développement web, les applications du langage préféré des professionnels de la Data sont innombrables et sa maîtrise vous ouvrira de nombreuses portes.
  • Gestion de bases de données : si vous souhaitez exploiter la donnée, il vous faudra savoir la manipuler ! C’est toute l’idée du langage SQL, de connaître vos données, les informations les plus pertinentes qui y sont présentes !
  • Gestion de problématiques Big Data : qui dit gros volumes de données, dit gestion de problématiques Big Data. Et aujourd’hui ce ne sont pas celles-ci qui manquent : on peut alors parler d’infrastructures externalisées sur le Cloud, permises par des outils comme ceux d’Amazon par exemple (AWS)
  • Machine Learning & Deep Learning : le vif du sujet de l’IA ! Entrez dans l’exploitation pure de la donnée en développant de robustes modèles de Machine Learning & Deep Learning avec Python. Vous devrez être familiarisé avec ce que l’on appelle des librairies ou des frameworks (dans le cadre du Deep Learning), du code préfait vous permettant d’aller beaucoup plus vite dans votre développement d’algorithmes.
  • Data Visualisation : que ce soit pour présenter vos données, les résultats de l’exploration de vos données (faite avec SQL par exemple), ou encore les résultats de vos prédictions d’algorithmes, la Data Viz vous permettra de présenter vos résultats de manière visuelle et graphique en créant des dashboards interactifs. En voici un exemple créé par un des élèves de Jedha Bootcamp !

Comment se former à la Data ?

Aujourd’hui, de nombreuses formations existent pour se former efficacement aux métiers de la Data, que votre but soit d’obtenir de tels postes, ou simplement d’avoir une première base de connaissances. Parmi elles, Jedha Bootcamp proposent des formations Data intensives, adaptées au niveau et objectifs de ses élèves, ainsi que des attentes du marchés en termes de profils : Jedha a pour la deuxième année consécutive été élu meilleur bootcamp Data de France !

Spécialisé sur l’entièreté du pipeline Data et non pas que sur la Data Science, Jedha délivre 3 programmes, dont la pédagogie est toujours fondée sur la pratique par les projets. Un premier programme Data Essentials vise à faire acquérir de solides bases en Python, SQL et Machine Learning, c’est une formation Data faite pour les managers et personnes de background non techniques souhaitant se lancer dans le grand bain de l’IA. Le second programme, la formation Fullstack, vise quant à lui à acquérir les compétences sur l’entièreté du pipeline Data, formant des profils transverses très recherchés des entreprises. Le dernier bootcamp Lead fait de son côté un focus sur les compétences hautement techniques en Data Engineering et DevOps.

Accompagnement carrière, création de portfolio complet de projets Data, événements en partenariat avec de nombreuses entreprises (Deezer, Doctolib, Payfit, ou encore Brut.) c’est tout un environnement de travail que crée Jedha afin de faciliter la montée en compétences de ses apprenants.