La formation Data science de DATAROCKSTARS
La montée en puissance de la data dans le monde du business n’est pas sans susciter de la confusion chez les services et équipes concernés. S’agissant de la Big data notamment, on est face à un ensemble de données massives structurées ou non, en tout cas complexes. Ces aspects donnent lieu à la nécessité d’un domaine d’expertise aujourd’hui en train de prendre de plus en plus place chez les entreprises : la data science.
Solution de gestion et de traitement efficace de la data au moins au même titre que la data engineering ou la data analytics, la data science constitue une matière de base de formation. Sa maîtrise est cruciale dans les tentatives de prises de décisions éclairées. Mais en quoi consiste une formation data science de DATAROCKSTARS.
A propos de la data science
La data science est pour ainsi dire une conception technique et moderne de la façon d’obtenir des connaissances du monde de l’information. Sa finalité en matière décisionnelle en fait un outil de taille pour la croissance des entreprises.
Définition de la data science
La data science ou science des données est une approche multidisciplinaire d’extraction d’informations utiles, réunissant différentes méthodes, algorithmes et processus scientifiques classiques et modernes (mathématiques, informatique, etc). Elle porte sur une multitude de données structurées ou non.
Mécanisme de la data science
Né bien avant internet et son microcosme, trouvant même sa source à des périodes où l’informatique n’était pas encore de ce monde, la data science est aujourd’hui souvent associée à la notion de Big data. Celle-ci amène en effet à l’utilisation d’outils de data science permettant la gestion d’une masse importante et exponentielle de données. Sa mise en œuvre se passe en plusieurs phases fondamentales à savoir :
L’exploration des données qui consiste à fouiller les données utiles à partir d’une source massive. On parle aussi de data mining ;
Le nettoyage des données où on identifie de la data altérée, inexacte ou non pertinente, en leur apportant les corrections nécessaires ;
Le formatage qui consiste à attribuer de la forme aux données ;
Le traitement des données ;
L’exploitation des données.
Importance de la data science
La data science est essentielle pour le fonctionnement et le développement des entreprises modernes pour des raisons diverses. On peut déduire cela de ses principaux objectifs, à savoir : l’optimisation ou l’automatisation des processus internes de l’entreprise, le développement de modèles prédictifs ou même la proposition de mesures adéquates, une aide aux prises de décisions, etc.
On peut résumer l’importance de la data science au rôle de la première partie prenante, à savoir le data scientist. En somme, celui-ci réalise et modélise des systèmes et des algorithmes pour automatiser l’analyse de database et assurer sa mise en production.
Formation en data science
Un domaine à l’intersection de plusieurs disciplines scientifiques, la data science s’est vue attribuer les caractéristiques d’une matière complexe qui mérite tout un cursus de formation.
Pourquoi se former à la data science ?
On peut trouver plusieurs justifications à la formation data science ou de data scientist. Il s’agit avant tout d’une « science » utilisée dans presque tous les domaines professionnels et industriels : finances, commerce, agroalimentaire, santé, aéronautique, etc. En plus, il s’agit d’une discipline professionnelle novatrice et constitutrice des activités de demain, à travers des domaines d’application relevant du fantasme, mais tellement réels : intelligence artificielle, etc.
Mais se former à la data science permet avant tout d’entrer dans un métier prometteur, donnant accès à des rémunérations conséquentes : un data scientist en France peut facilement commencer sa carrière avec 40000 euros bruts par an. Il s’agit d’ailleurs d’une fonction parmi les plus recherchées chez les entreprises dans l’Hexagone.
Quels sont les métiers en data science ?
Le monde de la data science réunit un certain nombre de compétences. Autour du data scientist qui se charge d’étudier et de transformer les données brutes, on a :
le data miner qui se charge de fouiller les sources et procéder à une première étape analytique,
le data analyst qui se charge de donner du sens aux données,
le data engineer qui conçoit et développe l’entrepôt de data dans lequel les data scientists puisent les données à traiter…
D’autres spécialistes sont mis à contribution dans la data science moderne, pour ne citer que l’AI scientist, le machine learning engineer, et on en passe et des meilleurs !
Se former en data science chez Datarockstars
La formation en data science arbore un certain nombre de visages chez Datarockstars. Il existe notamment des cursus dédiés aux personnes voulant intégrer un métier particulier comme data scientist, data engineer, data analyst, AI scientist, etc. Des formations immersives sont destinées aux personnes ayant besoin d’améliorer leur culture data, pour de la communication ou pour être en phase avec les besoins de leur entreprise.
D’autres types de formation s’adressent aux personnes cherchant à approfondir leurs propres compétences et à devenir totalement autonomes dans la conduite de projets data. C’est le concept de bootcamp qui se rapproche le plus de cet objectif. Le bootcamp data full stack de Datarockstars permet ainsi aux apprenants d’acquérir des compétences pleines et transversales en data science, de façon à savoir piloter aisément tout projet de data, voire de se lancer dans une carrière de freelance en data science !