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Data science et IA : la bonne formation pour un changement de carrière

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L’avancée technologique de ces dernières décennies a permis la collecte d’une quantité toujours plus importante d’informations. Le rôle de la data science est d’interpréter ces données pour les utiliser à leur juste valeur.

En révélant des tendances, elles aident les entreprises dans leur prise de décision en vue d’améliorer leurs produits et services. Aujourd’hui, les carrières de data scientist, data analyst et data engineer sont ouvertes au grand public grâce à des programmes de formation en data science et en IA pour débutants

Sommaire de l’article:

Quel profil pour percer dans le domaine de la data science et de l’IA ?

Selon les chiffres, 88% des data scientists sont possesseurs d’un master et 46% d’entre eux détiennent même un doctorat. 32% de ces professionnels ont suivi des formations en mathématiques et en statistiques, 19% sont spécialisés en informatique et 16% sortent d’écoles d’ingénieur.

Un bootcamp de data science permet à ces divers profils de renforcer leurs compétences en un temps limité. Contrairement aux formations approfondies, le bootcamp est plus penché vers les compétences commercialisables pouvant aider à décrocher un poste rapidement.

Pour devenir un professionnel de la data science, il est nécessaire d’avoir quelques rudiments de calculs statistiques. Ces connaissances s’avèrent particulièrement utiles pour déterminer la bonne technique d’approche et d’analyse pour tout type de donnée.

Elles constituent une fondation essentielle pour la production de modèles de haute qualité. L’idéal serait de connaître le concept de statistiques descriptives et les notions comme les moyennes, les médianes, la variance et la déviation.

Pourquoi participer à une formation en data science et IA ?

Grâce à la transformation numérique, les modes de consommation, de communication, ainsi que les méthodes de travail et de production ont connu une révolution.

Ce changement incite les entreprises à s’adapter aux nouvelles tendances technologiques. Pour ce faire, elles doivent faire face à un flux croissant de données et se mettre constamment à jour.

Depuis quelques années, le nombre de secteurs nécessitant le stockage en temps réel de mégadonnées a connu une croissance exponentielle. Cela va sans dire que toutes ces informations requièrent une analyse adaptée pour être correctement exploitées.

Ces nouveaux enjeux poussent de plus en plus d’entreprises à rechercher des candidats qualifiés en data science pour gérer et mettre ces données à profit.

Quelles sont les compétences acquises au cours d’une formation en data science et IA ?

Se lancer dans l’apprentissage de la data science permet d’acquérir toutes les compétences d’une scientifique de données. En achevant la formation, l’étudiant doit être capable de :

  • Maîtriser différents outils métiers et plusieurs langages de programmation ;
  • Collecter, préparer, analyser et traiter des données ;
  • Prendre des décisions en se basant sur les données collectées ;
  • Programmer des algorithmes de Machine Learning grâce au langage Python ;
  • Déployer les algorithmes dans le cloud via les outils du Big Data ;
  • Exploiter toute la puissance de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning pour la résolution des problématiques concrètes à partir des algorithmes.

Comment choisir la bonne formation en data science et IA ?

Le choix de la formation dépend de plusieurs critères comme le niveau initial et la disponibilité. Il est tout à fait possible de se lancer dans la data science en commençant de zéro avec des enseignes spécialisées comme DATAROCKSTARS. 

Avec son programme “Data pour tous”, elle propose de former un public hétérogène grâce à des modules intensifs, de seulement une semaine. Il est également possible de se tourner vers les bootcamps de trois mois pour développer toutes les compétences théoriques et techniques nécessaires.

Comment se déroule une formation en data science et IA ?

Étendu sur 5 jours, le programme de 40 heures de formation de DATAROCKSTARS commence par une introduction à la data. On y apprend les bases comme le cycle de vie, les types et les échanges de données. Les étudiants sont également initiés aux nouveaux challenges Big Data, OpenData et data API. 

Le premier jour est clôturé par une introduction à la sécurité et la traçabilité. Le deuxième jour est consacré aux fondamentaux, aux enjeux et aux outils de visualisation des données. Le troisième jour, les élèves découvrent leurs premières notions de Data Science, de Machine Learning et de Deep Learning.

Durant les deux derniers jours, ils doivent mettre en place un projet Data et IA et suivre un apprentissage approfondi sur la sécurité et la régulation de l’IA.

Comment lancer sa carrière dans la data science ?

Pour faire carrière dans les métiers de la data et de l’IA, il est possible de se tourner vers les plateformes de recrutement spécialisées.

Celles-ci jouent le rôle d’intermédiaire entre les employeurs et les professionnels en développant des partenariats avec plusieurs écoles et laboratoires.

L’existence de ces plateformes boostées à l’intelligence artificielle multiplie les possibilités pour les diplômés en quête d’un métier de rêve dans la data.

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