La data science devrait figurer en haut de la liste des sujets prioritaires pour toute équipe de formation et développement. Cette véritable star des métiers du numérique est devenue incontournable pour les entreprises d’aujourd’hui, qui sont amenées à disséquer une masse de données inégalée.

En 2010, l’ancien PDG de Google, Eric Schmidt, affirmait : « Tous les deux jours, nous produisons autant de données que nous en avons générées de l’aube de la civilisation à 2003 ». Or, depuis cette date, le phénomène d’explosion des données ne fait que s’amplifier. Chaque minute :

  • 46 750 photos sont publiées par les utilisateurs sur Instagram
  • 15 millions, ou plus, de SMS sont envoyés
  • 3,6 millions de recherches sont exécutées par Google

Avec une telle omniprésence des données, il n’est pas étonnant que les métiers de la data science connaissent un si grand essor. Malheureusement, il manque encore des analystes de données pour répondre à la demande croissante.

En proposant aux employés des formations solides en data science, les responsables en développement de talents peuvent aider leur entreprise à pallier la pénurie et même lui conférer un avantage concurrentiel.

Qu’est-ce que la data science ?

Compétences clés à développer dans un cours de data science

Cursus d’apprentissage clés pour la formation en data science

Avant d’aider votre entreprise à mettre en place un programme de formation en data science, vous devez d’abord comprendre ce que cela implique.

Le poste de « data scientist », ou analyste de données, est apparu en 2008 et il recouvre un ensemble de fonctions très variées. Cependant, le cœur du métier repose sur l’utilisation de différents outils, algorithmes et techniques pour identifier des patterns dans de grands volumes de données.

Contrairement à l’analyse de données classique, la data science a pour ambition d’aller au-delà de la recherche d’informations. Il s’agit de prendre des décisions et d’émettre des prédictions en fonction des tendances qui se dégagent des données.

Le métier de data scientist consiste à utiliser les méthodes telles que l’analyse prédictive et prescriptive, ainsi que le machine learning, afin de comprendre les données structurées ou non structurées. Quand il s’agit d’élaborer un programme de formation en entreprise, les responsables doivent toutefois faire attention à ne pas confondre data science et machine learning.

Les cours de data science que vous intégrez à votre programme de formation doivent aborder à la fois les compétences interpersonnelles et les connaissances techniques nécessaires pour réussir dans ce domaine.

Vous avez une multitude d’options à votre disposition, mais ne passez pas à côté de ces fondamentaux :

  • Java pour les data scientists : Le data engineering et l’analyse de données sont les deux clés de voûte de la data science. En plus des compétences interpersonnelles, les cours de data science ont pour vocation d’enseigner les fondamentaux de la programmation pour vous aider à améliorer vos performances dans ces domaines. La maîtrise du langage Java en particulier est essentielle pour le data engineering et l’analyse de données.
  • L'analyse de données avec Python : Outre Java, les cours de data science doivent aussi aborder d’autres langages de programmation. Ainsi, Python est un langage incontournable qui permet aux entreprises de convertir leurs données brutes en une mine d’informations précieuses pour leur activité.
  • Les fondements du text mining : Se familiariser avec les fondements du text mining en explorant ses différentes utilisations, de la classification de documents à l’information retrieval en passant par le clustering, est essentiel quand on s’intéresse à la data science et au machine learning.
  • Les fondements des statistiques : Pour espérer analyser des données ou avoir recours au machine learning, il est essentiel de comprendre les concepts statistiques et mathématiques. Des connaissances sommaires en statistiques ne suffisent pas : les data scientists doivent être des experts en la matière. Ils ont donc besoin de cours de data science leur permettant d’améliorer leurs compétences dans ce domaine. 

Proposer des cours de data science renforçant ces compétences essentielles peut aider les responsables en développement de talents à offrir de la valeur ajoutée à leur entreprise. Toutefois, si vous souhaitez renforcer une activité de data science émergente au sein de votre organisation, il vous faudra aller un peu plus loin. Pour pallier la pénurie de data scientists, vous devrez utiliser ces cours comme un véritable parcours de formation guidé en data science. 

Le secret d’un apprentissage en ligne réussi ne consiste pas à proposer à vos employés une collection de contenus sans lien entre eux, mais plutôt à les guider à travers une série de cours qui renforcera leurs compétences.

Ainsi, la médiathèque LinkedIn Learning s’articule autour de cursus d’apprentissage, c’est-à-dire des séries de cours visant à faire avancer vos employés dans leur carrière professionnelle.

Les cursus d’apprentissage suivants vous permettront d’élaborer un programme de formation efficace en data science :

  • Devenir un data scientist : Que vous travailliez déjà dans l’informatique ou que vous soyez attiré par ce domaine prometteur, ce cursus d’apprentissage vous aidera à faire carrière en tant que data scientist. Découvrez les aspects fondamentaux de la data science, allant des statistiques et de l’ingénierie des systèmes à l’exploration de données en passant par le machine learning.
  • Devenir un développeur en informatique décisionnelle : L'analyse de données est un des besoins les plus importants des entreprises. Apprenez à maîtriser les outils les plus importants du marché pour le décisionnel, ou business intelligence, avec notre cursus couvrant SQL Server et Excel. Vous y apprendrez à développer des cubes multidimensionnels, des processus d'ETL et des rapports pour les utilisateurs.

Ce nouveau domaine est en pleine croissance et en constante évolution. Vous ne pouvez donc pas vous en tenir à un plan fixe. Au contraire, votre approche de la formation en data science doit être évolutive pour rester à la pointe.

Les cursus d’apprentissage mentionnés ci-dessus n’englobent qu’une petite partie des cours de data science disponibles dans la médiathèque LinkedIn Learning. Consultez le catalogue complet de cours et de cursus d’apprentissage pour découvrir comment vous pouvez faire progresser votre équipe de data science.

Voici quelques-uns de nos formateurs LinkedIn Learning

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