Pour toujours rester compétitives et réussir à répondre le mieux possible aux besoins de leurs clients, de plus en plus d’entreprises se tournent vers des professionnels du Big Data. Grâce à leur formation, ces derniers sont en effet en mesure de gérer et analyser les données générées par les activités en ligne, surtout sur les médias sociaux. Quelle formation suivre pour devenir Data scientist ? Vers quelle école du web se tourner ? On vous dit tout dans cet article.
Big Data : un secteur d’avenir
Pour les sociétés qui souhaitent véritablement se développer et demeurer parmi les meilleures de leur domaine, le Big Data est désormais un important enjeu stratégique et économique. En effet, pour pouvoir déterminer efficacement et à temps les besoins et attentes des clients, il est primordial de procéder au traitement, ainsi qu’à la quantification de millions de données. Nombreuses sont donc les entreprises qui recrutent des professionnels de ce domaine. Ce dernier va donc sans nul doute, engendrer durant les années à venir, des milliers d’emplois. Le big data étant cependant une discipline plutôt complexe, il est indispensable d’avoir une formation de qualité.
Formations à suivre
De plus en plus d’établissements privés et publics offrent des formations diplômantes dans le domaine de la gestion des données importantes (grosses données, mégadonnées). Pour le suivi de la formation qui vous intéresse, vous pouvez selon le cas, décider de vous rendre dans une école du web, une école d’informatique, une université ou encore une école d’ingénieurs. Toutefois, l’accès aux formations dans le Big Data nécessite généralement un Bac+3 au minimum.
Avant donc de penser à effectuer une spécialisation en Big Data, il est recommandé de suivre au préalable des formations générales en système d’information ou en informatique. Pour ce faire, après l’obtention du bac, vous pourrez obtenir en deux ans, les bases nécessaires en informatique en intégrant un BTS. Il s’agit principalement du :
- BTS en systèmes numériques (option informatique et réseaux),
- BTS en services informatiques aux Organisations (option solutions logicielle et applications des métiers ou option solutions d’infrastructures).
À la fin des deux années de BTS, vous pourrez ensuite effectuer une licence en informatique. Cela vous permettra d’avoir un plus vaste choix en matière de formation à suivre pour devenir data scientist. Pour pouvoir également confirmer vos acquis, vous n’aurez qu’à opter pour une licence professionnelle en systèmes informatiques et logiciels ou en réseau et télécommunications.
Qualités requises et établissements à privilégier
Avant de procéder au choix de la formation et de l’établissement, il est indispensable de s’assurer que l’on dispose des qualités requises pour travailler dans le secteur du Big Data. Au nombre de ces qualités, nous évoquerons essentiellement :
- Le sens de la communication : puisque ce professionnel exerce son activité au sein d’une entreprise, il doit pouvoir communiquer aisément avec ses collègues et supérieures. Il pourra ainsi mieux partager avec eux ses différentes découvertes techniques.
- La curiosité intellectuelle : cette qualité est indispensable, car le professionnel doit être en mesure de se poser les bonnes questions et également faire preuve de créativité.
- La créativité technologique : une telle qualité permet au professionnel de parvenir à résoudre plus aisément les problèmes complexes auxquels il se retrouve confronté durant l’analyse et le traitement des données.
En ce qui concerne les établissements de formation, vous aurez l’embarras du choix. Nous pouvons toutefois citer des instituts spécialisés comme :
- Le Data Science Tech Institute,
- L’Ecole de Management Léonard de Vinci (EMLV),
- L’Institut de l’Internet et du multimédia (IIM).
Après un Bac + 3, vous pouvez aussi vous rendre dans une école d’ingénieurs comme : l’Institut National des Sciences Appliquées situées à Rennes ou L’Ecole Internationale des Sciences du Traitement de l’Information (EISTI).
Et vous, ça vous branche comme domaine ?
Dites-nous tout dans les commentaires.
Gwen
