La data science ou science des données est en ce moment un secteur d’activité en plein essor. De nombreuses entreprises n’ont pas tardé à comprendre son importance et recherchent des profils capables d’assurer des missions ponctuelles dans ce domaine. Se former devient alors une nécessité, que ce soit pour devenir un data scientist ou pour avoir des compétences en plus.

Devenir data scientist et accéder à un large panel d’avantages

Les métiers de la data ont fait leur apparition avec le développement des technologies émergentes comme internet. Le data scientist n’est donc qu’une profession de plus qui a pour mission d’analyser et d’interpréter les données numériques complexes pour faciliter la prise de décision en entreprise. Avec un tel enjeu, on comprend tout à fait pourquoi un data scientist peut empocher 50 000 à 60 000 euros brut par an. C’est tout simplement un métier très recherché en ce moment où tout le monde est connecté en permanence sur les réseaux. Les entreprises se battent pour embaucher les meilleures data scientist sur le marché de l’emploi.

Devenir data scientist permet d’ailleurs de travailler pour les géants du web comme Google, Netflix ou encore Twitter. Si ces enseignes ont complètement réussi leur business, c’est, en effet, grâce à l’investissement dans l’analyse de données et dans les intelligences artificielles. Web, machine learning, IA, applications…, tout cela fera bientôt partie des grands piliers du monde de demain. Et en tant que data scientist, on participe à les créer ! Par ailleurs, il est important de noter que ce métier peut être rattaché à toutes les branches d’une entreprise en fonction des données à analyser : direction marketing, communication, système d’information, RH, etc. Bien entendu, il faut suivre une formation de qualité pour prétendre à ce poste.

Se former au Data Science pour propulser sa carrière professionnelle

Il est tout à fait possible de se former en data science sans vouloir devenir un data scientist. On peut tout simplement acquérir les compétences et les connaissances dans le domaine afin d’avoir plus de valeur ajoutée dans son métier. En effet, le data scientist fait plus que analyser les données, il conçoit également des protocoles et algorithmes pour une intelligence artificielle. L’utilisation de nombreux outils numériques tels que les logiciels de programmation est donc nécessaire. Et il faut reconnaître que maîtriser des programmes informatiques est un plus en entreprise. Cela permet notamment de prétendre à des salaires plus motivants.

L’analyse des données et l’évaluation des capacités de stockage ne sont plus réservées aux métiers de la data science. Tout le monde peut désormais réaliser ses tâches grâce à une formation adéquate en science de données. Les professionnels dans d’autres domaines peuvent ainsi combiner leur expertise avec les connaissances en machine learning et programmation. De quoi optimiser leur productivité ou l’efficacité de leur méthode de travail ! Pour finir, il est important de choisir une école de renom qui peut délivrer un certificat ou un diplôme attestant ses compétences en data science.