Formation Data Science en ligne : une bonne idée ?

Formation Data Science en ligne / en classe : définitions

Avant de développer les différents points de l’article, nous voudrions définir ce que nous entendons par “formation Data Science en ligne” et “Formation Data Science en classe”. 

Pour bien comprendre, nous désignons une formation Data Science en ligne comme toutes les plateformes e-learning où vous pouvez choisir différents cours en ligne vous même. Ces cours sont souvent pré-enregistrés et vous pourrez avancer à votre rythme dans le cours. On peut penser par exemple aux plateformes comme : 

• Udemy 
• Datacamp 
• Dataquest

‍Pour ce qui est des formations en classe, nous considérons plutôt les écoles en Data qui accompagnent leurs élèves dans un programme avec un encadrement par une équipe pédagogique. On peut par exemple penser à : 

• Jedha
• Telecom Paris
• ENSAE

Une formation en classe ne veut pas forcément dire en présentiel, surtout en temps de crise sanitaire. Selon le contexte sanitaire, les cours chez Jedha sont délivrés en présentiel ou en distanciel, mais toujours accompagnés d'un professeur et avec une promotion d'élèves, une classe.

Il n’est maintenant pas rare de voir des personnes hésiter entre ces deux types de formations qui proposent des méthodes d’apprentissage différentes. 

Les différences entre les formations en ligne et les formations en classe

Pour pouvoir faire un choix réfléchi quant à ces deux types de formations, voyons tout d’abord leurs différences. 

Les formations en lignes offrent du contenu, les formations en classe offrent avec ceci un accompagnement

Les formations en ligne sont très souvent faites au format vidéo pré-enregistré. L’avantage de cette méthode est que vous pourrez apprendre partout, quand vous le souhaitez à partir du moment où vous avez une connexion internet. 

Cependant, si vous cherchez à monter rapidement en compétences sur un domaine que vous ne connaissez pas, vous pouvez vous retrouver noyé dans le flot d’informations et de contenus que vous devez absorber. 

Par quoi commencer ? Est-ce à mon niveau ? Ai-je bien les pré-requis ? Dois-je chercher d’autres ressources, ou ce contenu se suffit-il à lui-même ?

C’est justement là que se trouve l’avantage des formations en classe : les organismes proposent le plus souvent des parcours de formation qui répondent à un objectif métier. Si vous souhaitez par exemple devenir Data Scientist, vous aurez un programme défini sur un temps donné qui vous donnera l’ensemble des compétences nécessaires pour atteindre votre objectif. Le programme est conçu de telle manière à ce que vous puissiez apprendre pas à pas, sans que vous n’ayez de problèmes de niveau ou de compréhension. 

Les formations en ligne demandent une grand autonomie mais sont moins onéreuses

Les formations en ligne sont très souvent moins chères que les formations en classe. Ceci s’explique très souvent par le fait que vous n’avez pas de professeurs pour vous accompagner, de locaux dans lesquels vous accueillir ou simplement d’équipe pédagogique pour vous encadrer. 

Somme toute, vous aurez accès à des contenus, et potentiellement une plateforme d’aide en ligne où vous pourrait recevoir de l'aide de personne ayant déjà suivi le cours. Ceci a l’avantage de réduire les coûts, de fortement baisser les prix, cela vous demandera en contre-partie beaucoup plus d'autonomie dans votre apprentissage. 

Si vous souhaitez suivre un parcours de formation 100% en ligne, il ne vous suffira souvent pas d’un seul cours, vous devrez en prendre plusieurs. A l’unité, vous devrez débourser entre 20 et 200€ le cours en ligne. Sachant qu'il faudra en suivre entre 10 et 20 pour avoir l’ensemble des compétences nécessaires au métier visé, l’addition peut finalement arriver à une somme bien plus importante.  

Les formations en ligne vous laisseront autonome tandis que les formations en classe mettront un cadre 

Lorsque vous suivez des formations en ligne, les cours sont préenregistrés. Vous pourrez apprendre quand vous le souhaitez, à l’allure que vous souhaitez. A l’inverse, les formations en classe vous demanderont de venir assister à un cours à un temps donné (à distance ou en présentiel, selon le contexte sanitaire). 

Si vous êtes autonome, il est possible que la flexibilité qu'offrent les cours en ligne vous convienne mieux. L’idée de se former à son rythme est très attirante, mais c’est au prix de devoir avoir une autonomie et une motivation ferme pour assurer vos objectifs. 

Au départ, les formations en ligne vous apprendront des concepts que vous maîtriserez relativement rapidement sans avoir à trop faire d’efforts. Cependant, quand les méthodes et concepts deviennent plus difficiles et qu’il vous faudra fournir un effort plus conséquent pour apprendre, vous pourrez vite vous sentir “seul face à son écran” sans savoir comment s’en sortir. C’est souvent à ce moment-là que les apprenants se retirent du cours, une raison pour laquelle le taux de complétion des cours en ligne reste assez bas (entre 5 et 10%). 

La Data Science est un domaine accessible mais tout de même complexe. Apprendre seul est loin d’être impossible mais il faut s’armer de patience. C’est un intérêt à se former sur le format “en classe” : l'accompagnement.

Même si ces formations sont à distance (notamment dû à la crise sanitaire), avoir un encadrement et un professeur implique que, lorsque vous avez plus de mal, vous pourrez vous reposer sur un professionnel vous aidant à comprendre un concept avec lequel vous avez plus de mal.  

L’accompagnement est plus important dans les formations en classe qu’en ligne

Ceci nous amène donc au point suivant, la question de l’accompagnement. 

En effet, du fait du volume d’apprenants sur les plateformes d’apprentissage en ligne, avoir un suivi personnalisé est une tâche difficile. Le plus souvent, les plateformes en ligne proposent un forum permettant de poser ses questions, ou mettent en place des plateformes de communication comme Slack pour pouvoir partager et échanger avec ses étudiants.

Quant à elles, les formations en classe vous encadreront avec toute une équipe pédagogique qui vous suivra au long de votre cursus, en complément des communautés Slack et de leur plateforme. Chez Jedha par exemple, des coaches carrière restent à disposition pour aider les étudiants à réaliser leurs projets professionnels, permettant de se rassurer lorsque l’on veut mener à bien sa reconversion.

L’apprentissage peut-être plus long en ligne.

Cela dépend bien évidemment de votre manière d’apprendre. 

Dans un cadre de cours en ligne, l’absence de professeur va de paire avec le fait que vous devrez faire vos recherches personnelles pour comprendre des concepts. Cela peut donc vous prendre beaucoup de temps. 

Il n’en reste pas moins que faire des recherches, se tromper, se documenter fait intégralement partie des métiers de la Data. Dans une formation en classe, l’idée est tout de même de vous apprendre à apprendre, car ces métiers évoluent en permanence. Les conseils de vos accompagnateurs sur les bonnes recherches à faire, les sources pertinentes à prendre en compte sont importants. Les formations en classe itèrent énormément sur leurs programmes pour qu’ils soient le plus optimisé possible, tout en laissant le temps nécessaire pour assimiler les compétences.

Bien sûr, l’ingénierie des programmes est faite pour le plus grand nombre. S’il se trouve que vous êtes plus rapide, ne vous en faites pas, les exercices supplémentaires coulent à flot !  ‍En somme, bien qu’apprendre à rechercher des informations sur internet soit une compétence qu’on vous apprend, les accompagnateur ne vous laisseront pas bloqué des jours entiers.

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Trouver le type de formation qui vous correspond le mieux 

Maintenant que vous avez une meilleure idée des différences majeures entre les formations en ligne et les formations en classe, c’est le moment de vous faire une idée. Qu’est ce qui vous correspond le mieux pour vous ?  Bien sûr, vous ne pourrez le savoir qu’en essayant. Pour vous donner une idée, nous avons sélectionné  les formations que nous trouvons de qualité suivant les deux types de méthodes. 

Formations en ligne

Pour les formations en ligne, nous vous conseillons de regarder les plateformes comme : 

• Datacamp 
• Udemy
  

La première est spécialisée dans la Data tandis que vous trouverez tous types de cours en ligne sur Udemy. Les cours de Udemy sont faits par des indépendants tandis que ceux de Datacamp sont faits par leurs équipes. 

Formations en classe

Pour les formations en classe, de très bons masters en Data Science existent, vous permettant de suivre un cursus long pour acquérir tous les éléments théoriques nécessaires. Voici donc :

• Telecom Paris - Master Spécialisé Big Data
• ENSAE - Master spécialisé Data Science
  

Ces deux écoles sont reconnues dans le domaine et vous pourrez acquérir des compétences théoriques et techniques sur le métier de Data Scientist et d’autres métiers liés au domaine de la Data. 

Focus Jedha - Formation Data Science en ligne et en classe

Chez Jedha, nous pensons qu’il y a de bons éléments à prendre des deux types d’apprentissage. Les cours en ligne sont en effet excellents pour apporter des connaissances très spécifiques dans le domaine tandis que les cours en classe permettent de donner un socle commun et un accompagnement nécessaire lorsque l’on souhaite mettre un premier pied à l'étrier dans un domaine que l’on ne connaît pas. 

C’est pourquoi nous avons conçus trois programmes Data en classe : 

• Essentials - Pour ceux qui veulent manager une équipe Data ou qui démarrent de zéro 
• Fullstack - Pour ceux qui veulent devenir Data Analyst expérimenté, Data Scientist ou Machine Learning Engineer
• Lead - Pour ceux qui veulent devenir Data Engineer 
  

Ces formations s’adaptent au niveau de chacun, aux objectifs, et à l’emploi du temps (possibilité de suivre à temps partiel ou temps complet). Durant le programme, les élèves sont accompagnés par notre équipe pédagogique, ce qui permet de rapidement monter en compétences sans se sentir bloqué. 

Nous croyons également beaucoup au Lifelong Learning et aux bienfaits des cours en ligne lorsqu’ils sont utilisés à bon escient.

C’est pourquoi nous avons créé notre plateforme JULIE, qui, en plus des cours en présentiel, contient des cours Data en ligne spécialisés permettant à nos étudiants d’apprendre des concepts très spécifiques dans le domaine. On va par exemple traiter d’AWS Lambda, d’Heroku, de Git & Github, de concepts mathématiques et statistiques, de SQL et de bien d’autres sujets propres au domaine de la tech. 

Si vous souhaitez acquérir les compétences en Data recherchées des recruteurs, n'hésitez pas à vous renseigner sur nos formations Data Science.