Certification Data Science

Formez-vous à la Data et obtenez votre certificat de "Concepteur-Développeur en Science des données" reconnu d'État

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Campus Jedha Lyon
Contexte
Métiers
Compétences
Statistiques
La Science des Données (ou Data Science en anglais) est devenue au cours de ces dernières années un élément indispensable pour permettre aux entreprises d’innover et de se différencier et l’Intelligence Artificielle un outil de performance indispensable. Les directions de tous secteurs confondus utilisent déjà ces dernières innovations. Cette tendance est amenée à augmenter exponentiellement au cours des prochaines années. L’objectif visé en créant le titre "Concepteur Développeur en Science des Données " est de former des spécialistes en science des données ayant la capacité d’avoir une vision globale des projets de Science de Données, capables de les concevoir et de les diriger dans leur ensemble, ainsi que d'intervenir à un point précis de ces derniers.

En effet, la certification confère au candidat les compétences pour exercer le métier de “Concepteur - Développeur en Science des Données”, à la fois technique et transverse. L'ensemble de ces compétences, décrites dans le référentiel, lui permet de créer des infrastructures de gestion de données robustes et adaptées, de les alimenter, de développer des algorithmes d’intelligence artificielle, de les mettre en production mais aussi de collaborer avec les différentes équipes-métiers d'une organisation pour évaluer et adapter les besoins Data. Il lui est donc possible de diriger des projets de gestion de données de bout en bout, d'en rendre compte, d'être force de proposition et de les adapter aux besoins de son environnement professionnel.

Le candidat certifié aura acquis l’ensemble des compétences requises pour exercer et être opérationnel rapidement.
Le "Concepteur-Développeur en Science des données" est à la fois :
  • Un technicien : il peut créer des infrastructures de gestion de données robustes, développe des algorithmes d’intelligence artificielle et les met en production.
  • Un manager : il collabore avec des équipes-métiers, évalue et adapte les besoins Data en fonction de l’organisation et de son coeur de métier. Il mène ainsi des projets de gestion de données de bout en bout.
Il est partout :
  • Des cadres d'exercices divers : salarié en entreprises spécialisées, pour des organisations utilisatrices d’IA, en indépendant, membre d'une équipe Data, référent Data d'une structure, manager, chef d'entreprise, formateur
  • Son travail d'analyse se retrouve à la base de l’élaboration de stratégies générales : il est indispensable dans la majorité des secteurs professionnels, la santé, la finance, la recherche & développement, l’administration, la logistique, la sécurité, etc.
  • Des fonctions techniques comme managériales différentes dans le domaine de la donnée.

Détails des postes

Data Scientist

Un expert de la gestion et de l'analyse pointue de données massives ("Big Data"). Il détermine des indicateurs permettant la mise en place d'une stratégie répondant à une problématique à partir de sources de données multiples et dispersées. Il est donc spécialisé en statistiques, en informatique et connaît le secteur ou la fonction d'application des données analysées.

Data Analyst

En charge de l’analyse d’un source de données via un modèle défini. Il sera chargé d’une mission précise, comme par exemple accroître la connaissance de la clientèle d'une entreprise : pour cela il devra conduire des études sur les bases de données et suivre les outils data mining pour analyser l'impact des actions marketing.

Data Engineer

En charge de la conception des infrastructures permettant de stocker et traiter des quantités potentiellement massives de données. Son travail intervient en amont : il veille à ce que les outils de stockage et de gestion des données soient suffisamment robustes, sécurisés et clairs pour être analysés par les Data Analysts et transformés par les Data Scientists.

Développeur Fullstack (Ou Software-Engineer)

Un expert de la conception d’application web codée en Python. Ce dernier est capable de concevoir et maintenir des programmes accessibles depuis internet, de coopérer avec d’autres développeurs sur un même projet et d’établir un cahier des charges des besoins techniques d’une organisation.

Machine Learning Engineer

A la croisée entre le Data Scientist et le Data Engineer, il construit des algorithmes d’intelligence artificielle et les met en production dans l’infrastructure de l’organisation. Il interagit avec cette dernière pour industrialiser des algorithmes d’IA et élargir leur application sur un plus grand périmètre (comme l’ensemble des clients d’une entreprise ou encore une application web ou mobile).

Product Manager Data

Il joue le rôle d’accompagnateur et d’intermédiaire entre les équipes purement techniques Data et les équipes de direction. Le Product Manager Data est spécialisé dans la coordination des équipes conceptrices de produits Data, puis rapporte les résultats des avancées aux directions métiers qui prendront des décisions sur la stratégie à suivre.

Business Analyst

Ses fonctions se rapprochent de celles du Data Analyst. Ce dernier aura des applications directement liées aux équipes métiers. Il gérera donc des volumes de données moins grands et surtout très spécialisés autour du métier qu’il couvre.

Chef de Projet Data

Son rôle est de suivre et piloter un ou des projets Data. Il doit rassembler tous les éléments nécessaires à ses équipes techniques de faire avancer un projet Data. Il doit de ce fait avoir des connaissances techniques approfondies pour déterminer les rétro plannings décrivant le suivi du projet.

Consultant en intelligence Artificielle

Son but est d’accompagner une organisation dans sa transition Data. Cette transition peut être la conception ou la mise à jour d’une infrastructure de gestion de données, la mise en production d’algorithme ou l'élaboration de tableau d’indicateurs de performance. Le consultant IA vulgarise des concepts complexes et sensibilise puis forme ses clients.

Le cycle de vie d'un projet Data

Le certificat de "Concepteur - Développeur en Sciences des données" se décompose dans les 6 blocs suivants. Chacune des formations de Jedha valide différents bloc :
  • La formation Data Essentials valide le bloc 6 valable 5 ans : Direction de projets de gestion de données
  • La formation Data Fullstack valide quant à lui l'entièreté de la certification (les 6 blocs) "Concepteur - Développeur en Science des données" valable pour lui à vie
  • La formation Data Lead valide le bloc 1 valable 5 ans : Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données
  • La formation Cybersécurité Essentials valide le bloc 1 valable 5 ans : Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données
  • Modalités générales d'acquisition de la certification : la certification est valable à vie. En cas de validation partielle des blocs, la durée de validité de chaque bloc de compétences est de 5 ans. La validation de la totalité des 6 blocs de compétences est obligatoire pour l'obtention de la certification. La validation partielle d’un bloc n’est pas possible. Les candidats n’ayant validé que certains des 6 blocs de compétences du référentiel « Concepteur Développeur en Science des Données » se voient remettre un certificat de compétences attestant de la validation partielle de la certification professionnelle, et nommant les blocs concernés.
La certification s'acquiert par capitalisation des blocs de compétences et par équivalence. Des équivalences d'obtention de cette certification sont également possibles, la liste complète des organismes délivrant une formation équivalente se trouve sur cette page, sous la rubrique "Liens avec d'autres certifications professionnelles, certifications, ou habilitations".

Procédure VAE
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Dans le cas où une personne estime avoir les compétences décrites dans les blocs ci-dessous, celle-ci peut demander à passer par la procédure VAE (Validation des Acquis par l'Expérience) pour obtenir le certificat (complet ou partiel) de "Concepteur-Développeur en Sciences des données" de Jedha. Les informations exhaustives concernant cette procédure sont décrites dans cette page-ci.
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Bloc n°1 - Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données

Bloc n°2 - Analyse de données exploratoire, descriptive et inférentielle des données

Bloc n°3 - Analyse prédictive de données structurées par l'intelligence artificielle

Bloc n°4 - Analyse prédictive de données non-structurées par l'intelligence artificielle

Bloc n°5 - Industrialisation d'un algorithme d'apprentissage automatique et automatisation des processus de décision

Bloc n°6 - Direction de projets de gestion de données

Taux de réussite

Calculés sur la base des élèves présents de leur session de certification, Les taux de réussite général de cette même certification sont ceux-ci, suivant les différentes formations de Jedha :
  • 67 %, sur le bloc n°1 (formation Lead)
  • 68 %, sur le bloc n°6 (formation Essentials)
  • 52 %, sur l'ensemble de la certification soit les 6 blocs.

Taux d'insertion professionnelle

Le taux d’insertion général des titulaires « Concepteur Développeur en Science des Données » sur le marché de l’emploi sont les suivants pour une insertion à 6 mois, 1 an et 2 ans :
  • 71%, dont 58% dans le métier visé à 6 mois de la diplomation
  • 83%, dont 63% dans le métier visé à 1 an de la diplomation
  • 95%, dont 84% dans le métier visé à 2 ans de la diplomation
La rémunération d'entrée dans le métier visé est en moyenne de 45 230€ bruts / an ou équivalent.

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L’impact de Jedha sur la carrière de nos apprenants

Impact de la formation Fullstack sur la carrière des certifiés

55%
Impact escompté
18%
Impact plus important que prévu
26%
Pas d’impact

Se sont-ils complètement réorienté après la formation ?

54%
Oui
46%
Non
La majorité des titulaires "Concepteur Développeur en science des données" de Jedha (55%) ont déclaré que la formation avait déjà eu un impact direct sur leur carrière professionnelle ; 18% d’entre eux déclarant que cet impact fut plus important que ce qu’ils avaient escompté.

53.6 % de ces titulaires ont déclaré que la formation et la certification "Concepteur Développeur en Science des Données" leur avait permis une réorientation complète de carrière.

La majorité des apprenants (78 %) commence la formation avec pour objectif de trouver un emploi dans la data.

D'autres objectifs sont également cités : se lancer en Freelance (16 %), créer une entreprise (12 %), monter en interne dans l'organisation où l'apprenant exerce actuellement (17 %)

Objectifs des apprenants en début de formation

78%
Trouver un emploi dans la Data
16%
Se lancer en freelance
12%
Evolution professionnel interne à l'entreprise
12%
Monter son entreprise Tech
2%
Autre

Nos apprenants : qui sont-ils?

Nos apprenants viennent de secteurs, ont des niveau d'études et des situation très divers en début de formation

Niveau d’étude des apprenants en début de formation

Secteurs professionnels des apprenants en début de formation

Statuts des apprenants en début de formation

La grande majorité des apprenants sont déjà titulaires d’un diplôme de niveau Master (Bac + 4 à 6 : 71.7 %). Parmi les autres, 13.3 % sont docteurs (Bac + 8) et 13.3 % viennent d'une formation Bac + 3 ou inférieure.

En début de formation, la majorité des apprenants sont en recherche d’emploi (26.5 %) ou déjà salariés (46.9 %). Les 20 % restants sont étudiants, auto-entrepreneurs et entrepreneurs.

La majorité des apprenants ont déclaré avoir déjà travaillé dans l’IT ou dans le domaine des nouvelles technologies au début de leur formation (36 %). Le marketing et la vente est également un secteur prépondérant duquel viennent les futurs certifiés "Concepteur Développeur en Science des Données" (22 %). Les 42 % d'apprenants restants viennent cependant de domaines de plus en plus divers, déjà très ouverts à la pratique de la Science des Données, mais dont les besoins sont toujours en croissance : la finance, l’administration, la recherche, la santé et la logistique notamment.).