Certification "Fondamentaux en Data Science" | Certificat Data Scientist

Contexte

L’exploitation des données devient indispensable dans tous les corps de métiers, et les domaines d’applications de la Data Science sont vastes. De nombreuses organisations, de type, taille et domaines extrêmement divers, ont compris l’importance d’une approche « data centric » et ont déjà mis en place des actions pour développer une politique « data-driven ». Cette approche ne concerne pas uniquement les pôles data créés, mais l’ensemble des pôles de l’entreprise, jusqu’à sa direction.

‍

‍

Non-seulement une pénurie de spécialistes de la Data Science est en cours, mais l’adoption de la stratégie « data-driven » par les entreprises butterait sur l’humain de manière plus large : la prise de décision basée sur les données requiert un changement au niveau humain et une mise à niveau des compétences data des managers et des professionnels.

Des compétences spécifiques, liées au domaine des Data Sciences, sont extrêmement recherchées, bien entendu pour les experts et les techniciens des Data Sciences eux-mêmes, mais plus largement pour l’ensemble des professionnels amenés à être confrontés à l’analyse de données et aux prédictions qui en découlent dans leur activité professionnelle, qui pourront par exemple être amenés à manager ou à collaborer avec des Data Scientists, Analyst ou Engineers.

‍

Les compétences conférées par le certificat «Fondamentaux en Data Science» répondent directement à la demande de nombreuses et diverses organisations, qui par ailleurs sollicitent régulièrement Jedha pour les faire acquérir à leurs salariés : elles leur permettent d’appréhender l'ensemble des problématiques data ou de recruter des profils d'experts data variés par exemple . De plus, de plus en plus de particuliers aspirent à une évolution professionnelle permise par l’acquisition de ces compétences, qui facilitent également leur recherche d’emploi, accélèrent leur reconversion professionnelle, ou leur confèrent  une vision globale pour créer leur propre structure.

Compétences conférées par le certificat

Collecte, nettoyage et préparation des données

• 1. Extraire des informations utiles depuis une base de données pour fournir des leviers statistiques décisionnels afin de faciliter les croisements de données.
• 2. Développer les outils permettant de structurer et de traiter un grand volume de données avec un regard transdisciplinaire afin de déterminer la manière dont elles doivent être exploitées selon les objectifs attendus.
• 3. Exploiter un outil de développement permettant la prise en charge d'une base de données avec un schéma multi-table afin de fournir un modèle prédictif.

Analyse et restitution des données

• 4. Appliquer des techniques (statistiques, text mining, comportemental, géolocalisation, ...) d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir des données structurées afin de mettre en place des modèles d'analyse.
• 5. Evaluer l'efficacité des techniques mises en place afin d'améliorer le processus et faire les ajustements nécéssaires à l'optimisation de l'algorithme

Visualisation et présentation

• 6. Interpréter les données en utilisant des outils de visualisation de données afin de présenter les caractéristiques du jeu de données.
• 7. Produire des rapports et des représentations graphiques à partir de données pertinentes pour traduire les informations récoltées et les rendre accessibles aux directions métiers afin d'identifier les futurs leviers stratégiques ou opérationnels.

Évolution professionnelle permise par la formation

La grande majorité des Alumni de la formation« Essentials » de Jedha (+80%) ont déclaré que la formation avait déjà eu un impact direct sur leur carrière professionnelle ; 25% d’entre eux déclarant que cet impact fut plus important que ce qu’ils avaient escompté. Il peut s'agir au cas par cas, d'un changement de poste au sein de leur organisation, d'une augmentation de salaire, d'un changement d'entreprise ou de type de structure, ou même de reconversion professionnelle totale. Certaines entreprises en pleine transition data envoient également directement leurs employés pour les faire monter en compétence et évoluer en interne, et peuvent également nous confier la formation en Data de leurs collaborateurs. Certains étudiants arrivent avec un projet Data pré-défini, professionnel ou personnel, qu’ils peuvent développer pendant la formation dans le cadre d’une convention et/ou d’un accord.

En effet, les objectifs des apprenants au début de la formation sont bien différents :

‍

• La majorité des alumni avaient au moins un objectif lié à la compétence (+70%), que ce soit une montée en compétence en Data Science (60%) ou l’acquisition d’une double compétence (30%)
• Également en majorité, les alumni avaient un objectif d’évolution professionnelle en démarrant la formation (+60%) : une évolution professionnelle dans leur organisation actuelle, une reconversion professionnelle ou l’amélioration de leur profil dans le cadre d’une recherche d’emploi
• Certains alumni ont déclaré avoir un objectif professionnel plus directement lié à leur métier (10%), par exemple le management direct d’une équipe data, la capacité à recruter des profils data ou encore une création d’entreprise impliquant le management de la data.
  

Nos élèves : qui sont-ils?

‍

• Les secteurs professionnels d’où viennent les apprenants sont très variés. Les plus représentés sont le domaine de l’IT (28%), du marketing (22%), de la logistique et de l’administration (11% chacun). Ils proviennent également des secteurs de la santé, de la finance et du recrutement (env. 10%).
• En majorité, les apprenants sont déjà salariés lorsqu’ils commencent la formation (+65 %). On trouve également des apprenants en cours de recherche d’emploi (15%), des entrepreneurs dirigeants ou construisant leur entreprise ainsi que des étudiants (7% chacun).