30Vous avez sûrement déjà entendu parler de Data Science, mais vous vous demandez peut-être encore ce que cela représente et ce qui se cache derrière ce concept. Data Scientist est un métier en pleine émergence, souvent considéré comme l’avenir. Il est tout à fait possible d’engager une reconversion dans l’univers des données, et ce, même après 40 ans. Dans cet article, on vous explique comment se reconvertir dans la Data Science passé cet âge.
Plan de l'article
Qu’est-ce que le métier de Data Scientist ?
La Data Science met en œuvre un ensemble de disciplines complémentaires qui permettent de produire de la connaissance en faisant parler les données. Ces données précieuses, qu’elles soient extraites du réseau numérique, collectées sur le terrain, analysées en laboratoire ou générées en milieu professionnel, constituent le cœur de la Data Science. Embarquez dans une aventure professionnelle unique et devenez un expert en Data Science avec une formation spécialisée, conçue pour vous équiper des compétences les plus recherchées dans le secteur.
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Les informations produites par le Data Scientist, aussi appelé Data Scientist, vont aider les entreprises à prendre des décisions ou à réaliser des actions précises, telles que piloter une voiture autonome, fidéliser une clientèle et accélérer le développement d’un nouveau médicament.
Le métier de Data Scientist consiste à produire et à manipuler un gros volume de données de sources diverses, bien souvent acquises de façon automatique. La collecte et le traitement de ces informations font appel à plusieurs disciplines complémentaires et toutes aussi indispensables les unes que les autres. Parmi elles :
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- La détection et l’acquisition automatisées des données
- La conception et l’interrogation de bases de données
- Le cryptage et la sécurité des données
- L’informatique au sens large
- Les mathématiques
- La statistique
- L’algorithmique
- Le machine learning
- La visualisation graphique
- La communication
En bref, le Data Scientist est le traducteur au sein d’une entreprise. Il va chercher les informations qui transitent dans les systèmes, c’est-à-dire sur un site Internet ou une application, pour les interpréter et les mettre à disposition des équipes.
Pourquoi se reconvertir dans la science des données après 40 ans ?
Au-delà d’être un métier tendance en ce moment, la Data Science, c’est surtout une très belle opportunité de s’épanouir professionnellement.
D’une part, le salaire d’un Data Scientist est très avantageux. En France, les personnes formées dans ce domaine peuvent espérer gagner entre 35 000 et 38 000 euros annuellement, en début de carrière. Si en plus, ils ont déjà quelques années d’expérience derrière eux, le salaire annuel moyen grimpe jusqu’à 45 000 euros et peut même atteindre 55 000 – 60 000 euros en fin de carrière.
D’autre part, la reconversion dans la science des données est relativement facile. En effet, la demande de la part des entreprises est tellement grande que les formations en Data Science sont de plus en plus nombreuses. Formation universitaire, grande école, formation accélérée… Autant de choix pour devenir Data Scientist. Les Bootcamp sont particulièrement appréciés, car ce sont des formations accélérées complètes qui permettent d’être rapidement opérationnels sur le marché de l’emploi.
Enfin, le métier de Data Scientist est stimulant intellectuellement. En effet, la science des données se base sur des technologies qui se développent rapidement. Intelligence artificielle, machine learning, Internet des objets… Être Data Scientist, c’est être acteur de l’innovation.
3 solutions pour se reconvertir en Data Scientist après 40 ans
Il n’y a pas d’âge pour se reconvertir en Data Scientist. Même après 40 ans, les solutions pour entamer ce projet de reconversion sont grandes. Voici les 3 meilleures.
La plus rapide : un Bootcamp en Data Science
La solution la plus rapide pour devenir Data Scientist après 40 ans est de suivre un Bootcamp en Data Science. C’est une formation intensive et accélérée pour acquérir rapidement toutes les compétences du métier. C’est une des meilleures portes d’entrée vers le marché de l’emploi après 40 ans, car le taux d’insertion professionnelle après y avoir participé est élevé.
Les avantages du Bootcamp sont le prix, la rapidité de la formation et le fait que le cursus soit très professionnalisant. En effet, vous aurez des compétences solides et vous serez prêt à intégrer une entreprise.
Par exemple, Jedha est devenue l’école de référence pour se reconvertir en Data Scientist. Elle propose une formation d’excellence de 450 heures dans la Data Science. Celle-ci est reconnue par l’État et enregistrée au RNCP.
La plus flexible : une formation en ligne en Data
Si vous avez besoin de flexibilité dans votre emploi du temps, il existe aussi des formations accélérées en Data qui sont entièrement en ligne. C’est une solution particulièrement adaptée si vous êtes toujours en poste ou que vous avez des contraintes personnelles importantes.
Jedha Bootcamp est conscient de cette problématique, et a donc mis en place la modalité
“Temps partiel” dans sa formation pour se reconvertir en Data Scientist. Au lieu d’être 100 % en classe, les 450 heures d’apprentissage sont hybrides (en coaching, en cours et en travail autonome). La formation est répartie sur 8 mois au lieu de 3. Cela correspond à 2 heures par jour.
La plus théorique : un Master en science des données
Pour ceux qui veulent se plonger dans la théorie de la Data Science, les masters proposés par les grandes écoles de commerce françaises sont faits pour vous. Généralement accessibles après un bac +3, elles forment des profils hybrides entre management, économie, finance et sciences des données.
Cependant, cette solution a des inconvénients. Nous pouvons citer, par exemple, le coût assez élevé de la formation et surtout la durée. En effet, comptez entre un et deux ans pour décrocher le diplôme.
Devenir Data Scientist après 40 ans, c’est possible !
Data Scientist est un métier d’avenir particulièrement recherché par les entreprises de la technologie en ce moment. On peut même considérer la Data Science comme de l’or blanc. Et, dans ce cas, les domaines d’application des données étant illimités, la ruée vers l’or est loin d’être terminée.
