Formation data scientist en ligne gratuite : est-ce possible ?

Mise à jour le 6 mars 2024

Dans un monde où la digitalisation est partout, le métier de data scientist est devenu l’un des plus demandés et les mieux rémunérés. La profession est actuellement en plein essor, suscitant l’intérêt de nombreux étudiants et professionnels qui souhaitent se reconvertir.
Avec l’avènement du web, une multitude d’offres de formation en ligne sont apparues, certaines présentant même l’attrait d’être gratuites. Mais peut-on réellement suivre une formation data scientist en ligne gratuite et espérer développer les compétences nécessaires pour exercer ce métier passionnant ?

Dans cet article, nous vous proposons d’examiner les perspectives offertes par ces formations et de découvrir les ressources disponibles pour apprendre sans dépenser.

Comprendre le métier de data scientist

Pour bien saisir l’enjeu des formations de data scientist en ligne gratuite, il convient avant tout de comprendre la nature de ce métier. Le data scientist est un expert en analytique qui manipule de gros volumes de données (appelées “big data“) afin d’aider les entreprises et les organisations à prendre des décisions éclairées sur la base de faits concrets.

À ce titre, ses principales missions consistent à :

• Collecter, traiter et analyser des données structurées et non-structurées provenant de sources diversifiées ;
• Mettre en place des modèles prédictifs et des algorithmes d’intelligence artificielle pour faciliter l’interprétation des données et anticiper les évolutions de marché ;
• Présenter aux différents acteurs de l’entreprise les résultats de ses analyses, en prenant soin de vulgariser les informations complexes pour rendre celles-ci accessibles à tous.

Pour exercer ce métier, il est essentiel de disposer d’une solide base de connaissances dans divers domaines tels que les mathématiques, la programmation informatique (notamment avec le langage Python), la statistique et bien entendu les outils et techniques spécifiques liées à la science des données. Voilà pourquoi le choix d’une formation adéquate est crucial pour réussir sa carrière de data scientist.

Les formations en ligne gratuites : une alternative crédible ?

Avec la démocratisation de l’accès à internet, l’apprentissage en ligne s’est fortement développé ces dernières années, offrant la possibilité de développer de nouvelles compétences depuis chez soi, à son propre rythme. En termes de formation au métier de data scientist, plusieurs acteurs proposent des modules en ligne dont certains sont gratuits.

Il convient néanmoins de faire preuve de prudence et de ne pas se précipiter sur n’importe quelle offre séduisante. En fonction de votre projet professionnel et de votre niveau d’études, plusieurs paramètres sont à prendre en compte avant d’opter pour une formation :

• La qualité pédagogique de l’institution ou de l’entité qui propose le programme ;
• Le contenu du programme et les compétences développées ;
• La disponibilité d’un accompagnement personnalisé et la possibilité de mener à bien des projets pratiques ;
• La reconnaissance du diplôme ou de la certification délivrée, en fin de formation, par les entreprises et le monde professionnel.

Certains organismes proposent effectivement des formations gratuites, notamment sous forme de MOOC (Massive Open Online Courses). Ces cours en ligne massifs et ouverts à tous permettent d’accéder à une base solide de compétences dans les domaines clés comme les probabilités, l’analyse statistique, la programmation et la visualisation de données. Toutefois, il est important de noter que ces formations sont généralement plus accessibles et donc moins poussées que celles proposées par des établissements spécialisés.

Les limites des formations en ligne gratuites

Si certains MOOC peuvent représenter un bon point de départ pour ceux qui souhaitent s’initier aux fondamentaux de la science des données, elles présentent toutefois certaines limites. Premièrement, leur niveau d’exigence et de qualité est souvent moindre que celui des enseignements délivrés par des institutions reconnues. De plus, les ressources sont généralement moins structurées et demandent à l’apprenant une grande autonomie dans son travail, ce qui peut être décourageant pour certains.

D’autre part, les formations gratuites ne proposent pas toujours de certificats ou de diplômes valorisables sur le marché de l’emploi. Les recruteurs privilégient en général des candidats issus de formations plus prestigieuses et sélectives. Enfin, la dimension pratique et l’accompagnement personnalisé sont souvent absents des MOOCs et autres cours en ligne gratuits.

Comment compléter une formation en ligne gratuite ?

Lorsque l’on souhaite développer les compétences nécessaires pour devenir data scientist, il peut être judicieux de réaliser un parcours d’apprentissage mixte, combinant plusieurs types de ressources gratuites et payantes. Ainsi, après avoir suivi les MOOCs pour acquérir les bases théoriques, vous pouvez :

• Compléter votre cursus avec des formations spécialisées proposées par des établissements renommés, même si elles impliquent d’investir financièrement ;
• Participer à des ateliers ou événements autour de la science des données (meetups, hackathons…) pour partager vos connaissances et apprendre des autres membres de la communauté ;
• Mettre en pratique vos compétences dans le cadre de projets concrets, qu’il s’agisse d’un stage, de la réalisation d’un projet personnel, ou encore d’une participation à des concours de type Kaggle.

Bénéficier de dispositifs de financement pour sa formation

Sachez également que plusieurs solutions existent pour prendre en charge tout ou partie des frais liés à une formation au métier de data scientist. Ces aides peuvent provenir de pôle emploi, du Fongecif, des OPCO, du Compte Personnel de Formation (CPF) ou encore de certaines régions proposant des bourses d’études. N’hésitez pas à vos renseigner sur les différentes possibilités de financement avant de vous engager dans une formation.

En résumé

Suivre une formation data scientist en ligne gratuite peut s’avérer intéressant pour ceux qui souhaitent découvrir le métier et développer rapidement des compétences de base en science des données. Toutefois, pour accéder à des postes plus qualifiés et mieux rémunérés, il est généralement recommandé de compléter son parcours avec des formations reconnues par les entreprises, quitte à dépenser un peu.

À noter que plusieurs alternatives existent pour aider au financement de ces formations. Le choix du meilleur parcours dépendra de vos objectifs professionnels et de votre capacité d’investissement en temps et en argent.