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Pourquoi suivre une formation en data science aujourd’hui ?

Pourquoi suivre une formation en data science aujourd'hui ?

Mise à jour le 24 novembre 2022

Si vous comptez faire des études qui sont porteuses d’avenir et que vous demandez conseil à un conseiller d’orientation, il est très probable que l’on vous cite la data science dans le cas où vous auriez les compétences requises. Il faut dire que cette branche est actuellement en plein boom puisqu’il y a toujours plus de données à traiter et que cela demande des techniques de pointe afin d’en retirer quelque chose de probant. Dans cet article, nous allons vous expliquer ce que vous auriez à gagner en optant pour des études en data science.

Une demande en hausse constante pour les ingénieurs en data science

Ce n’est pas forcément l’argument le plus percutant puisqu’on pourra vous rétorquer qu’on choisit de faire un métier par affinités et non parce qu’il y a de la demande. Toutefois, si vous choisissez de faire artiste peintre ou du comédien par exemple, vous allez avoir énormément de mal à joindre les deux bouts en fin de mois, en tout cas au début.

Pour vous donner un ordre d’idée en ce qui concerne la data science, LinkedIn avait constaté en 2018 que rien qu’aux États-Unis, on avait une pénurie d’environ 150 000 personnes dans le domaine. C’est pourquoi juste après la fin de votre formation, vous allez être quasi assuré de trouver un emploi dans le mois qui suit. Vous aurez ainsi l’embarras du choix et vous pourrez notamment sélectionner une entreprise qui vous tient à cœur plutôt qu’un grand groupe sans âme.

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Une multitude de spécialisations possibles

Ici, nous nous basons sur les infos délivrées par Ensai, une grande école de Data Sciences située à Rennes. Celle-ci vous propose de choisir entre 6 spécialisations différentes dans le seul domaine de la data science : biostatistique, économie & santé, gestion des risques, marketing & connaissance client, data engineering et génie statistique & industrie. Il est très probable que le nombre de spécialités augmente avec les années, mais cela vous donne déjà une idée du potentiel de cette branche.

C’est ce qui explique d’ailleurs pourquoi on trouve des profils si variés, avec entre autres des personnes ayant fait des études dans le médical et qui aimeraient changer certaines pratiques grâce à la data science. Vous aurez alors la possibilité d’être data scientist en pharmacologie, data engineer ou encore data analyst. Rappelons que le but est de faire parler les données et que vous aurez besoin de modèles statistiques et du machine learning. En espérant vous avoir donné envie !

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