▷ Đào tạo: các nghề khoa học dữ liệu, đặt cược an toàn vào thị trường việc làm

Đào tạo về khoa học dữ liệu, hồ sơ được các công ty tìm kiếm

Các ngành nghề xung quanh dữ liệu không ngừng phát triển với sự gia tăng của công nghệ kỹ thuật số. “Việc thu thập và quản lý dữ liệu đã trở thành vấn đề kinh tế chiến lược của nhiều công ty, Aurélia Fellous, giám đốc sản phẩm tăng trưởng tại DataScientest khẳng định. Trong những năm gần đây, họ đã nhận ra tiềm năng của mình về mặt kinh doanh và việc tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị và sản xuất. Những thực hành này đã tạo ra sự ra đời của một lĩnh vực hoàn toàn mới và những công việc mới: khoa học dữ liệu. Chi nhánh mới này là trung tâm của chuỗi khai thác dữ liệu, điều này giải thích sự gia tăng nhu cầu về các hồ sơ có năng lực trong lĩnh vực này. »

Hầu hết các ngành hiện đang tìm kiếm các chuyên gia để khai thác nguồn thông tin mới này. DataScientest, đã nghiên cứu nhu cầu của các nhà tuyển dụng trong khoa học dữ liệu, cung cấp khóa đào tạo chuyên ngành để trở thành nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu hoặc theo một khóa học về quản lý dữ liệu. Chúng nhắm đến các chuyên gia mong muốn có được kỹ năng dữ liệu hoặc những người muốn tiến xa hơn, chẳng hạn như tạo ra các mô hình học máy. Các hồ sơ rất đa dạng và đến từ tất cả các loại lĩnh vực kinh doanh (hàng không, bancassurance, cổ phần, báo chí, v.v.). Aurélia Fellous cho biết thêm: “Điều cần thiết là phải xác định rõ ràng từng nghề để hiểu rõ hơn về kỳ vọng hiện tại của các công ty và do đó điều chỉnh việc đào tạo mà một người mong muốn theo đuổi và các cơ hội việc làm”.

Khám phá các khóa đào tạo về khoa học dữ liệu của DataScientest

3 con đường trở thành chuyên gia khoa học dữ liệu, bao gồm khóa học Nhà phân tích dữ liệu

Khoa học dữ liệu xoay quanh 3 các ngành nghề chính: nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. Nhà phân tích dữ liệu có vai trò trung tâm: anh ta xử lý dữ liệu để trích xuất thông tin giúp họ có thể phản hồi các vấn đề cụ thể. Về phần mình, nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề của công ty mình nhờ vào việc phân tích dữ liệu và triển khai các mô hình (từ Máy học và Học sâu). Chịu trách nhiệm về cơ sở hạ tầng dữ liệu, kỹ sư dữ liệu phát triển và thực hiện các quy trình thu thập, tổ chức, lưu trữ và mô hình hóa dữ liệu. Đối với các hồ sơ ít khoa học hơn, một khóa học về quản lý dữ liệu cũng được cung cấp để nắm vững các vấn đề liên quan đến khoa học dữ liệu và có được các khái niệm cơ bản về lập trình.

Nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu

Chuyên gia phân tích dữ liệu và khai thác chúng, nhà phân tích dữ liệu đưa ra các sứ mệnh khác nhau:

Xác định dữ liệu nào cần thiết cho phân tích người dùng trong tương lai Dữ liệu sạch để phát hiện ra các xu hướng và thông tin chi tiết có thể hành động Kiểm soát chất lượng dữ liệu có sẵn cho tổ chức của bạn Làm nổi bật các xu hướng trong khi xác định các cơ hội mới, báo cáo về những quan sát của anh ấy để truyền đạt chúng cho công ty của anh ấy, tham gia nâng cao nhận thức về các trong thế giới dữ liệu.

Kỹ năng phân tích dữ liệu

Thông thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, cũng như R và SAS, là một trong những kỹ năng cần có của nhà phân tích dữ liệu. “Anh ta cũng phải có khả năng sản xuất dataviz, làm cho dữ liệu phát biểu, tạo bảng điều khiển, thể hiện nhu cầu liên quan đến các xu hướng quan sát được. Anh ấy phát triển độc lập nhờ việc khám phá và làm nổi bật các xu hướng hoặc số liệu từ dữ liệu, nhờ vào bảng điều khiển và sản phẩm trực quan mà anh ấy có thể giao tiếp với phần còn lại của công ty ”, giám đốc sản phẩm tăng trưởng giải thích. Mức lương trung bình của một nhà phân tích dữ liệu, theo một nghiên cứu được thực hiện bởi DataScientest giữa các giám đốc dữ liệu của khoảng 30 công ty thuộc CAC 40, là từ 35.000 đến 60.000 euro mỗi năm.

Để theo dõi khóa đào tạo dành cho nhà phân tích dữ liệu, phiên tiếp theo được lên lịch cho 6 Tháng 4, bạn phải có bằng tú tài và ham mê toán học. Một bài kiểm tra giúp kiểm tra trình độ của các ứng viên và hướng họ theo hướng đào tạo phù hợp nhất với họ. Bằng tốt nghiệp đạt được được cấp chứng chỉ đào tạo của Đại học Paris la Sorbonne. Mỗi khóa học đều đủ điều kiện cho CPF.

Tìm hiểu thêm về đào tạo nhà phân tích dữ liệu

Một phương pháp sư phạm dựa trên nguyên tắc vừa học vừa làm

Các khóa đào tạo về khoa học dữ liệu do DataScientest cung cấp, bao gồm khóa đào tạo cho phép bạn có được các kỹ năng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu, được trình bày dưới dạng kết hợp và linh hoạt. Nó cho phép bạn hưởng lợi từ cả hai lớp tổng thể trực tiếp, với sự hỗ trợ của chuyên gia đào tạo nhà khoa học dữ liệu qua hội nghị truyền hình và từ xa, để có thể quản lý lịch trình của bạn theo tốc độ của bạn. “Thực tế là đã làm việc với các công ty đã cho phép chúng tôi tạo ra các khóa đào tạo mô-đun, để nhân viên có thể đào tạo theo lịch trình bên ngoài văn phòng. »

Thực hành trọng tâm của việc học DataScientest

Phương pháp sư phạm do tổ chức đào tạo khoa học dữ liệu cung cấp dựa trên phương pháp vừa học vừa làm, nhằm cụ thể hóa việc học kiến thức thông qua thực hành. “Để giữ lại các khái niệm, điều quan trọng là phải thực hành”, Aurélia Fellous nhấn mạnh. Đối với điều này, một số thiết bị có sẵn cho người học:

các khóa học, kết hợp lý thuyết và thực hành, với môi trường sẵn sàng viết mã trên nền tảng an toàn, nhiều bài tập và các trường hợp sử dụng kinh doanh, cuộc trò chuyện trực tiếp do một nhóm các nhà khoa học dữ liệu dẫn dắt, có thể truy cập hàng ngày, để trả lời nhanh các câu hỏi từ người học.

Một dự án dữ liệu để áp dụng các kỹ năng kỹ thuật có được

Một dự án dữ liệu sợi đỏ được thực hiện trong suốt quá trình đào tạo theo cặp hoặc tam thức, từ danh sách các chủ đề được chọn trước từ tin tức về các tập dữ liệu có liên quan. Người học cũng có cơ hội gửi dự án của riêng mình. “Vào cuối khóa học, họ sẽ có một dự án cụ thể về dữ liệu mà họ sẽ có thể đưa vào CV của mình. Trong số các dự án đã xuất hiện trong khóa đào tạo về khoa học dữ liệu: kính kết nối để hiển thị phụ đề lời nói của người đối thoại với người khiếm thính, phát hiện bệnh cho cây trồng thông qua việc sử dụng các thuật toán hoặc tối ưu hóa hành trình cho khách du lịch ở Paris. Dự án này đã được trình bày trong ấn bản đầu tiên của Ngày dữ liệu.

Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, dự án dữ liệu cho phép người học có được các kỹ năng mềm cần thiết trong quá trình thực hiện nghề nghiệp của họ. “Trong khoa học dữ liệu, công nghệ không ngừng phát triển, vì vậy bạn phải có khả năng cập nhật thông tin từ các nền tảng mã. Bằng cách làm việc theo nhóm, họ trao đổi, chia sẻ, làm cho mã của họ có thể truy cập và dễ hiểu đối với các thành viên khác trong nhóm của họ. Những quan niệm về giao tiếp và diễn đạt bằng miệng này cũng rất quan trọng vì những hồ sơ này đại diện cho cốt lõi của nhiều dự án liên quan đến dữ liệu trong công ty, ”Aurélia Fellous tiếp tục. Một công thức hiệu quả vì tỷ lệ hoàn thành khóa đào tạo về khoa học dữ liệu do DataScientest cung cấp là hơn 90%.

Tìm hiểu về khóa đào tạo Khoa học dữ liệu DataScientest

Mục lục

Đào tạo: các nghề khoa học dữ liệu, đặt cược an toàn vào thị trường việc làm