Les organisations exploitent de plus en plus de grands volumes de données pour comprendre leurs clients, améliorer leurs opérations, développer des produits et appuyer leurs décisions stratégiques. À mesure que le volume et la complexité des données augmentent, les employeurs ont besoin de professionnels capables de combiner statistiques, programmation, méthodes analytiques et compréhension des enjeux métier.

Un cursus diplômant en science des données offre une formation structurée dans ces domaines. Selon l'établissement et le niveau d'études, les étudiants peuvent étudier les statistiques, la programmation, les bases de données, l'apprentissage automatique, la visualisation des données, l'intelligence artificielle et l'éthique des données.

Les programmes diffèrent sensiblement par leur profondeur technique, leurs options de spécialisation et leurs conditions d'admission. Les étudiants qui envisagent un diplôme en science des données doivent donc examiner le programme des cours, les possibilités d'expérience pratique, le format de la formation et les débouchés professionnels avant de faire leur choix.

Qu'est-ce qu'un diplôme en science des données ?

Un diplôme en science des données prépare les étudiants à collecter, analyser, interpréter et modéliser des données à l'aide de méthodes quantitatives et informatiques. Les programmes combinent souvent des éléments de statistiques, de mathématiques, d'informatique et d'analytique appliquée.

Des cursus existent à plusieurs niveaux, notamment la licence (bachelor), le master et le doctorat. Le niveau approprié dépend de la formation antérieure de l'étudiant, de son bagage technique et de ses objectifs professionnels.

Le U.S. Bureau of Labor Statistics indique que « les data scientists ont généralement besoin d'au moins une licence pour un premier emploi, tandis que certains employeurs préfèrent ou exigent un master ou un doctorat ».

Types de diplômes en science des données

Licence en science des données

Une licence offre généralement une formation fondamentale en statistiques, en mathématiques, en programmation, en gestion des données et en méthodes analytiques.

Les étudiants peuvent suivre des cours de Python, de R, de SQL, de probabilités, d'analyse, d'algèbre linéaire, de modélisation statistique, de bases de données et d'apprentissage automatique. Les programmes peuvent également inclure des enseignements de culture générale ainsi que des cours de gestion ou propres à un domaine d'application.

Une licence peut préparer les diplômés à des postes d'analyse et de données de premier niveau, tout en constituant une base pour des études supérieures.

Master en science des données

Un master offre généralement une formation plus avancée et plus spécialisée. Les étudiants peuvent étudier l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive, les technologies big data, les statistiques avancées, le traitement automatique du langage naturel ou l'intelligence artificielle.

Certains masters s'adressent à des étudiants disposant d'un solide bagage technique, tandis que d'autres comportent des cours préparatoires pour les candidats issus d'un autre domaine.

Les programmes peuvent être proposés à temps plein, à temps partiel, en ligne ou en format hybride.

Programmes de doctorat

Les programmes de doctorat en science des données ou dans des disciplines proches mettent généralement l'accent sur la recherche. Les doctorants peuvent étudier de nouvelles méthodes statistiques, des techniques d'apprentissage automatique, des approches informatiques ou des applications de la science des données à un domaine de recherche particulier.

Un doctorat est généralement plus pertinent pour des carrières axées sur la recherche, des postes universitaires ou des travaux techniques très spécialisés.

Cours courants dans les programmes de science des données

Les programmes varient selon les établissements, mais plusieurs matières sont fréquentes.

Statistiques et probabilités

Les statistiques fournissent les bases nécessaires pour comprendre l'incertitude, les relations entre variables, l'échantillonnage et les résultats analytiques. Les étudiants peuvent étudier les probabilités, l'inférence statistique, la régression et les plans d'expérience.

Mathématiques

Les cours de mathématiques peuvent comprendre l'analyse, l'algèbre linéaire et les mathématiques discrètes. Ces matières constituent le socle de nombreuses techniques statistiques et d'apprentissage automatique.

Programmation

La programmation permet aux étudiants de manipuler des jeux de données et de mettre en œuvre des méthodes analytiques. Python et R sont fréquemment utilisés dans l'enseignement de la science des données, tandis que SQL est important pour travailler avec des bases de données relationnelles.

Apprentissage automatique

Les cours d'apprentissage automatique présentent des méthodes qui permettent aux systèmes informatiques d'identifier des schémas et de faire des prédictions à partir de données. Les thèmes abordés peuvent inclure l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'évaluation des modèles, la classification, la régression et le clustering.

Gestion des données

Les étudiants peuvent apprendre comment les données sont stockées, structurées, nettoyées, intégrées et extraites. Les enseignements peuvent porter sur les bases de données, l'ingénierie des données, la préparation des données et la qualité des données.

Visualisation des données

La visualisation des données apprend aux étudiants à communiquer des résultats analytiques au moyen de graphiques, de tableaux de bord et d'autres formats visuels. Une communication efficace est importante, car les data scientists doivent souvent expliquer des résultats techniques à des publics non spécialistes.

Compétences que les étudiants peuvent développer

Un diplôme en science des données peut développer un ensemble de compétences techniques, analytiques et de communication.

**Programmation :** les étudiants apprennent à écrire du code pour la préparation, l'analyse et la modélisation des données.

**Analyse statistique :** les étudiants acquièrent des méthodes pour évaluer des jeux de données et interpréter l'incertitude.

**Apprentissage automatique :** les étudiants apprennent à construire et à évaluer des modèles prédictifs.

**Visualisation des données :** les étudiants s'exercent à présenter des informations complexes sous des formes compréhensibles.

**Résolution de problèmes :** les projets de science des données exigent de définir des questions, de choisir des méthodes appropriées et d'évaluer les résultats.

**Communication :** les professionnels doivent expliquer les résultats analytiques et leurs limites à leurs collègues, à leurs responsables et aux autres parties prenantes.

Le BLS cite « les compétences analytiques, les compétences informatiques, les compétences en communication, la pensée logique, les mathématiques et la résolution de problèmes » parmi les qualités importantes des data scientists.

Expérience pratique et projets

Les étudiants ont intérêt à choisir des programmes qui comprennent des travaux pratiques, des stages, de la recherche ou des projets de fin d'études.

Un projet de fin d'études peut exiger de travailler sur un jeu de données, de définir un problème analytique, de développer un modèle, d'évaluer les résultats et de présenter ses conclusions. Ces projets permettent d'acquérir une expérience de l'ensemble du processus de science des données.

Les étudiants peuvent aussi mener des projets personnels à partir de jeux de données publics. Il peut s'agir par exemple d'analyser le comportement des clients, d'étudier des indicateurs économiques, d'examiner des données environnementales ou de créer des modèles prédictifs.

Un portfolio peut démontrer des compétences pratiques difficiles à faire valoir au moyen d'une simple liste de cours.

Débouchés pour les diplômés en science des données

Les diplômés en science des données peuvent s'orienter vers plusieurs types de postes analytiques et techniques.

Data scientist

Les data scientists analysent des données et développent des modèles pour identifier des schémas, produire des enseignements et contribuer aux objectifs de l'organisation. Leur travail peut faire appel aux statistiques, à l'apprentissage automatique, à la programmation et à la visualisation des données.

Analyste de données

Les analystes de données se consacrent généralement à la collecte, au nettoyage, à l'analyse et à la communication de l'information. Ils peuvent créer des rapports et des tableaux de bord ou répondre à des questions métier précises.

Spécialiste de l'apprentissage automatique

Les professionnels disposant de connaissances avancées en apprentissage automatique peuvent travailler au développement, au test et au déploiement de modèles prédictifs et d'autres systèmes d'apprentissage automatique.

Analyste en business intelligence

Les analystes en business intelligence utilisent les données de l'organisation pour créer des rapports, des tableaux de bord et des indicateurs de performance qui facilitent le suivi de l'activité et la prise de décision.

Analyste en recherche opérationnelle

Les analystes en recherche opérationnelle utilisent des méthodes mathématiques et analytiques pour aider les organisations à résoudre des problèmes opérationnels complexes. Le BLS indique qu'« une licence est le niveau d'études habituellement requis pour accéder à ce métier ».

Secteurs qui utilisent la science des données

Les compétences en science des données peuvent s'appliquer dans de nombreux secteurs.

**Technologie :** les entreprises utilisent la science des données pour leurs produits, leurs systèmes de recherche, leurs recommandations et l'analyse de leurs clients.

**Finance :** les établissements financiers analysent les transactions, les risques, les marchés et le comportement des clients.

**Santé :** la science des données peut soutenir la recherche, les opérations, les prévisions et l'analyse d'informations liées à la santé.

**Commerce de détail :** les entreprises peuvent étudier les habitudes d'achat, les stocks, les prix et le comportement des clients.

**Industrie :** les organisations utilisent les données pour analyser la production, la qualité, la maintenance et les chaînes d'approvisionnement.

**Administration publique :** les organismes publics peuvent utiliser des méthodes analytiques pour la planification, l'allocation des ressources et l'évaluation des programmes.

La diversité des applications permet aux étudiants de réfléchir à la fois à la spécialisation technique qu'ils préfèrent et au secteur dans lequel ils souhaitent travailler.

Comment choisir un diplôme en science des données

Les étudiants doivent comparer les programmes en fonction de leurs objectifs personnels plutôt que de se fier uniquement aux classements universitaires ou à l'intitulé des diplômes.

Les critères importants comprennent :

  • Programme des cours : la formation couvre-t-elle les statistiques, la programmation, les bases de données et l'apprentissage automatique ?
  • Profondeur technique : quel est le niveau des exigences en mathématiques et en informatique ?
  • Outils : quels langages de programmation, bases de données et plateformes analytiques sont enseignés ?
  • Projets : le programme comprend-il des travaux pratiques ou un projet de fin d'études ?
  • Stages : les étudiants ont-ils la possibilité d'acquérir une expérience professionnelle ?
  • Format : la formation est-elle en ligne, sur le campus, à temps plein ou à temps partiel ?
  • Conditions d'admission : le programme exige-t-il des cours préalables en mathématiques ou en programmation ?
  • Coût : quels sont les frais de scolarité et les dépenses supplémentaires ?

Les étudiants doivent également se demander s'ils souhaitent une formation généraliste en science des données ou une spécialisation telle que l'apprentissage automatique, l'analytique d'entreprise, l'intelligence artificielle ou l'ingénierie des données.

Science des données et analyse de données

La science des données et l'analyse de données se recoupent, mais elles mettent souvent l'accent sur des activités différentes.

L'analyse de données se concentre généralement sur l'examen des informations existantes, l'identification de tendances, la création de rapports et la réponse à des questions métier ou opérationnelles.

La science des données intègre généralement davantage de programmation avancée, de statistiques, d'apprentissage automatique et de modélisation prédictive.

Cette distinction n'est pas la même d'une université ou d'un employeur à l'autre. Les étudiants doivent donc comparer les exigences des cours et les compétences attendues plutôt que de se fier uniquement à l'intitulé des programmes.

Conclusion

Les diplômes en science des données peuvent offrir une formation structurée en statistiques, en mathématiques, en programmation, en gestion des données, en apprentissage automatique et en visualisation. La combinaison de ces compétences peut préparer les étudiants à un éventail de carrières analytiques et techniques.

Lorsqu'ils évaluent des programmes, les étudiants doivent examiner de près les exigences du cursus, la profondeur technique, les projets pratiques, les prérequis d'admission, le format de la formation et le coût total. Un programme offrant la possibilité de travailler sur des jeux de données réels peut aussi aider les étudiants à constituer un portfolio en parallèle de leur formation.

La science des données est un domaine vaste : les étudiants ont donc intérêt à identifier le type de travail qu'ils souhaitent exercer et à choisir des cours qui vont dans ce sens. Associer une formation diplômante à des projets pratiques et à un apprentissage technique continu peut constituer une base solide pour travailler dans des environnements de données de plus en plus complexes.

Références