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Ecoles formant les futur(e)s Data scientist

Le métier de Data Scientist n'existe que depuis quelque années, donc il n'y a que peu de formations spécialisées pour les métiers de la big data en France, mais elles se mettent en place rapidement pour faire face à la demande. En effet, les seules écoles proposant ce type d'études supérieures sont:

              

               -L'INP (l'Institut National du Patrimoine),

               -L'IAMD (Ingénierie et Application des Masses de Données) de Télécom Nancy, qui est l'université de Lorraine.

               -L'HEC de Paris (l'école des Hautes Études Commerciales).

               -L'ENSAE Paris Tech (l’École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique).

         -Ou encore Télécom Paris Tech, anciennement appelé ENST (École Nationale Supérieure des Télécom-munications), qui est l'une des plus prestigieuses grandes écoles d'ingénieurs françaises.

         -L'Ensimag de Grenoble (l’École Nationale Supérieure d'Informatique et de Mathématiques Appliquées), appartenant au groupe Grenoble INP, est aussi une grande école d'ingénieurs permettant l'obtention d'un diplôme de niveau Bac +6.

             -L'ENSAI de Rennes (l’École Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information), qui est l'une des 210 écoles d'ingénieurs françaises habilitées à délivrer un diplôme d'ingénieur.

            -L’École Polytechnique , à Paris, une des plus veilles écoles d'ingénieurs française, car fondée en 1794, mais aussi une des plus réputée et des plus sélective

               -l'EISTI (l’École Internationale des Sciences du Traitement de l'Information), une autre école d'ingénieurs

           -Il y a également l'EPITA (l’École Pour l’Informatique et les Techniques Avancées), qui est aussi une école d'ingénieurs en informatique

               -En outre, il existe des formations universitaires qui proposent différents types de Masters en Statistiques, Data Mining, Big Data et Business Intelligence de 2 ou 3 ans, avec possibilité de se spécialiser par la suite.

 

Toutes ces différentes écoles proposent des programmes de Data Science et des formations dédiées aux ingénieurs informatiques, aux mathématiciens et aux diplômés de licence ou de master, qui pourront par la suite devenir des Data Scientist. Il est également important de savoir qu'un Bac +4 ou un Bac +5 en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper ce poste au sein d'une entreprise ou d'une start-up.

Cependant, de nombreux spécialistes conseillent aux étudiants de se former sur le terrain avec des professionnels. En effet de plus en plus de start-up encouragent les jeunes à venir faire des stages en entreprises ou à faire des études en alternance (cours théoriques + pratique du métier) pour se mettre en situation et se rendre compte de la réalité du métier et de la capacité de travail demandée sur le terrain.

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               Andrea LOPRETE et Alice TIRONNEAU

                                                                          Sources: Marketing Magazine n°118 et 196, magazine Le Big Data et site internet du CIDJ

Si, à la sortie de vos études, vous êtes plutôt...

Informaticien(ne)
Mathématicien(ne)
Responsable marketing

Si le futur data scientist est plus informaticien, il devra se former au data mining et concentrer ses études sur les mathématiques et les statistiques. Il devra également apprendre à utiliser Python, qui est un des langages de programmation les plus utilisé.

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               Alice TIRONNEAU

Si il est plus calé en mathématiques, il devra travailler pour acquérir des connaissances sur les bases de données SQL et NoSQL, qui sont des langages et des systèmes informatiques normalisés servant à l'exploitation de données relationnelles et des notions sur les batchs (traitement par lots) et les interfaces de programmation.

S'il a une expérience professionnelle dans ce domaine, il devra en revanche reprendre l'ensemble des bases informatiques et mathématiques, comme la programmation ou les algorithmes, nécessaires dans ce  métier à l'exploitation du big data.

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