La data science est le buzzword du moment, et pour de bonnes raisons. Les entreprises raffolent des data scientists capables de transformer des tonnes de données en informations exploitables. Mais attention, se lancer tête baissée dans la première formation venue peut être un gros piège. Voici les trois erreurs fatales à éviter.

Choisir une formation sans vérifier la qualité des enseignants et des contenus pédagogiques

Première bévue à éviter : s’inscrire à une formation sans jouer les enquêteurs. Il ne suffit pas de voir un programme alléchant. Nous devons d’abord vérifier la qualité des enseignants. Des profs expérimentés ayant une véritable expertise en data science, c’est le b.a.-ba. Regardez leur parcours, leur présence sur des plateformes comme LinkedIn, ou encore leurs publications académiques. Ensuite, scrutons les contenus pédagogiques. Une bonne formation doit aborder les principaux langages de programmation comme Python et R, les techniques de machine learning, l’analyse des données, et les outils de visualisation.

Recommandation :

• Préférez les cours avec des retours d’anciens élèves positifs.
• Vérifiez si les enseignants sont actifs dans le domaine (conférences, publications).

Négliger l’importance de la pratique et des projets concrets dans votre apprentissage

La data science n’est pas qu’une question de théorie. C’est un domaine où la pratique est impérative. Beaucoup de formations sont bourrées de concepts mais ne proposent pas de projets concrets à réaliser. Pour devenir un data scientist compétent, il faut avoir les mains dans le cambouis. Les cours doivent inclure des projets de fin d’études, des exercices pratiques, voire des stages en entreprise.

Recommandation :

• Choisissez des formations qui incorporent des challenges réels ou des compétitions Kaggle.
• Assurez-vous qu’il y ait des revues de code et du feedback régulier.

Ignorer les certifications reconnues qui peuvent booster votre employabilité

La troisième erreur serait de zapper les certifications. Une bonne certification peut faire toute la différence sur un CV. Certaines formations ne sont pas diplômantes, et cela peut freiner votre ascension professionnelle. Cherchez des certifications reconnues par l’industrie, comme celles proposées par Coursera ou edX en partenariat avec des universités de renom.

Recommandation :

• Priorisez les certifications qui ont un label d’excellence de grandes universités ou entreprises.
• Vérifiez leur reconnaissance auprès des employeurs du secteur qui vous intéresse.

Éléments factuels pour soutenir ces recommandations :

• Selon une étude de IBM, la demande en data scientists devrait augmenter de 28% d’ici 2024.
• Un rapport de Glassdoor place le data scientist comme le job numéro un aux États-Unis depuis plusieurs années consécutives.
• LinkedIn a rapporté que les data scientists sont parmi les professions les plus développées depuis 5 ans consécutifs.

En évitant ces trois erreurs majeures, vous augmentez considérablement vos chances de réussir dans cet univers en plein boom. Évitez les formations au rabais, exigez les meilleurs contenus et certifications, et plongez-vous dans des projets concrets. Vous deviendrez ainsi un data scientist compétent, recherché par les entreprises,
et prêt à transformer le monde de la donnée.