1. Les coulisses des formations : Ce qu’on vous apprend… et ce qu’on omet

Le monde de la data science est en plein essor, et pourtant, les formations ne couvrent pas tout. Ce qu’on apprend lors de ces formations académiques est souvent limité à la théorie et aux outils. On parle beaucoup des algorithmes, des statistiques, mais qu’en est-il de la réalité de terrain ?

À vrai dire, de nombreuses compétences essentielles sont passées sous silence. Par exemple, la gestion de projet ou encore comprendre les besoins métiers sont des éléments cruciaux. En tant que rédacteurs, nous pensons que ces aspects devraient être intégrés plus tôt dans les parcours académiques, pour mieux préparer les futurs professionnels.

2. Compétences cachées : Les atouts non contenus dans le programme officiel

Les data scientists doivent souvent jongler avec plusieurs casquettes. Outre les hard skills comme la programmation ou les statistiques, il existe une foule de soft skills qu’on acquiert souvent “sur le tas” :

• Communication : Être capable d’expliquer des modèles complexes de façon simple aux parties prenantes non-techniques.
• Résolution créative de problèmes : Les données ne sont pas toujours parfaites ni complètes ; la créativité est une arme.
• Esprit critique : Savoir remettre en question les résultats et les hypothèses pour garantir la qualité de l’analyse.

Nous pensons que les programmes devraient intégrer ces compétences, car elles sont cruciales dans le quotidien d’un data scientist.

3. Témoignages exclusifs : Expériences vécues pour vraiment exceller dans le monde de la data science

Parmi les data scientists expérimentés, nombre sont d’accord pour dire que les “vrais” apprentissages se font une fois en poste. Plusieurs témoignages soulignent l’importance de l’expérience terrain :

• Un data scientist travaillant dans une grande entreprise technologique explique qu’il a passé ses premiers mois à découvrir les données brutes et à gérer des imprévus.
• Une autre professionnelle insiste sur le fait qu’apprendre à “négocier” des données—obtenir ce dont on a besoin des autres départements—est une compétence clef.

En tant que journalistes, nous recommandons vivement aux étudiants et aux débutants de chercher des stages ou des projets réels dès que possible. Cela les aidera à combler l’écart entre la théorie enseignée et la pratique bien plus chaotique de la data science.

Ainsi, plongeons-nous au cœur de ce qui fait, selon nous, un excellent data scientist : reconstruisons les parcours académiques pour qu’ils reflètent la complexité et les exigences du terrain, afin de mieux armer les professionnels pour les défis qui les attendent dans cet univers en constante évolution.