Le métier de data scientist est devenu un objectif visé par de nombreux étudiants en raison de la demande croissante et des salaires attractifs de ce domaine. Cependant, au moment de choisir parmi les multiples masters disponibles en France, le choix semble cornélien. Aujourd’hui, les institutions prestigieuses se multiplient pour offrir des programmes de qualité afin de correspondre aux besoins du marché.
Pour vous aider à faire le meilleur choix pour votre carrière, nous avons établi, selon nos critères, un classement des meilleurs masters en data science. Découvrez quelles formations se démarquent le plus et trouvez celle qui correspond le mieux à vos aspirations professionnelles.
Pourquoi devenir Data Scientist ?
Se former pour devenir data scientist c’est se donner l’opportunité d’une carrière variée et bien rémunérée. Avec l’explosion des données, les compétences en data science sont de plus en plus recherchées surtout les secteurs de l’e-commerce, la finance, et la santé.
En apprenant des techniques de data science, le data scientist aide les entreprises à prendre des décisions éclairées basées sur des données concrètes. Ces techniques améliorent également sa capacité à résoudre des problèmes et son sens critique.
En plus des avantages financiers, le métier de data scientist offre une certaine sécurité d’emploi, car ses compétences en analyse de données et en machine learning sont moins susceptibles d’être automatisées. De plus, en ce qui concerne le télétravail, ce type de poste offre une grande flexibilité permettant de travailler depuis n’importe où.
Quelles sont les missions d’un Data Scientist ?
Un data scientist joue un rôle crucial au sein d’une entreprise, transformant des données brutes en informations stratégiques pour aiguiller les stratégies et prises de décisions de l’entreprise. Ses principales missions sont axées sur la collecte, l’étude et la vulgarisation des résultats :
- Collecte de données : Agréger des données de diverses sources internes et externes pour une analyse complète.
- Nettoyage des données : Éliminer les anomalies et les erreurs pour assurer des analyses fiables.
- Modélisation et analyse : Développer des modèles statistiques et des algorithmes de machine learning pour identifier des tendances et prédire des comportements futurs.
- Visualisation des données : Créer des graphiques, des tableaux et des rapports pour rendre les données compréhensibles par les décideurs.
- Support à la prise de décision : Fournir des recommandations stratégiques basées sur les analyses effectuées pour optimiser les opérations et améliorer la performance de l’entreprise.
- Veille technologique : Se tenir informé des dernières innovations en matière de data science pour maintenir l’efficacité des analyses.
Quelles sont les qualités et compétences d’un Data Scientist ?
Pour exceller dans son domaine, le Data Scientist doit être capable de collecter, nettoyer et analyser des données, tout en maîtrisant la programmation en Python ou R pour développer des modèles prédictifs. Une expertise en statistiques, mathématiques et machine learning est indispensable.
Sur le plan personnel, il sait faire preuve de curiosité intellectuelle, d’un esprit analytique, et de rigueur. Sa capacité à s’adapter, à communiquer clairement et son respect des normes éthiques complètent son profil. Les Data Scientist doivent également être capables de travailler en équipe et de gérer la complétion d’un projet de bout en bout.
Les différences entre Data Engineer, Data Analyst et Data Scientist
Les rôles de Data Engineer, Data Analyst et Data Scientist sont complémentaires mais distincts au sein des équipes de données.
Le Data Engineer se concentre sur la création et la maintenance de l’infrastructure de données, s’assurant que les données sont bien structurées et prêtes à être analysées.
Le Data Analyst utilise ces données pour produire des rapports et des visualisations, aidant ainsi à la prise de décision.
Enfin, le Data Scientist va plus loin en appliquant des techniques de machine learning et des modèles prédictifs pour extraire des insights profonds et proposer des solutions stratégiques.
Data Scientist, un métier d’avenir ?
Depuis l’émancipation du big data, le métier de Data Scientist est en forte demande dans de nombreux secteurs, tant dans le privé que le public. En 2023, la demande a explosé de 51,9%, une tendance qui se poursuit en 2024.
Les grandes entreprises, notamment dans la finance, les télécommunications, et la santé, recherchent activement ces experts pour optimiser leurs opérations grâce à l’analyse de données.
Les sociétés de conseil, les start-ups technologiques, et même les institutions publiques et organisations internationales, comme les ONG et les agences gouvernementales, recrutent également des Data Scientists.
Combien gagne un Data Scientist ?
Le salaire d’un data scientist peut varier en fonction de plusieurs critères comme l’expérience, le niveau de compétence ou le secteur d’activité, le domaine de la finance ou des nouvelles technologies font partie des plus rémunérateurs mais exigent de meilleurs profils.
Pour aiguiller vos recherches, voici une grille des salaires non exhaustive du métier de Data Scientist :
| Niveau d'expérience | Salaire annuel brut (€) | Salaire annuel brut (USD) |
|---|---|---|
| Débutant | 35 000 - 40 000 | 38 000 - 43 000 |
| Junior | 40 000 - 45 000 | 43 000 - 48 000 |
| Expérimenté | 45 000 - 50 000 | 48 000 - 54 000 |
| Senior | 54 466 - 72 250 | 58 000 - 77 000 |
| Freelance | 400 - 600 par jour | 430 - 650 par jour |
Quelles sont les perspectives d’évolution en Data Science ?
Une carrière en Data Science offre de vastes perspectives d’évolution. Un Data Scientist débutant peut rapidement évoluer vers des postes de Data Scientist Senior, où il gère des projets complexes et supervise des équipes. Avec de l’expérience, il peut aspirer à des rôles stratégiques tels que Chief Data Scientist ou Chief Data Officer (CDO), où il dirige la stratégie data de l’entreprise. D’autres options incluent le conseil, le freelance, ou encore l’enseignement en Data Science, permettant de diversifier son parcours professionnel.
Comment se démarquer auprès des recruteurs ?
Pour se démarquer, un Data Scientist peut commencer par optimiser son profil LinkedIn ou GitHub, en mettant en avant ses projets et compétences clés. Faire connaître à son réseau ses motivations et ses capacités est la première étape d’un bouche à oreille efficace.
Pour rencontrer de potentiels recruteurs, il est possible de participer à des meetups, des hackathons, ou des projets bénévoles, preuve d’une certaine proactivité.
En outre, les Data Scientist peuvent se tourner vers des cabinets de recrutement spécialisés qui offrent un accompagnement personnalisé et des opportunités adaptées pour maximiser ses chances.
Comment reconnaître une bonne formation de Data Scientist ?
Pour sélectionner une formation en Data Science qui répondra à vos attentes, il est crucial de considérer plusieurs critères garantissant la qualité du programme proposé :
- Recherchez les diplômes et certifications délivrés à l’issue de la formation. Vérifiez qu’ils sont reconnus par l’État et que les blocs du titre RNCP comprennent les compétences que vous recherchez.
- Consultez les avis des anciens apprenants pour évaluer la qualité de la formation.
- Informez-vous sur l’accompagnement personnalisé fourni, particulièrement dans le cas d’une formation à distance : aurez-vous un suivi tout au long de vos études ou travaillerez-vous en totale autonomie ?
- Comparez les programmes pour leur pertinence, les sujets abordés, ainsi que les outils et logiciels utilisés. Assurez-vous que la formation est à jour et couvre les dernières tendances et technologies en matière de Data Science.
- Examinez les certifications complémentaires proposées, en lien avec votre domaine d’intérêt. Ces certifications viendront enrichir votre parcours professionnel.
- Prenez en compte le coût de la formation. Comparez les tarifs proposés sur différents sites, en tenant compte des avantages spécifiques de chaque formation. Si les prix ne sont pas affichés, il est recommandé de contacter directement les conseillers de formation pour plus d’informations.
- Renseignez-vous sur les perspectives d’emploi après la formation. Connaître l’employabilité dans votre domaine est essentiel pour faire un choix éclairé.
Comment se former en Data Science ?
Formation gratuite
Pour se former en Data Science, il est possible de commencer par des cours en ligne gratuits disponibles sur des plateformes, sites ou blogs reconnues sur internet. Ces cours offrent une introduction aux concepts de base et permettent de se familiariser avec les outils et techniques couramment utilisés.
Se former par la pratique
Pour ceux qui préfèrent une formation plus pratique, travailler sur des projets personnels ou utiliser des jeux de données disponibles en ligne gratuitement est une excellente méthode.
Les communautés en ligne
Rejoindre des communautés en ligne, des forums et des groupes dédiés à la Data Science peut également être bénéfique. Ces espaces offrent un lieu d’échange avec des experts du métier et offre la possibilité de commencer à créer son réseau.
Les formations universitaires
Pour ceux qui souhaitent une formation plus encadré et poussée, plusieurs options s’offrent à vous :
- Les formations en ligne : De nombreuses plateformes proposent des cours complets couvrant les fondamentaux statistiques, la programmation, l’analyse de données et la visualisation.
- Les cursus des écoles d’ingénieurs : Ces programmes sont souvent très approfondis et axés sur la pratique, offrant une solide formation technique.
- Les cursus des universités et écoles de commerce : Ces programmes combinent souvent les aspects techniques et business de la Data Science, préparant ainsi les étudiants à des rôles de leadership.
- Les certifications en Data Science : Elles permettent de valider officiellement vos compétences et sont reconnues par les employeurs du secteur.
Que vous choisissiez une formation en ligne ou un cursus universitaire, l’important est de sélectionner un programme qui correspond à vos objectifs professionnels et à votre profil.
Comment financer sa formation ?
Financer sa formation en Data Science peut se faire par divers moyens. Les dispositifs tels que le Compte Personnel de Formation (CPF) permettent de mobiliser vos droits pour couvrir tout ou partie des frais. Les contrats de professionnalisation ou d’apprentissage offrent une alternative intéressante, alliant formation et expérience professionnelle. De plus, des organismes comme France Travail (anciennement Pôle Emploi) peuvent financer des formations pour les demandeurs d’emploi. Enfin, des facilités de paiement ou des prêts étudiants peuvent être proposés par certaines institutions de formation.
Les formations en ligne
1.1 La formation Data Scientist de DataScientest x Mines Paris - PSL
DataScientest, organisme en formation Data Science depuis 2016, et Mines Paris – PSL, grande école d’ingénieurs depuis 1783, s’associent pour offrir un programme reconnu pour devenir Data Scientist. Cette formation vise à transformer nos apprenants en experts de la Data Science par la maîtrise de la visualisation, du machine learning et de la programmation.
Les points forts de la formation
- Formation reconnue : Certification référencées sur France Compétences (RNCP ou RSCH) et délivrée par Mines Paris – PSL, gage de qualité et de reconnaissance professionnelle.
- Approche pratique : Méthode « Learning by Doing » avec des projets concrets et un projet fil rouge.
- Flexibilité : Formats en bootcamp (3 mois) ou temps partiel (9 mois) pour s’adapter à tous les emplois du temps.
- Support continu : Accompagnement de l’inscription à l’embauche avec des masterclasses et un support pédagogique.
- Partenariats stratégiques : Certifications professionnelles incluses, comme AWS Cloud Practitioner.
- Solutions de financement : Accompagnement par nos conseillers dans la recherche du ou des financements disponibles, selon votre situation vous pouvez étaler vos paiements personnels jusqu’à 12 mois.
- Accompagnement administratif : Dans toutes les étapes de la formation, de l’inscription jusqu’à l’obtention de la certification.
- Aide à la reconversion et à la recherche d’emploi : Accompagnement de l’équipe Career Management pour trouver un emploi post-formation.
Les points faibles de la formation
- Intensité : Le format bootcamp nécessite un investissement en temps important, adapté aux personnes très motivées.
- Prérequis : Un niveau Bac+3 en sciences et une bonne compréhension des mathématiques sont nécessaires.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 6 490€. Selon votre profil, plusieurs options de financement sont disponibles :
- Le Compte Personnel de Formation (CPF)
- Un financement par son employeur
- Pôle Emploi pour les demandeurs d’emploi
- Les aides de la Région, selon le lieu d’habitation
- L’OPCO pour les formations en alternance
- Les aides de l’AGEFIPH pour les personnes handicapées
- Un plan de paiement échelonné jusqu’à 12 mois
1.2 IBM x Coursera, certificat professionnel en science des données
IBM, leader mondial de la technologie, et Coursera, plateforme de formation en ligne reconnue, se sont associés pour proposer un certificat professionnel en science des données. Ce programme est conçu pour fournir une expertise complète en data science, couvrant des compétences essentielles comme la programmation en Python, l’analyse de données et le machine learning. Les cours, créés et dispensés par des experts d’IBM, assurent une formation de haute qualité adaptée aux exigences actuelles du marché.
Les points forts de la formation
- Formation reconnue : Certification délivrée par IBM, un gage de qualité et de reconnaissance internationale dans le domaine de la data science.
- Approche pratique : Des projets concrets et des exercices pratiques sont prévus dans le programme pour une mise en application immédiate des compétences apprises.
- Flexibilité : Formation en ligne disponible à tout moment, permettant d’apprendre à son propre rythme.
- Accessibilité : Aucun prérequis technique strict, ce qui rend la formation accessible à un large public.
Les points faibles de la formation
- Autonomie complète : Le format entièrement en ligne ne prévoit aucun accompagnement ce qui nécessite une plus grande implication chez les apprentis.
- Langue : La formation est dispensée en anglais, ce qui peut être un obstacle pour les non-anglophones.
- Exigence technique : Une familiarité de base avec la programmation peut être requise pour tirer le meilleur parti de la formation.
Prix et financements
Le coût de la formation varie selon le plan d’abonnement choisi. Pour une formation unique, Coursera propose un tarif allant de 45 à 73€ par mois. Si vous souhaitez accéder au catalogue complet de Coursera, une offre de 54€ par mois annulable à tout moment est disponible. Enfin, une offre à l’année de 368€ avec un délai de remboursement de 14 jours est possible.
1.3 DataRockstars : Formation Machine Learning / MLOps
DataRockstars, reconnu pour ses formations en Data Science et Machine Learning, propose un programme spécialisé en « Machine Learning / MLOps ». Cette formation est conçue pour les professionnels désirant maîtriser à la fois la modélisation prédictive et le déploiement des modèles en production grâce aux techniques de MLOps. Le cursus allie théorie et pratique pour former des experts capables de gérer des projets complexes dans des environnements de production exigeants.
Les points forts de la formation
- Approche pratique : La formation inclut des projets réels, simulant des scénarios en entreprise, ce qui permet aux apprenants d’acquérir une expérience précieuse directement applicable sur le terrain.
- Contenu à jour : Les modules de formation sont régulièrement mis à jour pour inclure les dernières avancées technologiques en MLOps.
- Flexibilité : Les cours sont accessibles en ligne, avec la possibilité de suivre les modules à son propre rythme.
- Réseau professionnel : Participation à une communauté d’apprenants et de professionnels, facilitant les échanges et le développement d’un réseau dans le domaine de la data science.
- Support personnalisé : Accès à un support pédagogique dédié pour répondre aux questions techniques et guider les apprenants tout au long de leur parcours.
- Certification reconnue par l’État : Le diplôme est reconnu par l’État au titre de RNCP niveau 6.
Les points faibles de la formation
- Exigence technique : La formation requiert une solide compréhension préalable de la programmation et des bases de la data science, ce qui peut être un obstacle pour les débutants.
- Investissement en temps : Le programme, bien que flexible, nécessite un investissement temporel significatif pour étudier l’ensemble des cours proposés.
- Autonomie requise : Le format en ligne implique une discipline rigoureuse.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 1 500 € pour une autonomie complète et un accès illimité à la plateforme d’e-learning. Pour ceux souhaitant des masterclass avec des experts du domaine, la formation coûte 3 500€.
Selon votre profil, la formation peut être financée par :
- Le Compte Personnel de Formation (CPF)
- Le financement France Travail (anciennement Pôle Emploi)
- Les aides régionales
- Un plan de paiement échelonné jusqu’à 12 mois
1.4 Skills4All : les fondamentaux de la data analyse
La formation Data Analyst proposée par Skills4All vise à former des experts en analyse de données. Organisme reconnu, Skills4All offre des certifications professionnelles qui permettent de renforcer les compétences en manipulation de données, analyse statistique et outils comme Python et SQL. Ce programme en ligne flexible est conçu pour des apprenants souhaitant développer des compétences techniques tout en conservant une autonomie dans leur emploi du temps.
Points forts de la formation
- Certification reconnue : Formation certifiante éligible au CPF.
- Flexibilité : Formation 100% en ligne, permettant d’apprendre à son rythme.
- Contenu riche : Programme de 34 heures incluant Python, SQL, statistiques, etc.
- Support pédagogique continu : Un accompagnement personnalisé durant tout le cursus.
Points faibles de la formation
- Absence de prérequis stricts : Peut poser des difficultés pour des personnes sans base technique préalable.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 1 299€. Selon votre profil, plusieurs options de financement sont disponibles :
- Compte Personnel de Formation (CPF)
- Financement par l’employeur
- Paiement échelonné 3 ou 4 fois disponible
- Financement par France Travail (anciennement Pôle Emploi)
1.5 Formation Data Scientist de 365 Data Science
La formation Data Scientist de 365 Data Science est un parcours en ligne complet, conçu pour former des professionnels compétents en science des données. Le programme propose un apprentissage progressif, de la base des mathématiques aux compétences avancées en machine learning et deep learning. Les étudiants ont accès à un large éventail de ressources et de projets pratiques pour renforcer leur compréhension.
Points forts de la formation
- Certification reconnue : Offre une certification qui valide les compétences en data science.
- Contenu exhaustif : Couvre l’ensemble des compétences nécessaires, y compris les mathématiques, les statistiques, Python, SQL, machine learning et deep learning.
- Flexibilité : Apprentissage 100% en ligne, à votre propre rythme.
Points faibles de la formation
- Durée : Le programme est assez long, avec 70 heures de vidéos, ce qui peut être exigeant.
- Nécessité de pratique personnelle : Pour obtenir des résultats concrets, il est nécessaire de compléter la formation avec des projets personnels.
- Autonomie complète : le programme ne propose pas d’aide personnalisée ou de masterclass.
Prix et financements
Pour accéder aux cours complets et à la plateforme de 365 Data Science, il est nécessaire de souscrire à un abonnement. Une formule gratuite existe, avec un contenu limité :
- Gratuit : Accès à un contenu limité.
- Abonnement Premium Mensuel : 36 $ par mois.
- Abonnement Premium Annuel : 29 $ par mois (facturé annuellement).
- Plan pour les entreprises : Prix personnalisé.
Les écoles d’ingénieurs
2.1 Le Master of Science (MSc) Data Management & Artificial Intelligence de l'ECE
Fondée en 1919, l’ECE est une école d’ingénieurs réputée à Paris, spécialisée dans les technologies numériques et l’innovation. Le MSc Data Management & Artificial Intelligence vise à former des professionnels sur deux ans et de les rendre capables de gérer et d’exploiter les données à grande échelle ainsi que de développer des modèles d’intelligence artificielle avancés.
Les points forts de la formation
- Programme complet : Couvre l’apprentissage des bases de données, systèmes d’information, machine learning, deep learning, et l’éthique de l’IA.
- Interactions professionnelles : Conférences, visites de sites et projets avec des experts de la data et de l’IA.
- Diplôme reconnu : Diplôme Bac+5 avec le label MSc accrédité par la Conférence des Grandes Écoles.
- Certifications professionnelles : Obtention possible de la certification internationale Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300).
Les points faibles de la formation
- Intensité : Programme exigeant nécessitant une forte implication et des compétences préalables en mathématiques et informatique.
- Coût : Les frais de scolarité peuvent être élevés, ce qui peut représenter un obstacle pour certains étudiants.
- Enseignement physique : Cours dispensés sur le campus de l’ECE, situé près de la Tour Eiffel à Paris.
- Manque de flexibilité : Programme uniquement en initial, demandant une forte implication voire un arrêt d’activité professionnelle.
Prix et financements
Les frais de scolarité pour le MSc Data Management & Artificial Intelligence sont de 10 700€ par an pour les étudiants résidant en France et de 11 190€ par an pour les étudiants internationaux. Plusieurs aides de financement sont disponibles :
- Bourse pour sportif de haut niveau
- Bourse de l’enseignement supérieur (CROUS)
- Caisses Allocations Familiales (CAF) programme “Tremplins jeunes insertion”
- Aides des collectivités locales
- Aide aux financements par le Comité d’Entreprise des entreprises des parents.
- Prêts étudiants
2.2 Télécom Paris : Mastère Spécialisé® Big Data - Gestion et Analyse des Données Massives
Fondée en 1878, Télécom Paris est une école d’ingénieurs de renom, spécialisée dans les sciences et technologies de l’information. Le Mastère Spécialisé® Big Data forme des experts en gestion et analyse de données massives, avec un accent particulier sur l’application pratique des compétences acquises.
Points forts de la formation
- Programme complet : Couvre les statistiques, le machine learning, le deep learning, et la visualisation de données.
- Diplôme reconnu : Accrédité par la Conférence des Grandes Écoles, gage de qualité et reconnaissance professionnelle.
- Proximité avec le secteur industriel : Forte interaction avec des entreprises via projets pratiques, conférences, et stages.
- Durée flexible : Le programme peut être complété en 12 à 15 mois, avec un projet de fin d’études de 4 à 6 mois.
- Classement : Classé 3ème meilleur Mastère Spécialisé en Big Data et Data Science en France.
Points faibles de la formation
- Exigence académique : Demande une solide base en mathématiques et informatique.
- Intensité : Programme dense nécessitant un fort engagement personnel.
- Coût : Les frais élevés peuvent représenter un obstacle pour certains étudiants.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 20 400 €. Les possibilités de financements sont :
- Le Compte Personnel de Formation (CPF)
- Le contrat de professionnalisation
- Le CPF de transition professionnelle
- Prêt bancaire
- Aide Pôle Emploi
2.3 ENSAE Paris : Mastère Spécialisé® Data Science
Le Mastère Spécialisé® Data Science de l’ENSAE Paris forme des experts en data science capables de traiter des données volumineuses et complexes pour en extraire des informations stratégiques. Ce cursus est destiné aux étudiants et professionnels ayant un solide background en mathématiques appliquées.
Points forts de la formation
- Programme structuré : 420 heures de cours couvrant la théorie, la méthodologie, et les outils technologiques tels que Python, R, et Hadoop.
- Diplôme reconnu : Accrédité par la Conférence des Grandes Écoles, gage de reconnaissance sur le marché du travail.
- Stage : Un stage de fin d’études de 4 à 6 mois pour une immersion pratique dans le domaine.
- Intervenants professionnels : Cours et conférences dispensés par des experts du secteur, garantissant un enseignement en phase avec les réalités du marché.
Points faibles de la formation
- Exigence académique : Requiert une forte maîtrise des mathématiques appliquées, ce qui peut limiter l’accès à certains candidats.
- Intensité : Programme dense nécessitant un engagement soutenu, notamment pendant le bloc d’harmonisation.
- Coût : Le prix élevé peut représenter une barrière pour certains candidats.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 14 000 € pour les professionnels et 9 500 € pour les étudiants. Les options de financements sont :
- Le Compte Personnel de Formation (CPF)
- Prêt bancaire
- Aide Pôle Emploi
2.4 Grenoble INP - Ensimag, UGA : Mastère Spécialisé® Big Data - Analyse, Management et Valorisation Responsable
Ce Mastère Spécialisé® est conçu pour former des professionnels capables de gérer et valoriser les données massives tout en intégrant des aspects éthiques et responsables dans les processus de décision. Le programme, proposé en collaboration avec Grenoble École de Management (EMSI), est destiné aux ingénieurs et aux diplômés en sciences ayant déjà une première expérience dans le domaine des données.
Points forts de la formation
- Programme multidisciplinaire : Couvre des aspects techniques (Big Data, cloud computing) et managériaux, avec un focus sur l’éthique.
- Diplôme reconnu : Bien que non accrédité par la Conférence des Grandes Écoles, le programme répond à une forte demande des entreprises pour des compétences spécialisées.
- Collaboration académique : Formation dispensée par Grenoble INP – Ensimag et Grenoble École de Management, institutions de renom dans leurs domaines respectifs.
- Durée flexible : Programme de 15 mois incluant deux semestres d’enseignement et une mission de 6 mois en entreprise.
Points faibles de la formation
- Exigence académique : Nécessite un Bac +5 ou un Bac +4 avec au moins trois ans d’expérience.
- Intensité : Le programme est dense et peut nécessiter un fort investissement personnel.
- Coût : Le tarif de la formation est élevé, ce qui peut représenter une barrière pour certains candidats.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 16 900 €. Les options de financements sont :
- Le Compte Personnel de Formation (CPF)
- Prêt bancaire
- Aide Pôle Emploi
2.5 INP-ENSEEIHT & INSA Toulouse : Mastère Spécialisé® Valorisation des Données Massives
Ce Mastère Spécialisé® conjoint, se concentre sur le traitement et la valorisation des données massives. Il est conçu pour former des experts ayant à la fois des compétences en informatique, en optimisation, et en science des données.
Points forts de la formation
- Programme multidisciplinaire : Couvre des modules en informatique, optimisation et sciences des données avec une approche projet.
- Formation en partenariat : Programme développé en collaboration entre INP-ENSEEIHT et INSA Toulouse.
- Stage : Un stage de fin d’études de 5 à 6 mois pour une immersion en entreprise.
- Focus sur l’application : Les projets et études de cas en lien avec les industries partenaires permettent une formation pratique.
Points faibles de la formation
- Exigence académique : Nécessite un diplôme d’ingénieur ou un master en mathématiques ou informatique.
- Non-accrédité : Le programme n’est pas accrédité par la Conférence des Grandes Écoles.
- Coût : Le tarif peut être élevé pour certains, en particulier pour les salariés.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 9 000 € pour les étudiants et 12 000 € pour les salariés.
- Le Compte Personnel de Formation (CPF)
- Prêt bancaire
- Aide Pôle Emploi
Les universités
De nombreuses universités prestigieuses à travers le monde offrent des programmes académiques en data analytics. Ces formations, accessibles dès l’obtention du baccalauréat et souvent prolongées jusqu’au niveau master, sont intégrées dans des disciplines telles que l’informatique, les statistiques ou l’économie. Elles permettent aux étudiants d’acquérir des compétences en programmation, modélisation de données, intelligence artificielle et analyse de données avancée. Ces cursus sont conçus pour préparer les diplômés à occuper des postes stratégiques dans le domaine de l’analyse de données, répondant ainsi aux besoins croissants du marché.
3.1 Le master en deuxième année intelligence artificielle, systèmes, données de Paris Dauphine - PSL
L’Université Paris Dauphine-PSL est une institution renommée pour ses programmes en sciences des organisations et de la décision. Le Master 2 Intelligence Artificielle, Systèmes, Données (IASD) de Paris Dauphine est conçu pour former des experts en intelligence artificielle et gestion des données. Ce programme multidisciplinaire intègre des cours en mathématiques, informatique et systèmes d’information, préparant ainsi les étudiants à relever les défis technologiques actuels et futurs.
Les points forts de la formation
- Programme multidisciplinaire : Combine mathématiques avancées, informatique et gestion des systèmes d’information.
- Réputation académique : L’Université Paris Dauphine est reconnue pour son excellence académique et ses liens avec le monde professionnel.
- Opportunités de réseautage : Conférences, visites de sites et projets en collaboration avec des experts du milieu.
- Formation pratique : Un stage de 5 mois en avril et projets pratiques pour appliquer les compétences acquises en cours. La formation offre également la possibilité d’une alternance.
- Accès à la recherche : Possibilité de participer à des projets de recherche au sein des laboratoires de Dauphine.
Les points faibles de la formation
- Intensité du programme : La charge de travail peut être élevée, nécessitant un investissement en temps considérable.
- Prérequis stricts : Un niveau Bac+3 en mathématiques, informatique ou disciplines similaires est requis. Un concours d’entrée sera également prévue par l’établissement.
- Localisation unique : Les cours sont dispensés principalement sur le campus de Paris, ce qui peut ne pas convenir à tous les étudiants.
Prix et financements
Les frais de scolarité pour le Master 2 IASD de Paris Dauphine sont de 256€ par an pour les étudiants de l’UE, avec des frais supplémentaires pour les étudiants internationaux. Plusieurs options de financement sont disponibles :
- Bourses PRAIRIE : Bourses spécifiques pour les étudiants en intelligence artificielle.
- Financement par l’employeur : Possibilité de prise en charge par l’employeur pour les professionnels en activité.
- Prêts étudiants : Prêts à taux préférentiels offerts par plusieurs banques en partenariat avec l’université.
- Aides de Pôle Emploi : Aides disponibles pour les demandeurs d’emploi.
3.2 Université Paris-Saclay : Master Data Sciences
Le Master Data Sciences de l’Université Paris-Saclay est conçu pour former des experts en sciences des données, en mettant l’accent sur la modélisation mathématique, les statistiques, et l’informatique. Ce programme vise à préparer les étudiants à la fois pour des carrières dans l’industrie et pour la recherche académique.
Points forts de la formation
- Programme interdisciplinaire : Intègre des compétences en mathématiques, informatique, et statistique avec une forte composante pratique.
- Formation en collaboration : Proposé conjointement par l’École Polytechnique et l’Université Paris-Saclay.
- Débouchés variés : Prépare à une large gamme de carrières, y compris dans les start-ups, grandes entreprises, et centres de recherche.
- Durée et structure : Programme d’un an avec une forte composante de projets et un stage en fin de cursus.
Points faibles de la formation
- Exigence académique : Requiert une forte base en mathématiques, ce qui peut limiter l’accès.
- Intensité : Programme dense nécessitant un engagement académique et pratique soutenu.
3.3 Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne : Master Traitement de l'Information et Data Science en Entreprise (TIDE)
Le Master TIDE de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne forme des spécialistes en data science, apprentissage statistique, et économétrie, avec une forte orientation vers le monde de l’entreprise. Ouvert depuis 2007 à l’alternance, ce programme allie formation théorique et expérience professionnelle, répondant aux besoins croissants des entreprises en matière de gestion et valorisation des données.
Points forts de la formation
- Formation complète : Couvre l’économétrie, les statistiques et la data science, avec une forte application pratique.
- Diplôme reconnu : Le master est un diplôme national, avec une réputation bien établie dans le domaine.
- Alternance : Possibilité de suivre le cursus en apprentissage pour une expérience professionnelle dès le master.
- Équipe pédagogique expérimentée : Composée d’universitaires et de professionnels de renom.
Points faibles de la formation
- Exigence académique : Programme intensif nécessitant de solides compétences en mathématiques et statistiques.
- Intensité : Forte charge de travail, notamment pour ceux en alternance, combinant cours et pratique professionnelle.
3.4 Université Grenoble Alpes : Master Communications Engineering and Data Science (CODAS)
Le Master CODAS de l’Université Grenoble Alpes est un programme conjoint proposé par cinq universités européennes, dont Grenoble INP. Ce master Erasmus Mundus combine l’ingénierie des communications et la data science, avec un accent sur les technologies de pointe comme la 5G, l’automatisation, et la cybersécurité.
Points forts de la formation
- Programme international : Cours dispensés dans au moins deux universités partenaires, offrant une perspective multiculturelle.
- Diplôme conjoint : Diplôme reconnu par plusieurs institutions européennes, renforçant l’employabilité internationale.
- Spécialisation en technologies avancées : Couvre la 5G, l’automatisation, et la cybersécurité, préparant les étudiants aux défis actuels de l’ingénierie des communications et de la data science.
Points faibles de la formation
- Mobilité requise : Les étudiants doivent étudier dans au moins deux pays, ce qui peut être contraignant pour certains.
- Compétition pour l’admission : L’admission est sélective, en particulier pour la deuxième année.
3.5 Université Lyon 1 : Master 2 Data Science
Le Master 2 Data Science de l’Université Lyon 1 est conçu pour acquérir des compétences techniques avancées en data science, incluant le machine learning, le deep learning, et le traitement de données massives. Ce parcours vise à former des experts capables d’analyser et de modéliser des données complexes, avec une spécialisation en traitement de données bruitées et hétérogènes.
Points forts de la formation
- Programme technique avancé : Couvre des sujets comme le machine learning, le deep learning, et le Natural Language Processing (NLP).
- Compétences pratiques : Formation axée sur des études de cas et des retours d’expérience, avec des projets individuels ou en binôme.
- Diplôme national : Le master délivre un diplôme reconnu au niveau national.
Points faibles de la formation
- Prérequis élevés : Nécessite une première année de master en informatique ou mathématiques, ou un équivalent.
- Pas d’alternance : Le programme n’est pas ouvert aux étudiants en alternance.
Les écoles de commerce
Certaines écoles spécialisées dans le numérique et la science des données proposent également des parcours académiques destinés à former des data scientists. Ces programmes, généralement ouverts aux titulaires d’un baccalauréat, mènent à un diplôme de master et offrent des compétences avancées, adaptées aux différents rôles dans le domaine de la science des données.
4.1 Le master Data Science for Business de l’École Polytechnique x HEC
L’École Polytechnique, en partenariat avec HEC Paris, propose le Master Data Science for Business, un programme de deux ans dispensé en anglais et centré sur l’industrie. Ce programme vise à former des spécialistes et des gestionnaires en data science capables de devenir entrepreneurs ou intrapreneurs, en mettant l’accent sur l’innovation et la disruption des modèles économiques actuels.
Les points forts de la formation :
- Master entièrement dispensé en anglais : Les cours du master sont entièrement en anglais pour une meilleure maîtrise de la langue.
- Enseignement de qualité : Les cours sont donnés par des chercheurs et des professionnels du domaine qu’ils enseignent.
- Diplôme reconnu par l’État : L’école Polytechnique est une école publique reconnue et accréditée par l’État français.
- Établissements prestigieux : l’école Polytechnique et HEC sont des institutions mondialement reconnues pour la qualité de leurs enseignements.
- Taux d’employabilité élevé : les étudiants diplômés de ce master trouvent rapidement un emploi dans les 6 mois suivants la fin de leurs études.
- Diversité du programme : Le cursus aborde des aspects centrés sur l’international et la résolution des problèmes économiques modernes. Il prépare les étudiants à devenir des entrepreneurs accomplis.
- Mise en pratique : La première année inclut un stage de 4 mois pour la mise en pratique des compétences.
Les points faibles de la formation :
- Coût d’inscription : l’inscription à ce cursus est plus élevée que la moyenne des autres masters en France.
- Un seul rythme de formation : en temps-plein d’une durée de deux ans, aucune alternance ou suivi en temps partiel n’est prévu, ce qui oblige les professionnels à cesser leurs activités.
- Prérequis : Nécessite un niveau Bac+3 ou un titre RNCP de niveau 6 en data science, ingénierie, business ou en économie pour être admissible. L’établissement requiert également un profil scientifique et un intérêt pour les mathématiques.
- Admission sélective : Un concours d’anglais doit être validé par le candidat avant de pouvoir postuler. L’établissement est exigeant sur la notation des dossiers.
- Un seul lieu de formation : à l’école Polytechnique de Palaiseau.
Prix et financements :
Chaque année du master coûte 26 050€ soit un total de 51 100€.
4.2 ESCP Business School : Mastère Spécialisé en Big Data et Business Analytics
Le MSc in Big Data and Business Analytics de l’ESCP Business School est un programme de 15 mois conçu pour former des professionnels capables de combiner compétences techniques et managériales en analyse de données. Dispensé entièrement en anglais sur les campus de Paris et Berlin, ce programme offre une expérience académique internationale, renforcée par un séminaire international obligatoire et un réseau actif de professionnels.
Points forts de la formation
- Programme international : Les cours, dispensés en anglais, se déroulent sur les campus de Paris et Berlin, offrant une perspective européenne unique avec un séminaire international d’une semaine pour renforcer l’aspect global du programme.
- Formation complète : Le programme couvre toutes les étapes de la gestion des données, incluant un stage professionnel d’au moins 4 mois et une thèse professionnelle pour consolider les acquis en fin de cursus.
- Réseau professionnel et associatif : Les étudiants bénéficient d’un large réseau d’entreprises partenaires, facilitant l’insertion professionnelle, et peuvent rejoindre le Big Data Club, un groupe d’intérêt actif qui organise des événements autour du big data.
- Diplôme reconnu : Le MSc délivre un diplôme de Master reconnu par l’État français, accrédité par le RNCP, ce qui assure une reconnaissance professionnelle importante en Europe et au-delà.
Points faibles de la formation
- Coût élevé : Les frais de scolarité s’élèvent à 24 000 €, incluant les coûts du séminaire international, ce qui peut être prohibitif sans financement adéquat.
- Exigences académiques : L’admission requiert un diplôme de Bachelor (180 ECTS) et une maîtrise de l’anglais, des critères qui peuvent limiter l’accès pour certains candidats. Les candidats avec moins de 240 ECTS doivent suivre un semestre supplémentaire en ligne pour un coût additionnel de 3 200 €.
- Compétition pour l’admission : Le processus d’admission est rigoureux, avec une forte sélection basée sur les performances académiques, les compétences linguistiques et les entretiens personnels.
- Intensité du programme : La formation, d’une durée relativement courte de 15 mois, est très intensive et exige un engagement total, notamment pour la rédaction de la thèse professionnelle.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 24 000 € pour l’année académique 2024/2025, incluant le séminaire international. Les candidats admis doivent verser un dépôt non remboursable de 3 000 €, déduit des frais de scolarité. Les candidats avec moins de 240 ECTS doivent suivre un semestre supplémentaire pour 3 200 €.
Les options de financement de ce cursus sont :
- Bourses ESCP et CROUS
- Prêts bancaires
- Jobs étudiants sur campus
4.3 Emlyon business school : Mastère Spécialisé en Digital Marketing & Data Science
Le MSc in Digital Marketing & Data Science de l’emlyon business school est un programme intensif de 18 mois conçu pour former des professionnels capables de maîtriser à la fois les stratégies de marketing digital et l’analyse des données. Le programme, enseigné entièrement en anglais, est basé à Paris avec un semestre international obligatoire et un stage de 4 à 6 mois pour une immersion complète dans un environnement global.
Points forts de la formation
- Double compétence : Le programme allie marketing digital et data science, vous permettant de développer des compétences en Python, SQL, Power BI, et Tableau, ainsi qu’en stratégie marketing et automatisation des processus.
- Enseignement en anglais : Tous les cours sont dispensés en anglais, facilitant ainsi l’accès à un marché du travail international et à des opportunités globales.
- Expérience internationale : Le programme comprend un semestre international et un séminaire d’une semaine à l’étranger, offrant une perspective mondiale et un réseau international.
- Insertion professionnelle : Le programme bénéficie d’un excellent taux d’employabilité avec un salaire moyen de 53 500 € et un taux d’emploi de 100 % dans les 6 mois suivant la fin des études.
Points faibles de la formation
- Coût élevé : Les frais de scolarité s’élèvent à 27 900 €, ce qui peut représenter un défi financier pour certains étudiants.
- Exigences académiques : L’admission nécessite un diplôme de Bachelor avec un minimum de 180 crédits ECTS, limitant l’accès à ceux qui n’ont pas ce prérequis.
- Intensité du programme : Le programme est extrêmement intensif, nécessitant un engagement total, en particulier pendant les périodes de stage et de rédaction de la thèse.
- Compétences techniques requises : Les étudiants doivent avoir une appétence pour les compétences techniques, y compris la programmation, ce qui peut ne pas convenir à tous les profils.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 27 900 € pour l’année académique 2024, incluant les frais pédagogiques, les frais de scolarité, et les frais logistiques pour le séminaire international.
Les options de financement de ce cursus sont :
- Bourses emlyon, basées sur les besoins ou garanties, pour les étudiants.
- Prêts étudiants via Prodigy Finance pour les candidats non français.
- Prêts bancaires via les partenaires financiers de l’emlyon pour les étudiants ayant un garant fiscal en France.
- Aides et bourses externes via Campus France, selon le pays de résidence de l’étudiant.
4.4 EDHEC Business School : PGE - Filière Data Science & AI for Business
Le programme « Filière Data Science & AI for Business » de l’EDHEC Business School est conçu pour former des experts en intelligence artificielle et science des données, appliquées aux besoins du business et de la finance. Ce programme propose un apprentissage à travers des projets concrets, des stages, et une expérience internationale, renforcée par des partenariats avec des institutions renommées comme Stanford.
Points forts de la formation
- Formation pratique : Apprentissage axé sur des projets réels et des cas d’études en collaboration avec des entreprises partenaires, permettant une immersion totale dans le domaine de la Data Science et de l’IA.
- Expérience internationale : Possibilité d’effectuer des échanges académiques dans des universités prestigieuses telles que Stanford, ajoutant une dimension globale à la formation.
- Réseau et opportunités : L’accès à un vaste réseau d’alumni et la forte employabilité des diplômés, grâce aux liens étroits avec des entreprises leaders dans le secteur de l’IA et de la Data Science.
- Enseignement en anglais : Tous les cours sont dispensés en anglais, préparant ainsi les étudiants à des carrières internationales.
Points faibles de la formation
- Coût élevé : Les frais de scolarité peuvent être un obstacle pour certains étudiants, malgré les nombreuses options de financement. Le coût de la formation est de 20 300 € par an.
- Exigences académiques : Le programme est sélectif et nécessite une solide formation préalable en mathématiques et informatique.
- Intensité du programme : La formation est exigeante et demande un investissement personnel important, en particulier pour ceux qui combinent études et stages.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 20 500 € par an. Les options de financement de ce cursus sont :
- Bourses sociales EDHEC For All pour les étudiants méritants.
- Prêts d’honneur et prêts bancaires avec des taux préférentiels en partenariat avec des banques telles que LCL, BNP-Paribas, et la Caisse d’Épargne.
- Aides et bourses régionales (Hauts-de-France, Île-de-France, etc.) et Erasmus+.
4.5 Le master en data science et en business analyse CentraleSupelec x ESSEC Business School
CentraleSupélec est un établissement d’enseignement supérieur français de recherche en ingénierie. Elle est réputée pour son excellence académique et son innovation dans l’industrie. De son côté, l’ESSEC, École Supérieure des Sciences Économiques et Commerciales, est une école de commerce en France fondée en 1907. Elle est aujourd’hui reconnue pour ses cursus préparant à des carrières à l’internationale. Le Master en Sciences des Données & Business Analytics (DSBA) de cette collaboration est un programme unique qui fusionne les sciences des données, l’analyse d’affaires et la stratégie numérique. Classé 4ème mondial et 2ème en Europe par QS, il est reconnu et accrédité par le gouvernement français, facilitant l’accès à des visas de travail en Europe.
Les points forts de la formation :
- Établissement prestigieux : l’école CentraleSupélec est une institution mondialement reconnue pour la qualité de son enseignement.
- Taux d’employabilité élevé : les étudiants diplômés de ce master trouvent rapidement un emploi dans les 6 mois suivants la fin de leurs études.
- Diplôme reconnu par l’État : CentraleSupelec est une école publique reconnue et accréditée par l’État français.
- Enseignement de qualité : Couplant l’expertise de CentraleSupélec et de l’ESSEC, le diplôme oriente son apprentissage sur une utilisation poussée de la business intelligence.
- Suivi possible depuis Singapour : Grâce au campus de l’ESSEC basé à Singapour, les Singapouriens peuvent également suivre ce master.
- Master entièrement dispensé en anglais : Les cours du master sont entièrement en anglais pour une meilleure maîtrise de la langue.
- Mise en pratique : La deuxième année comprend un stage pour la mise en pratique des compétences théoriques.
Les points faibles de la formation :
- Admission sélective : Plusieurs concours sont nécessaires pour être admis au Master, dont un test de connaissances et un test d’anglais. L’établissement est exigeant sur la notation des dossiers.
- Un seul rythme de formation : en temps-plein pour une durée de deux ans, aucune alternance ou suivi en temps partiel n’est prévu, ce qui oblige les professionnels à cesser leurs activités.
- Seulement trois lieux de formation : le campus ESSEC et CentraleSupélec en France et celui de l’ESSEC à Singapour.
- Peu de pratique : Un seul stage de fin d’année est prévu et l’école ne mentionne pas sa durée.
- Prérequis : Nécessite un niveau Bac+3 ou un titre RNCP de niveau 6 pour être admissible.
- Coût d’inscription : l’inscription à ce cursus est plus élevée que la moyenne des autres masters en France.
Prix et financements :
Le prix pour la première année du master est de 13 800€, le prix de la deuxième année est lui de 27 000€. A cela s’ajoute un montant approximatif de 1 000€ par année pour couvrir les besoins essentiels (logements, nourriture, etc.).
Les certifications
Une certification, contrairement à un diplôme, est une reconnaissance attestant de compétences spécifiques acquises à travers une formation. Il est important de comprendre qu’une certification seule ne suffit pas pour exercer pleinement un métier. Elle sert plutôt à démontrer votre maîtrise de nouvelles techniques ou outils pour des tâches spécifiques. Bien qu’une certification ne remplace pas un diplôme, qui prépare à la pratique d’un nouveau métier, elle reste une valeur ajoutée importante pour les recruteurs en validant vos compétences.
Cela amène à une question courante pour ceux qui souhaitent se réorienter ou se spécialiser : Faut-il opter pour une formation ou une certification ? Plusieurs situations peuvent faire de la certification le meilleur choix pour sa carrière :
- Si, grâce à son expérience professionnelle, on maîtrise déjà certaines compétences en data science, la certification permet de valider cette expertise.
- Pour se former uniquement à un aspect spécifique du métier de data scientist (comme la visualisation de données, l’extraction de données, Python, etc.).
- En cas de manque de temps ou de moyens pour suivre une formation complète menant à un nouveau métier.
- Pour postuler à un poste spécifique sans devoir reprendre des études longues.
5.1 Data University : Certificat de Data Scientist spécialité IA
Le certificat de Data Scientist spécialité Intelligence Artificielle (IA) de la Data University forme des professionnels capables de traiter et d’analyser des données massives pour en extraire des informations utiles à la prise de décision en entreprise. Ce programme intensif couvre les domaines de l’analyse des données, des statistiques avancées, et de l’intelligence artificielle, tout en intégrant un suivi personnalisé des étudiants.
Points forts de la formation
- Formation spécialisée : Couvre tous les aspects essentiels de la Data Science avec une spécialisation en IA, permettant de se concentrer sur les techniques d’analyse prédictive et l’utilisation des algorithmes avancés.
- Suivi personnalisé : Accompagnement tout au long de la formation avec des tuteurs dédiés et des séminaires professionnels, assurant un développement constant des compétences.
- Certification reconnue : La certification est délivrée en partenariat avec l’Université de Cergy-Pontoise, garantissant une reconnaissance officielle au niveau Bac+5.
Points faibles de la formation
- Coût élevé : Les frais de scolarité s’élèvent à 9 600 €, ce qui peut représenter un investissement important pour les étudiants.
- Exigences préalables : Un niveau élevé en mathématiques, en statistiques et en informatique est requis pour réussir ce programme.
- Intensité du programme : La formation est très intensive et demande un engagement personnel conséquent, notamment pour les professionnels en reconversion.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 9 600 €. Les options de financement de ce cursus sont :
- Possibilité d’échelonner les paiements plusieurs fois.
- Crédits étudiants ou personnels en fonction du profil de l’étudiant.
- Bourses régionales et financement par le CPF pour les travailleurs en reconversion.
5.2 Certified Analytics Professional (CAP) par INFORMS
La certification Certified Analytics Professional (CAP) est une validation indépendante des compétences techniques en analytique et science des données. Reconnue mondialement, elle atteste de la maîtrise de sept domaines d’analytique, offrant ainsi aux professionnels une distinction sur le marché compétitif d’aujourd’hui.
Points forts de la formation
- Reconnaissance internationale : La certification CAP est mondialement reconnue, ce qui ouvre des opportunités professionnelles dans divers secteurs.
- Évaluation des compétences : La certification couvre sept domaines clés de l’analytique, garantissant la compétence avancée des certifiés.
- Flexibilité : Les candidats peuvent obtenir la certification à différents niveaux d’expérience, qu’ils soient débutants (aCAP) ou confirmés (CAP).
- Engagement éthique : Les certifiés s’engagent à respecter un code d’éthique rigoureux, renforçant leur crédibilité professionnelle.
Points faibles de la formation
- Coût de la certification : Les frais d’inscription et d’examen peuvent être prohibitifs pour certains, avec des coûts allant de 340 $ à 695 $ selon le statut de membre INFORMS.
- Exigence en expérience : La certification CAP nécessite un minimum de 3 à 5 ans d’expérience en analytique, ce qui peut limiter l’accès pour les débutants.
- Récertification : La certification CAP doit être maintenue par des unités de développement professionnel (PDU), ajoutant une exigence continue pour les certifiés.
Prix et financements
Le coût de la certification varie de 340 $ à 695 $ selon que vous soyez membre INFORMS ou non. Les options de financement pour cette certification incluent :
- Bourses d’études pour les membres INFORMS.
- Prêts étudiants disponibles pour couvrir les frais de certification.
- Possibilité d’obtenir un soutien financier de la part de votre employeur.
5.3 Harvard Extension School : Data Science Graduate Certificate
Le certificat « Data Science Graduate » de Harvard Extension School permet aux étudiants de développer des compétences avancées en statistique, modélisation, et programmation. Ce programme propose une formation complète sur l’analyse de données, le data wrangling, ainsi que des concepts fondamentaux de l’informatique des données, avec la possibilité de suivre les cours en ligne ou en présentiel.
Points forts de la formation
- Flexibilité : Les cours sont disponibles en ligne ou sur le campus, permettant aux étudiants de suivre la formation à leur rythme.
- Contenu riche : Les cours couvrent des sujets clés comme l’analyse statistique, la gestion des données, et la visualisation des données.
- Certificat prestigieux : Ce certificat est délivré par la Harvard Extension School, reconnu mondialement, offrant un avantage compétitif sur le marché de l’emploi.
- Accès international : 22% des étudiants viennent de l’extérieur des États-Unis, créant un réseau global de professionnels.
Points faibles de la formation
- Prérequis en mathématiques et programmation : Une solide formation en statistique et programmation est recommandée pour réussir ce programme.
- Coût élevé : Le coût total de la formation est de 13 360 USD, ce qui peut être prohibitif pour certains étudiants.
- Intensité des cours : Le programme est exigeant, avec des attentes élevées en termes de rigueur académique et d’investissement personnel.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 13 360 USD. Les options de financement de ce cursus sont :
- Possibilité de paiements échelonnés pour les frais de scolarité.
- Des bourses sont disponibles pour les étudiants en fonction de critères de mérite et de besoin.
- Prêts étudiants disponibles pour couvrir les frais de scolarité.
5.4 SKEMA Business School : Certificate Data Science and AI for Business
Le certificat « Data Science and AI for Business » de SKEMA Business School est conçu pour les cadres et managers souhaitant intégrer l’intelligence artificielle et la science des données dans leur organisation. Accessible 100% à distance, ce programme allie la rigueur académique à des applications concrètes dans les domaines de la finance, du marketing et de la logistique.
Points forts de la formation
- Accessibilité : Programme entièrement en ligne, adapté aux professionnels en activité, avec des classes virtuelles et du e-learning.
- Partenariat prestigieux : Collaboration avec Mines Paris – PSL, renforçant la valeur et l’expertise du programme.
- Focus sur l’application pratique : L’accent est mis sur l’application directe des connaissances acquises à des projets de transformation digitale dans les entreprises.
Points faibles de la formation
- Coût : Les frais de formation s’élèvent à 3 650 €, ce qui peut représenter un investissement important pour certains.
- Exigences en expérience : Le programme nécessite un minimum d’un an d’expérience professionnelle, ce qui peut limiter l’accès pour les jeunes diplômés.
Prix et financements
Le coût de la formation est de 3 650 €. Les options de financement de ce cursus sont :
- Financement via le Compte Personnel de Formation (CPF).
- Possibilité de prise en charge par l’employeur dans le cadre de la formation continue.
Conclusion
DataScientest se distingue de ses concurrents par son offre de formation en Data Scientist, entièrement en ligne, avec la possibilité de choisir entre un format bootcamp intensif ou à temps partiel sur plusieurs mois.
La formation est conçue pour être suivie entièrement en ligne, s’adaptant aux besoins des apprenants, et est dispensée par des experts via des masterclass et un accompagnement personnalisé.
Durant votre formation à distance, nous restons entièrement disponibles pour toute assistance nécessaire et veillons à la progression de chacun. Notre cursus inclut des projets pratiques pour solidifier les compétences en visualisation des données, programmation Python, machine learning, et deep learning.
Un professeur est toujours disponible pour répondre aux questions, et notre communauté soutient activement les étudiants, surtout dans les moments de doute.
Concernant les options de financement, DataScientest offre une variété de solutions adaptées aux différents profils des étudiants, afin de rendre les formations accessibles à tous.
