Démarrer un apprentissage ou décider d’améliorer ses compétences, c’est opter pour une pédagogie qui semble la plus adaptée. Qu’il s’agisse de l’apprentissage d’une langue ou d’une formation en Data Science (d’ailleurs pas si éloignée d’un nouveau langage à explorer), choisir la bonne méthode pédagogique est déterminant ! L’un des éléments à définir est la « voie d’administration » de cette formation. À distance ou en présentiel, la diversité des acteurs n’aident pas à la prise de décision. Revenons rapidement sur les avantages et les inconvénients de chacune de ces écoles.
Se former à la data science en présentiel : La voie traditionnelle à bout de souffle ?
Suivre une formation à la data science en présentiel c’est évoluer dans un environnement animé d’une émulation intellectuelle commune. La compétition saine qui se met en place entre les étudiants pousse chacun à donner le meilleur de soi-même et permet également l’entraide et le partage de connaissances.
La facilité d’accès à un professeur qui peut répondre aux interrogations assure la bonne compréhension de chaque apprenant. C’est la raison pour laquelle ce type de cours sont suivis dans leur intégralité et avec un diplôme obtenu à la fin dans la quasi-totalité des cas.
Néanmoins, cet apprentissage traditionnel présente quelques inconvénients en particulier dans le cadre de l’apprentissage de la data science:
- Il y a toujours la question de la mise à niveau des PCs : il faut une bonne charge computationnel et mémoire RAM,
- Il faut gérer les questions de droits administratifs, d’installation de logiciels et de librairies…
Au delà des problématiques d’aménagements, il y a celle de flexibilité.
Les cours en physique imposent des créneaux horaires précis, et un déplacement parfois chronophage souvent incompatible avec l’exercice d’une quelconque autre fonction.
Il n’y a également pas la possibilité de mettre sur pause cette formation, un handicap pour certains dans la gestion de leurs projets. La crise du COVID-19 a récemment démontré une faiblesse inhérente à ce système: la présence physique ne peut pas toujours être assurée, même si les cours en visioconférence, ont su – plus ou moins bien – remplacer les cours en physique. Enfin si l’émulation est certaine grâce au principe de classe physique, celle-ci est aussi responsable d’une inégalité de rythme : soit celui donné par le peloton de tête de la classe soit celui donné par ceux qui ont des difficultés.
Se former à la data science en ligne : la fausse bonne idée ?
Pour combler cette rigidité du cours en présentiel, des cours 100 % en ligne se sont développés depuis quelques années. Ils ont l’avantage d’être très flexible en termes d’horaires, de rythme et de localisation. Tout est laissé au choix de l’étudiant.
Malheureusement cette nouvelle liberté implique de nouvelles failles
Ces formations dont le rythme est souvent moins contraignant prennent généralement plus de temps car l’étudiant gère lui-même son calendrier d’apprentissage sans toujours le mettre en priorité.
De plus, ces formations entièrement en ligne perdent souvent en qualité et en suivi comme elles sont dépourvues d’un vrai professeur qui assure la compréhension de sa classe.
Le support de cours n’est pas toujours adapté à l’étudiant et ses questions restent trop souvent sans réponse ou alors les réponses qu’il reçoit manquent cruellement de personnalisation.
À cela s’ajoute une grande part d’automatisation, en particulier les tests standardisés qui sont corrigés de façon automatique, sans grand apport pour l’étudiant.
Ces difficultés rencontrées par les apprenants expliquent un taux de complétion des formations en ligne nettement plus faible que celui des cours en présentiel. Selon Le Figaro Étudiant, seul 10% des étudiants irait à bout de leur formation en ligne type Mooc…
Ces difficultés rencontrées par les apprenants expliquent un taux de complétion des formations en ligne nettement plus faible que celui des cours en présentiel.
Selon Le Figaro Étudiant, seul 10% des étudiants irait à bout de leur formation en ligne type Mooc…
L’hybride, la solution la mieux adaptée aux data sciences ?
Pour répondre aux nouveaux défis de l’apprentissage DataScientest a mis en place une formation hybride.
Pour la première fois en data science, l’enseignement prodigué permet de profiter des avantages de chacune des deux méthodes tout en réduisant au maximum leurs inconvénients.
Le suivi personnalisé est assuré par la création de cohortes, qui servent de classe et dont l’un de nos professeurs est responsable. Ce suivi individualisé signifie que chaque apprenant jouit des avantages d’un professeur à l’écoute qu’il peut interroger à tout moment, et qui le relancera au moindre relâchement.
Il y a de plus des compétences concrète développées grâce à un projet data fil rouge qui rythme la formation, avec des rendus attendus à fréquence régulière: les compétences ne restent pas théoriques et sont mises en pratique.
Enfin, fini l’automatisation des corrections, tous les examens sont corrigés par nos professeurs à la main, avec un rendu individualisé pour chaque étudiant.
En addition, la plateforme 100% full Saas, permet de jouir des avantages du distanciel. Hormis le calendrier d’apprentissage propre à chaque classe (lancement et fin de sprint accompagnés de séances de coaching), nos formations permettent la flexibilité de la formation à distance.
Enfin, comme chacun a ses projets et ne dispose pas du même temps, nos formations sont disponibles en format continu ou en formation boot camp. L’apprenant, peut alors décider de s’y consacrer à temps plein ou de manière moins intensive.
En somme, c’est la formation qui permet de coupler les avantages des deux méthodes sans les inconvénients : le taux de complétion parmi nos 1500 alumnis est de 100%. C’est une méthode particulièrement adaptée aux data sciences qui porte déjà ses fruits !
Envie de démarrer une formation en data science prochainement ?
