Reconversion professionnelle : pourquoi faut-il miser sur les métiers de la data ?

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formation deep learning

La crise sanitaire actuelle et le manque de reconnaissance au travail poussent de plus en plus d’actifs Ă  envisager ou commencer une reconversion professionnelle. Besoin de se sentir utile, volontĂ© d’évoluer professionnellement, envie de changement, les raisons d’une reconversion peuvent ĂȘtre multiples. Pour une reconversion rĂ©ussie, les mĂ©tiers de la data, en pleine expansion, peuvent ĂȘtre une bonne solution.

D’aprĂšs un sondage BVA de juillet 2020, 48 % des actifs Français dĂ©clarent avoir envisagĂ© voire rĂ©alisĂ© une reconversion professionnelle. Parmi eux, 12 % ont commencĂ© Ă  se renseigner, 5 % sont en cours de reconversion et 17 % ont dĂ©jĂ  menĂ© Ă  bien leur reconversion professionnelle. Mais pour qu’une reconversion soit rĂ©ussie, encore faut-il cibler un secteur d’activitĂ© en croissance et Ă  fort potentiel d’emplois. C’est le cas notamment dans le big data, seul secteur Ă  ĂȘtre relativement Ă©pargnĂ© par la crise du Covid-19.

L’Intelligence Artificielle, le Machine Learning et la Data Science ont d’ailleurs eu beaucoup d’importance dans la gestion de la crise. D’une maniĂšre plus gĂ©nĂ©rale, et d’aprĂšs une Ă©tude Burtch Works en collaboration avec l’International Institute for Analytics (IIA), « 45% des entreprises estiment que l’analyse de donnĂ©es reste centrale et essentielle pour leur activitĂ© ». La crise du Covid-19 a bouleversĂ© la vie des entreprises, cela aura forcĂ©ment des rĂ©percussions sur l’aprĂšs-crise et sur une augmentation de l’utilisation de la data science. En juillet 2020, 7,6 % des Data Scientists et Data Analysts interrogĂ©s ont ainsi dĂ©clarĂ© que leurs Ă©quipes recrutaient davantage Ă  cause de la crise du Covid.

Se reconvertir dans les métiers de la data

Depuis une dizaine d’annĂ©es maintenant, les mĂ©tiers de la data connaissent un vĂ©ritable boom du fait de la digitalisation de la sociĂ©tĂ©, de la numĂ©risation des donnĂ©es, du dĂ©veloppement des objets connectĂ©s ou encore des rĂ©seaux sociaux. Les modes et habitudes de consommation ont Ă©voluĂ© gĂ©nĂ©rant de la data Ă  foison. Pour parvenir Ă  traiter correctement toutes ces donnĂ©es et en faire un avantage stratĂ©gique, Ă©conomique et concurrentiel, les entreprises recrutent de plus en plus de profils experts capables de traiter et analyser ces donnĂ©es. Banque, finance, santĂ©, agriculture, grande distribution, environnement, tous les secteurs d’activitĂ© sont concernĂ©s.

Les trois mĂ©tiers clĂ©s Ă  savoir le Data Engineer, le Data Scientist et le Data Analyst sont toujours trĂšs recherchĂ©s par les entreprises. À eux trois, ils vont permettre en effet de rassembler les donnĂ©es dans des bases de donnĂ©es, de traiter et analyser ces donnĂ©es et de faire ressortir les donnĂ©es clĂ©s Ă  forte valeur ajoutĂ©e et Ă  haut potentiel Ă©conomique, favorisant ainsi la prise de dĂ©cision et le dĂ©veloppement de stratĂ©gies. C’est pourquoi de plus en plus de formations voient le jour en France, que ce soit au travers de masters spĂ©cialisĂ©s ou de formations en Data Science comme le propose DataScientest, certifiĂ©es par l’universitĂ© de Paris La Sorbonne.

De nouveaux profils sont Ă©galement demandĂ©s comme le Data Manager ou encore le Machine Learning Engineer. Se reconvertir dans les mĂ©tiers de la data, c’est faire le choix d’un mĂ©tier recherchĂ© aujourd’hui et demain du fait de la constante Ă©volution des outils et de la hausse croissante des donnĂ©es Ă  traiter.

Comment réussir sa reconversion professionnelle ?

Beaucoup d’actifs aspirent Ă  plus de bonheur, plus de reconnaissance ou plus d’épanouissement dans leur vie professionnelle.

Pour qu’une reconversion professionnelle soit rĂ©ussie, il faut avant tout qu’elle soit mĂ»rement rĂ©flĂ©chie. Il est trĂšs important en effet de faire le point sur sa vie et sur sa carriĂšre pour savoir Ă  quoi l’on aspire vraiment et si ce changement professionnel correspond rĂ©ellement aux objectifs fixĂ©s. Il est donc conseillĂ© de se faire accompagner par des professionnels de la reconversion, que ce soit via un bilan de compĂ©tences ou par l’intermĂ©diaire d’organismes spĂ©cialisĂ©s.

Reprendre une formation pour réussir sa reconversion

Qui dit reconversion professionnelle dit trÚs souvent reprise de formation. Le choix de la formation et de sa durée doit correspondre à vos besoins.

Formation longue ou courte, coĂ»t de la formation, formation diplĂŽmante ou certifiante, formation en prĂ©sentiel ou Ă  distance
 En fonction de vos disponibilitĂ©s et de vos objectifs le choix de la formation sera diffĂ©rent. Certains organismes comme Datascientest proposent par ailleurs des formations en blended learning, c’est-Ă -dire en mixant une formation en prĂ©sentiel et cours Ă  distance. Ce mode de formation connaĂźt de plus en plus de succĂšs, car il permet de concilier vie professionnelle et vie personnelle.

La partie en présentiel offre un véritable bagage théorique, dispensé par des professionnels, avec lesquels vous pouvez discuter. La partie en ligne vous offre la possibilité de gérer votre temps de formation comme il vous arrange, de maniÚre autonome et à votre rythme.

Vous ĂȘtes par ailleurs accompagnĂ© par des professionnels joignables par chat et Ă  qui vous pouvez poser toutes vos questions. Le confinement peut ainsi ĂȘtre l’occasion de suivre une formation reconnue en data science et de s’assurer une reconversion rĂ©ussie en faisant le choix d’un secteur d’activitĂ© offrant de nombreuses opportunitĂ©s comme c’est le cas pour le Big Data.

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