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Votre avis sur une formation en datascience

Bonjour
Je suis un étudiant en licence de mathématiques et je m'intéresse depuis récemment à la data-science. J'ai découvert, il y a peu de temps, l'existence d'un organisme de formation qui s'appelle Datascientest et je me suis renseigné sur cet organisme. J'ai notamment lu certaines pages de leur site web et j'ai aussi regardé certaines vidéos de leur chaine sur Youtube. Datascientest est un organisme de formation qui forme des gens notamment des employés de diverses entreprises et des personnes en reconversion professionnelle (mais pas que) aux métiers de data-scientist, data-analyst, data-engineer et d'analyste en cybersécurité. Les formations s'effectuent en ligne mais il y a quelques sessions en masterclass avec un professeur. Les formations peuvent durer 3 mois (bootcamp) ou 9 mois (formation continue). De plus Datascientest a un partenariat avec Mines ParisTech| PSL Executive Education. Voici une présentation de ce partenariat que j'ai trouvé sur le site web. 
"En effet, à compter du 1er septembre 2021, les parcours de formations dédiées aux métiers de Data scientist et de Data engineer proposés en formation continue en 100% distanciel par DataScientest permettront d’obtenir un Certificat délivré par MINES ParisTech | PSL Executive Education."
Aussi, les formations sont aussi certifiées par l'université Paris 1 Panthéon Sorbonne. Il y a 30 entreprises du CAC 40 qui forment leur employés chez Datascientest. Datascientest a 2000 Alumnis.
Si je décide de m'orienter vers la data-science et plus précisément vers le métier de data-scientist, j'ai d'abord pensé au master de data-science de l'université d'Aix-Marseille car je vis à Marseille (entre autre chose). Mais j'ai également pensé à la formation de Datascientest. Du coup ma question est : selon vous, aux yeux d'un recruteur d'une entreprise est-ce qu'il vaut mieux avoir fait le master de data -science de l'université d'Aix-Marseille ou d'avoir suivi la formation de data-scientist de Datascientest ?
Merci d'avance.

Réponses

  • Modifié (8 May)
    Salut
    Il s'agit d'une formation continue. C'est dévalorisé par rapport à une formation en M2, universitaire classique.
    Il y a plusieurs formations continues en data science
    - Jedha
    - Openclassroom
    - Datascientest
    - une faite par Cergy
    - à Dauphine
    - Ironhack
    Toutes ces formations sont à visée purement mercantile et n'offrent pas la reconnaissance d'un master 2 classique. 
    Nous pouvons en dresser une typologie.
    - Openclassroom est sans doute une des pires, elle accueille des personnes qui ne pourraient jamais être acceptées dans un cursus classique,
    parce qu'elles ont une formation éloignée, type études de théâtre.  
    - Jedha est destinée à des personnes qui ont déjà un bagage technique type thèse en physique, et repositionnent ce qu'ils connaissent déjà. ils pourraient le faire par eux-mêmes.
    - les autres exploitent le filon de la formation continue, et facturent au prix fort, des cours assurés par des juniors qui viennent d'être diplômés de leur M2
    - ils se placent sur le modèle des formations accélérées pour devenir programmateur.
    C'est une tendance importée des Etats-Unis, où on fait miroiter à quelqu'un qu'en suivant une formation hors de prix de 9 semaines, il pourra devenir développeur à Amazon. 
    Tu finis ta licence de mathématiques, et à l'évidence fais une formation universitaire, un master tout simplement.
    Sauf qu'il y a une saturation du marché : tout le monde veut de la datascience. 
  • @zestiria Bonjour, comment tu sais que le marché est saturé?
    Sinon je suis plutôt d'accord sur le conseil d'aller à l'université plutôt qu'en formation continue, tu peux aussi regarder la liste des matières enseignées pour chaque formation c'est un bon indicateur sur le niveau de la formation.
  • Quand on parle de branche saturée, il s'agit d'une branche avec très peu d'emplois, et plein de candidats. Je pense que Zestiria voulait dire l'inverse.
  • Il y a des besoins en datascience dans les entreprises. Et les universités et grandes écoles sont sur-réagies en multipliant les formations dites en datascience. Pour un débutant, trouver un emploi est délicat. 

    Tous les étudiants veulent faire de la datascience, et c'est une compétence qui s'est banalisée.
  • Modifié (9 May)
    Une réponse n'est pas aisée, car tout dépend de tes objectifs à court et long termes. Je déconseillerai tout d'abord toutes ces formations payantes. Si tu as déjà dans tes bagages une formation ne serait-ce qu'un peu solide en mathématiques — ou plutôt, un formation peut-être modeste mais solidement maîtrisée — les fondements théoriques et les techniques de base de l'apprentissage statistique ne te seront d'aucun mystère — moyennant certes quelques heures d'études, cf. les MOOCs etc. mais aussi toutes les ressources abondamment disponibles en ligne. Maintenant, un embranchement:
    • Soit tu veux maîtriser la DS comme un practitioner — dans le sens où, tu veux être capable de résoudre des problèmes concrets, d'identifier des modèles, de construire des algorithmes à partir d'autres bouts d'algorithmes en ayant une idée vague de ce qu'il s'y passe etc. Alors, oui, la plupart des M2 de DS un tant soit peu reconnus devrait faire l'affaire, te fournir un diplôme et une ligne sur ton CV et des entrées (peut-être) généreuses sur ton compte en banque ! Les masters parisiens me semblent tous très bien reconnus. 
    • Soit tu es intéressé, de façon bien plus générale, par résoudre des problèmes concrets à partir des mathématiques, pas seulement par la DS — une mode qui, peut-être, finira un jour par rentrer dans son tombeau (dixit les mots [rapportées à ma façon] d'un directeur de master)— et dans ce cas, je te conseillerai de voir un peu plus loin. Suivre les modes, c'est bien ; duper les modes, c'est mieux (dixit les mots [rapportées à ma façon] d'un ponte de la mathématique (très) appliquée qui nous déconseillait de faire le MVA : "Ce n'est qu'une hype" — et, à titre personnel, je plussoie). Si je devais donner mon opinion — ce n'est qu'une opinion — je te conseillerai plutôt des M2 de maths appliquées (stats/analyse numérique). Tu auras un bagage beaucoup plus complet et une vision beaucoup large et profonde des outils qui sont employés en DS. Et puis surtout, tu te différencieras un peu des autres — ce qui est toujours bon à prendre dans notre monde ultra-compétitif.
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