Data : quelles études et quelle formation choisir ?

Se former à la gestion de data c’est s’assurer un avenir professionnel plein d’opportunités. Les données sont partout dans notre quotidien et leur analyse, leur exploitation et leur valorisation sont un véritable enjeu.

Les parcours de formation data 

La Data, ou les données, sont devenues un outil et une richesse pour les entreprises. Leur utilisation et leur valorisation sont indispensables mais nécessitent de savoir les gérer : stockage, tri, traitement ou encore achat et vente. Pour se spécialiser en data, différents parcours de formation ont vu le jour.

À L’université :

Les facultés de mathématiques appliquées, statistiques et science de l’informatique proposent des masters spécialisés. Différentes mentions existent afin d’allier les compétences mathématiques à la gestion d’entreprise, au management ou à une expertise informatique technique approfondie.

En école d’ingénieur :

Les écoles d’ingénieurs proposent des cursus spécifiques en Big Data, et également en Intelligence Artificielle, Machine learning, etc. Souvent couplées à de longues périodes de stage, elles permettent aux étudiants d’établir rapidement le lien entre théorie et pratique en entreprise.

En école d’informatique et écoles de code :

Ces différentes structures ont mis en place des formations spécifiques de traitement des données et d’apprentissage du code sous des formes concentrées.

En école de commerce :

Si l’expertise « ingénieur » est très demandée en Data, l’autre compétence importante et valorisée et bien celle apportée par l’aspect business. Ainsi les écoles de commerce forment des experts Data aux profils multiples grâce à des double-diplômes. À la croisée de la data, du marketing et du management, les étudiants de ces cursus possèdent une vision globale chère aux entreprises.

Paris School of Business s’est par exemple associée depuis 2015 à l’EFREI pour la création d’un Msc en Data management. En plus d’une formation spécifique alliant techniques innovantes et projets opérationnels, ce MSc propose également un aspect managérial. Il s’effectue en alternance afin de mettre en pratique les enseignements et les savoir-faire du cursus.

En école de communication, publicité :

Le traitement des données lié au marketing fait l’objet de parcours spécifiques dans certaines écoles de communication. Celles-ci proposent des options data aux profils digitaux.

Les formations privées :

De nombreuses formations courtes proposent d’acquérir une expertise en data sur des durées de 9 semaines à 24 mois en fonction des programmes. Elles peuvent se faire en ligne ou en présentiel et s'adressent à des personnes déjà qualifiées dans les domaines de l’informatique ou en formation continue pour des candidats détenteurs d’une expérience professionnelle dans le domaine.

Les métiers de la data 

Pour qu’une entreprise réussisse à gérer correctement ses data, elle a besoin au minimum de personnel capable de collecter/stocker/organiser celles-ci.

Le Data Analyst et Data Miner

L’analyse de données est la première phase du traitement des données. Les data analysts et data Miners ont pour but d’explorer, de sélectionner, les nettoyer et les mettre en forme afin de les rendre intelligibles.

  • Le Ingénieur DevOps/Cloud développe, teste et intègre les logiciels de traitement.
  • L’administrateur Big Data administre les technologies en étant garant de leur fonctionnement et en gérant les autorisations et niveaux de permission.
  • Le Data Engineer organise des données en grands volumes afin de les rendre exploitables par l’entreprise.
  • Le Data Architect organise les structures informatiques qui permettront de collecter et stocker la donnée. 
  • Le Data Scientist travaille sur des algorithmes qui lui permettent de faire parler les données. Il choisit des critères et agrège de grands volumes de data à traiter en adéquation avec les objectifs de l’entreprise ou la structure pour laquelle il travaille. 
  • Le Business Intelligence Manager

Il est responsable de l’analyse data et de l’équipe dédiée de son entreprise : il identifie les besoins et organise l’analyse des données par son équipe en fonction de ces objectifs.

  • Le tech Lead Big data

À la fois Data Engineer, intégrateur et architecte, il est le grand référent technique est capable d’être l’interface entre l’équipe technique et le client.

Au-delà des enjeux de l’entreprise, la valorisation de la data se fait par l'intermédiaire de brokers qui achètent, agrègent et vendent de la donnée utile. Ils travaillent principalement sur un versant business qui demande des profils à compétences marketing et commerciales.

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