C’est la grande question que se posent les étudiants aspirant à se spécialiser en Data Science. Plutôt école d’ingé ou de commerce ? Actuellement, les deux structures proposent des formations en Data Science.
Mais quelles sont les différences entre la formation en école d’ingénieurs et en école de commerce ? Zoom sur les secrets de l’apprentissage du Big Data.
Le B.A-BA de la Big Data ou Data science
Secteur en pleine croissance, le Big Data ou Data Science signifie, littéralement, la science des données. Pour faire “simple”, elle permet de résoudre des problèmes analytiques assez délicats grâce aux données. Pour les entreprises, la Data Science est devenue incontournable. La raison ? L’analyse des données permet de créer de la valeur, de mieux cibler les clients et de mieux cerner leurs besoins. Avec le Big Data, il devient possible d’entrer dans le détail des comportements, des tendances, des croyances et des prises de décision. En récoltant et en analysant ces précieuses données, les entreprises peuvent faire la différence sur un marché saturé et hyperconcurrentiel.
Si certains crient à l’effet de mode, d’aucuns sont convaincus de la pérennité de la Data Science dans le futur. Bien que celle-ci risque de considérablement évoluer au cours des prochaines années, la Data Science va avoir un rôle de plus en plus important en entreprise. C’est donc aujourd’hui que les décisions se prennent et que la transition s’opère. Pour les entreprises, tout l’enjeu est donc de trouver des profils compétents qui mettront leur expertise technique au service des objectifs de la société. Le lien inextricable entre data science et croissance économique ne fait donc plus aucun doute !
IA, Data Science & Cloud : l’univers des écoles d’ingénieurs
De prime abord, on pourrait être tenté de faire le lien entre “science” et “ingénieur”. Après tout, l’univers du Big Data n’est pas sans faire penser à celui de l’ingénierie. Aujourd’hui, l’école d’ingénieurs est l’une des voies royales pour se spécialiser dans la Data Science. Après son cycle préparatoire, l’élève ingénieur peut choisir une “majeure” en Data et Intelligence artificielle. Il y apprend le machine learning, le développement d’applications Big Data, les différentes infrastructures Cloud, ou encore le management de l’intelligence artificielle. En d’autres termes, il devient un réel expert de la Data Science, en l’espace de trois ans seulement.
En école d’ingénieurs, l’apprentissage du Big Data va de pair avec sa pratique en entreprise. Ainsi, les écoles proposent généralement, en tout et pour tout, 18 mois de stage en entreprise pour se former à la Data Science. Les élèves ingénieurs qui font le choix de l’alternance peuvent, quant à eux, cumuler près de 3 ans d’expérience professionnelle. Les écoles d’ingénieur sont parfaitement adaptées à des aspirants experts en Big Data avec des cours sur la santé, la robotique ou même la cybersécurité ! Un panel de domaines qui requièrent tous la maîtrise du Big Data en entreprise.
La Big Data en école de commerce : le boom des double-cursus ?
Toutefois, la formation à la Data Science n’est pas réservée qu’aux écoles d’ingénieurs ! Certes, il faut avoir un bon niveau en mathématiques, informatique ou encore machine learning pour devenir un expert du Big Data, des matières qui sont enseignées notamment en école d’ingénieurs. Toutefois, les écoles de commerce et de management ont su, elles aussi, tirer leur épingle du jeu et proposer des cursus hybrides, sous forme de doubles diplômes avec les écoles d’ingénieurs. Aujourd’hui, elles sont donc nombreuses à proposer cette formation, en partenariat avec des écoles d’ingénieurs ayant une spécialisation en Data Science.
L’expertise “ingénieur” est très importante pour se former à la Data Science, mais elle peut être augmentée par l’apport du prisme “business” et compréhension des enjeux d’entreprise. En suivant des cours au sein d’une école de commerce, les étudiants entrent dans les coulisses de l’entreprise, cernent ses problèmes et pensent ses solutions. Le Data Scientist ou Analyst crée des algorithmes en fonction des objectifs de l’entreprise, en pleine connaissance de ce qu’elle cherche à atteindre comme résultats. Dès lors, l’alliance des deux formations porte ses fruits : la double compétence permet de comprendre et de pratiquer la Data Science de manière holistique au sein de l’entreprise. D’ailleurs, les entreprises sont de plus en plus intéressées par les profils hybrides, issus d’un double-cursus en Data Science !
À l’EMLV, plusieurs options pour se former à la data science : une spécialisation Master “Systèmes des informations et data” et le bi-cursus IIM/EMLV “Digital Marketing & Data Analytics” . Découvrez le programme Grande École
