Dans le souci de fournir un apprentissage mêlant théorie et mise en pratique, de nombreuses écoles spécialisées en Big data font aujourd’hui le choix d »une collaboration avec des entreprises pour former la génération future de professionnels.
Les formations en alternance ou dites « en stage alterné » donnent, entre autres, la possibilité d’intégrer le marché du travail en première année de Bachelor. Dans le contexte de contrat de professionnalisation, le rythme de l’apprentissage alterne 2 jours de cours et 3 jours en entreprise.
Pourquoi les écoles et organismes de formation du big data placent-ils les entreprises au cœur des programmes ?
Ce type de programme vise à délivrer un diplôme niveau Bac +5 afin de permettre aux étudiants d’accéder à l’ensemble des compétences requises pour occuper des postes dans la Data Science. En suivant une telle formation, il est possible de travailler en tant que Développeur IA, Data Scientist, Entrepreneur, Manager, Chef de projet, pour apporter sa contribution et ses talents aux projets des entreprises.
Il y a des écoles du big data qui ont un réseau de plus de 200 entreprises partenaires. Certaines consacrent 2 mois par an en entreprise dans le cadre d’un programme de formation immersif et en vue d’un apprentissage complet. Les étudiants qui ont fait le choix de suivre un cursus en formation initiale peuvent intégrer une entreprise en vue de se professionnaliser via un ou plusieurs stages.
Un partenariat écoles/ entreprises fondé sur le principe de l’apprentissage nouvelle génération
L’apprentissage de nouvelle génération (NGL) relève d’une approche qui révolutionne l’éducation. Celui-ci s’appuie sur la recherche et a pour finalité de personnaliser les expériences d’apprentissage des apprenants. Ces derniers apprennent comment mieux tirer profit de la technologie. Ce type de formation prépare les apprenants à l’évolution constante du paysage professionnel, mais aussi celui des universités.
Tandis que les modèles d’éducation classiques se centrent sur des contenus typiques appris à travers des cours magistraux et dont l’évaluation s’effectue par le biais des examens, le NLG recourt à diverses méthodes de transmission.
L’apprentissage nouvelle génération varie également les formes de contenu afin de favoriser le développement des aptitudes et les compétences clés des élèves, lesquelles sont définies par des normes du socle commun et s’évaluent par des moyens plus dynamiques. L’apprentissage nouvelle génération implique un alignement des leçons et activités aux styles d’apprentissages existants afin de les rendre efficaces, quelles que soient les conditions neurologiques des élèves.
Entre apprenants et entre écoles et industries : la collaboration est au centre de l’apprentissage nouvelle génération
Le NGL encourage les instructeurs à rendre les formations plus pertinentes relativement à l’avenir des apprenants et de leur vie en général. Un autre aspect de ce type d’apprentissage repose sur le caractère interactif des cours. C’est donc grâce à la collaboration que les apprenants peuvent renforcer leur compréhension et apprendre.
De plus, on n’utilise pas la capacité de mémorisation du contenu comme mesure du succès. Ce sont les normes fondées sur les compétences et qui favorisent à la fois un certain niveau d’interprétation et une application flexible que l’on prend comme points de référence d’un apprentissage réussi.
Une collaboration écoles/entreprises pour aider les élèves à résoudre des problèmes de big data
Par la suite, et dans l’optique de se voir confier des problèmes réels à résoudre ou des projets à mener à bien, les écoles du big data répartissent les apprenants en groupes. Dès lors que ceux-ci se sentent en sécurité, soutenus et pris en charge dans leur environnement d’apprentissage, ils sont plus susceptibles d’apprendre les concepts de ces technologies.
Et notamment, s’ils rencontrent des défis liés à l’apprentissage du big data ou des difficultés dans la réalisation de ces projets. En vue de former la prochaine génération de professionnels du big data, les écoles devraient accorder une importance majeure à la pensée critique et à la résolution des problèmes. Un objectif qu’elles parviendront à atteindre grâce surtout à l’APP ou apprentissage par projet.
Adopter le mode projet : minimiser l’écoute passive au profit de l’action
L’apprentissage magistral dans lequel l’élève reste assis derrière son bureau à écouter le monologue d’un prof est une pratique d’enseignement devenue obsolète. Les corps enseignant admettent depuis longtemps que pour apprendre, les élèves doivent faire au lieu de simplement écouter. C’est ainsi que l’apprentissage par l’expérimentation a modifié la physionomie des écoles. Les salles de cours sont devenues elles-mêmes modulables et plus flexibles.
Alors que des organismes d’enseignement supérieur cherchent également à former la prochaine génération de professionnels du big data via des programmes de formation diplômants, les formations qu’ils dispensent se focalisent sur les compétences en data difficilement accessibles.
Un partenariat entre écoles et industries est un moyen formidable d’aider les jeunes à mieux appréhender ce qu’est le monde professionnel. Ils découvrent à quoi ressemble le travail et ce dont on attend d’eux en occupant un poste donné. Ces apprentis auront l’occasion de voir qu’ils peuvent grimper les échelons en accédant à un poste en début de carrière, puis à un poste de niveau intermédiaire, pour arriver enfin à un poste de direction.
Permettre d’acquérir les compétences que la prochaine génération de scientifiques des données doit acquérir
Grâce à ce cadre et avec une meilleure connivence au niveau de ce que chaque domaine d’activité implique, les futurs professionnels de la data science peuvent voir où ils ont besoin de se développer davantage et comment situer leurs connaissances et expériences.
L’équipe chargée des données n’est pas là seulement pour apporter une réponse finale, mais doit fournir une solution exploitable et surtout compréhensible par toutes les parties prenantes. Il est logique que les futurs leaders en matière de données remplissent des missions de grande portée, influant sur la stratégie, les opérations, la prise de décision dans les industries de tous les secteurs. C’est pour cette raison que l’éducation doit être un effort de collaboration entre les écoles et les entreprises. Mais aussi entre les apprenants et les formateurs, les enseignants et les parents, les administrateurs et les représentants du gouvernement.
Pourquoi une collaboration écoles/entreprises pour former au big data ?
Dénicher suffisamment des profils possédant ces compétences en données est un obstacle majeur au recrutement. En cause, les compétences techniques deviennent de plus en plus sophistiquées. Pour cette raison, l’usage d’un cursus novateur qui attire les talents en pénurie dans le domaine des data est l’approche qui offre une réelle valeur ajoutée aux professionnels en herbe.
Ce pipeline transporte les élèves de l’école aux entreprises sous le statut d’apprentis diplômés. Ils y passent 20% de leur semaine à se former et 80% aux pratiques sur les données, dans un large étendu de domaines. Cela inclut l’analyse des données, la création d’applications ou d’interfaces utilisateurs…
Un sous-ensemble spécifique de compétences techniques est en forte demande, et l’IA, le big data et la cybersécurité sont les plus recherchées. Cette sollicitation incite les employeurs à conforter leur partenariat avec les organismes de formation supérieure par le biais d’initiatives.
L’apprentissage intégré au travail en fait partie, et dans le cadre duquel les apprenants doivent participer à des projets et à des recherches dans le monde réel avec l’accompagnement des professionnels en poste.
Pour l’acquisition de tous types de compétences
Du côté des recruteurs, on insiste sur l’importance de l’équilibre entre compétences techniques et compétences transversales, mais c’est difficile d’y parvenir pour de nombreuses écoles. De plus, on attend que les écoles supérieures, universités et établissements d’enseignement postsecondaire s’alignent aux besoins des entreprises en faisant en sorte que les étudiants accèdent à la fois à des compétences techniques très demandées et aux soft skills telles que la communication ou l’esprit d’entreprise. En vue d’y pallier, nombre de ces établissements devront modifier la manière dont ils fournissent les formations. C’est ainsi que de nombreux établissements d’enseignement du Big data ont conclu des partenariats industriels afin de préparer les étudiants à la réussite après l’obtention de leur diplôme.
L’importance du mentorat…
La technologie n’a de cesse d’évoluer. Raison pour laquelle les programmes de mentorat dans ce domaine sont d’une importance capitale, bien que les ressources gratuites pour apprendre le big data inondent le Web. En effet, le mentorat peut influer sur les efforts de diversité et d’inclusion dans la technologie.
À titre illustratif, des mentorats avec des femmes ayant réussi dans la tech fournissent une preuve aux filles que les femmes ont aussi leur place dans ce domaine et peuvent réussir. Il s’agit également de soutenir les entreprises manufacturières ainsi que les travailleurs en leur permettant de visualiser les possibilités de l’avenir au moyen d’outils et de compétences numériques.
… et des équipes pédagogiques expertes et externes
Quand il s’agit du digital et de la science des données en particulier, c’est inconcevable d’avoir des professeurs qui ne sont pas eux-mêmes dans une carrière liée au data. Les écoles constituent un socle pédagogique permettant d’avoir une continuité de l’enseignement.
Toutefois, à mesure que le marché évolue, elles doivent intégrer des intervenants experts au sein de leurs équipes pédagogiques. Ils doivent avoir une expertise dans leur domaine afin de permettre aux étudiants d’être au contact des innovations les plus récentes et leur apprendre les dernières tendances. Ce sont ces professionnels qui font progresser l’enseignement.
Si l’apprentissage de nouvelle génération est correctement mis en œuvre, il sera plus aisé de doter les étudiants des compétences et de l’intelligence nécessaires pour venir à bout d’importants problèmes sociétaux, par le fait d’analyser des mégadonnées ou de construire de bons modèles… En termes de Big data, la collaboration entre écoles et entreprises est un pas dans la bonne direction.
