À l’instar de ceux de Caltech Edx ou de Coursera, de nombreux Moocs d’introduction en data analytics sont prisés des aspirants data analystes, mais sont-ils suffisants pour entrer dans le domaine ? Si de plus en plus d’étudiants suivent des cours Moocs dans le monde entier, l’idée des Moocs est en fait apparue aux alentours de 2006. Leurs pionniers sont des professeurs d’universités de renom comme Stanford. edX, quant à lui a été fondé par MIT et Harvard.
Les Moocs constituent une énorme ressource de données éducatives. Si ceux traitant du numérique et de la data analytics en particulier sont plébiscités, couvrent-ils pour autant les sujets majeurs du domaine ? Parallèlement et compte tenu de leur relative jeunesse, il est tout à fait légitime de se questionner à propos de quelques points concernant les Moocs. Même s’ils sont prodigués par les meilleures universités, délivrent-ils les compétences indispensables pour les métiers de la science des données. Plus encore, sont-ils bien perçus par les recruteurs ?
Qu’est-ce qu’un Mooc ?
Une traduction littérale de leur nom, Massive Online Open Courses, renvoie à des cours en ligne ouverts et massifs. C’est un concept qui s’est notamment répandu avec l’apparition de Coursera et d’Udacity. Grâce aux Moocs, les gens du monde entier ont pu avoir accès à une vraie éducation initiée par de vrais experts. Celle-ci prend la forme de cours dispensés en ligne. Quelques années après leur émergence, ces plateformes de cours ouverts à grande échelle ont gagné en popularité. Il y en a qui sont monétisées et qui ont été créées à des buts lucratifs. Cependant, le coût de ces formations reste très modéré en comparaison à celui des diplômes traditionnels. Beaucoup de Moocs sont gratuits et certains sont en format audit.
Particularité des Moocs
La conception des Moocs a été pensé de manière à pouvoir accueillir un grand nombre d’étudiants issus de partout et disposant d’un niveau d’éducation très disparate. Cette caractéristique variée de son public exige des Moocs une structuration qui s’adapte à l’ensemble des participations en vue de leur être utile. Malheureusement, il peut en découler que certains étudiants plus en avance ou trop en retard éprouvent une certaine insatisfaction sur l’apprentissage.
D’autres préoccupations majeures sont également parfois pointées du doigt comme le possible manque d’implication de la part des enseignants. Mettant l’accent sur la connectivité inter étudiants dans cette sphère en ligne, les Moocs ont en outre une structure souvent basée sur des évaluations et des vidéos de cours.
Les Moocs peuvent-ils conférer des avantages pour l’apprentissage de la data analytics ?
Beaucoup de personnes sont d’avis que les Mooc sont l’avenir de l’enseignement supérieur. Cependant, s’il y a une part de vérité dans cette affirmation, elle est assez discutable. En effet, les Mooc ont seulement vocation à combler des lacunes de compétences. Leur principal avantage est la vue d’ensemble des thématiques qu’ils confèrent. Une manière de tâter le terrain et de déterminer si oui ou non, le domaine d’étude spécifique dans lequel vous envisagez de vous former vous convient in fine.
Les autres atouts des Moocs, c’est qu’ils restent un moyen flexible et économique pour apprendre, pour faire avancer sa carrière et acquérir des expériences éducatives de qualité. Le plus intéressant de tous les privilèges offerts par les Moocs, c’est que vous apprenez auprès de leaders et des experts de votre domaine. Ces formations sont pour la plupart dispensées par les universités prestigieuses internationales.
Les Moocs sont-ils un moyen sûr de faire carrière dans la science des données ?
Bon nombre de professionnels en data analytics persistent et signent : ils sont parvenus à leurs fins grâce uniquement aux Moocs. C’est le cas par exemple de Saurabh Jha, directeur data science chez Dell. Un autre qui affirme s’être entièrement appuyé sur les Moocs pour maîtriser les techniques de la data science est Rahul Agrawal, de Walmart Labs. Malgré cela, la croyance selon laquelle les Moocs conviendraient mieux à l’amélioration des compétences et à la formation continue des professionnels déjà établis dans l’industrie fait aussi beaucoup d’adeptes. D’après ceux qui soutiennent ce courant de pensée, les connaissances délivrées par les Moocs restent souvent superficielles. Elles ne sont aucunement suffisantes pour établir une carrière en analytics. Autrement dit, ce type de formation serait plus adapté au micro-apprentissage. Il trouve son utilité quand le but n’est pas d’acquérir une connaissance avancée sur un sujet.
Suivre des Moocs pour se former en analytics de données : pourquoi est-ce insuffisant ?
Les Moocs en data analytics peuvent ne pas être suffisants pour entrer dans le domaine pour la simple raison que ce n’est pas en quelques mois que vous pourrez l’apprendre. Il s’agit en effet d’un processus de longue haleine. De ce fait, les formations à temps plein sont considérées comme un moyen plus pertinent pour étudier la science des données en profondeur. Souvent aussi, pour se différencier des autres. Les Moocs permettent aussi parfois d’ajouter une certification supplémentaire à son profil.
Cependant, contrairement aux formations de haut niveau dispensées en Masters en data analytics, ils ne donnent pas de réel coup de pouce à la carrière. En clair, ils peuvent aider les professionnels à se perfectionner, mais ne suffisent pas pour obtenir un emploi dans le domaine de la science des données. Tout ceci met en lumière la nécessité d’aller plus loin si l’on veut monter en compétence et gagner une expertise après avoir établi une base.
Embauche dans le secteur de la data analytics : que pensent les recruteurs des Moocs ?
Comme dit plus haut, les Moocs ne permettent pas de compréhension approfondie de la data analytics comme le fait un programme de formation à temps plein. Ils durent peu longtemps et s’effectuent à un rythme soutenu. Ces raisons amènent la plupart des recruteurs à penser que les Moocs à eux seuls n’aident pas à décrocher un emploi dans la science des données. Étant donné le caractère trop facile à réaliser des Moocs, ce ne sont aucunement une option probable que les formations classiques aux yeux des recruteurs.
Par conséquent, de nombreux responsables du recrutement privilégient les titulaires de diplôme traditionnel de l’enseignement supérieur. De manière générale, c’est ce qu’ils utilisent comme mesure de réussite professionnelle. Le profil idéal à prendre pour des postes en data analyse serait ainsi pour les employeurs quelqu’un qui a des qualifications traditionnelles et qui a subi des évaluations dans le cadre d’un système universitaire rigide de délivrance de diplômes. Pour ainsi dire, les entreprises sont d’avis que les Moocs ne peuvent offrir de compréhension approfondie des techniques d’analyse des données.
Exemples de meilleurs Moocs de spécialisation en science des données
Si vous voulez entrer dans le domaine de la data analytics, certains Moocs en sciences de données se révèlent intéressants. Voici notre sélection d’exemples.
Le certificat professionnel en science des données de HarvardX, via edX
Il s’agit d’un programme incluant des cours enseignés avec R sur R Basics, la probabilité, la visualisation, l’inférence de modélisation, le Wrangling, les outils de productivité, la régression linéaire, le Capstone, le machine learning…
Analytics : Outils et méthodes essentiels (Georgia TechX, via edX)
Cette formation est enseignée à l’aide de SQL, R, et Python. Différentes thématiques sont traitées, à commencer par l’introduction à l’informatique pour l’analyse des données, l’introduction à la modélisation analytique, l’analyse des données pour les organisations… Les références en termes de Moocs en analyse des données sont bien sûr ceux proposés par les académies comme Udemy ; edx ; Coursera ; Lynda ; DataCamp ; Udacity…
Les Moocs pour entrer dans le domaine de la data analytics : quelle conclusion ?
Pour résumer, les Moocs constituent une occasion unique d’acquérir de nouvelles compétences. Ils sont un moyen intéressant de se perfectionner sur le plan professionnel. Pour ceux qui ont déjà à leur actif des connaissances dans une discipline quantitative à l’instar des mathématiques, de la physique, des statistiques et l’informatique, un renforcement des compétences peut se faire via ces cours afin de mieux explorer le domaine.
Il faut savoir que pour certaines disciplines et quelques domaines professionnels, dont la science des données, c’est surtout la pratique qui façonne l’apprentissage.
À l’heure actuelle, les titulaires de diplômes désireux d’améliorer leurs compétences en vue de répondre aux attentes du marché du travail peuvent voir dans les Moocs une ressource très fiable d’apprentissage. Ce format d’apprentissage est susceptible d’augmenter leurs chances d’évolution de carrière au sein de leur entreprise.
Compte tenu de toutes ces opinions, même s’ils ne sont pas particulièrement complets pour débuter une carrière en data analytics, les Moocs permettent de suivre l’évolution du paysage de ce milieu. Ils sont pratiques lorsqu’il s’agit d’accéder à une compétence à la fois. Quand vous aurez ainsi acquis une base par le biais des Moocs, il est préférable de trouver d’autres moyens d’enrichir vos compétences et votre expertise. Notamment, à travers des projets, la mise en réseau avec d’autres data analysts en devenir, l’étude de manuels…
