Dans le cadre d’une formation en data analytics, l’implication de l’industrie dans l’éducation est plus qu’une nécessité. Cela offre un avant-goût de l’essence du métier en situation réelle avant d’intégrer une équipe de data analystes. Le Big Data appelle à l’exploitation statistique d’une masse importante de données, plus ou moins structurées et qui se présentent souvent en flux continu.
Son objectif premier est de permettre la réussite de l’interprétation de la data d’une entreprise en temps réel en vue de la mise en place d’actions correctives notamment. De ce fait, les entreprises sont en quête permanente de talents qualifiés pour réussir cette tâche difficile : exploiter leur potentiel Data. De cela dépend la capacité à décider de l’entreprise, de sa capacité à piloter et anticiper les changements. L’analyse des données en possession de l’entreprise implique de rendre intelligibles ces notions de Compétences Data, de stratégie, de potentiel et de culture. Cela se fait par le biais d’une formation adaptée aux besoins du marché.
Pourquoi favoriser le développement professionnel des futurs diplômés en data analytics par la collaboration industrie/éducation ?
Dans l’apprentissage du traitement des data, la question n’est pas uniquement d’être bien outillé pour prétendre à une utilisation correcte des données. Il s’agit surtout de pouvoir compter sur les compétences d’experts du domaine pour construire la culture data-driven de l’entreprise. Cela inclut les process et les routines de travail qui restent à déterminer. Pour ce faire, la qualité de la formation en data analytics prime et elle repose sur le partenariat industrie/éducation.
Pour cette raison notamment, le premier critère qui doit venir à l’esprit des formateurs est la mise en application simultanée des cours théoriques (en laboratoire ou avec l’assistance des professionnels d’entreprise). Cette étape favorise la consolidation des acquis théoriques.
En forte demande, les professionnels de la data sont également confrontés à défis complexes. Partant de ces constats, le moment est venu d’impulser de nouvelles manières de former et d’encadrer les aspirants data scientists en améliorant les méthodes d’apprentissage.
Que fait un analyste de données concrètement ?
Les analystes de données ont pour mission de transformer les données brutes en informations susceptibles de faciliter la prise de décision au sein des entreprises. Pour ce faire, ils doivent être à l’aise avec les statistiques, l’analytique, et détenir de solides compétences en communication. En effet, les data analystes sont amenés à créer des rapports, des visualisations, des tableaux de bord. Leurs connaissances techniques leur servent aussi à créer d’autres produits de données.
En outre, ils s’occupent de la mise en œuvre des stratégies relatives aux données. Cet aspect de leur travail les conduit à travailler avec des bases de données, des processus de développement de logiciels. Ils sont au cœur de l’amélioration des processus. Le data analyste soutient l’entreprise dans son accès à la maturité Data qui repose sur 5 axes :
- Le potentiel data ou l’évaluation de la richesse et de la diversité des données accessibles. Il sert à définir le potentiel de valorisation.
- La stratégie data, la capacité de l’entreprise à créer de la valeur à partir de ses données. Le data analyste définit alors les actions pour incorporer les données dans celle-ci.
- La culture data qui regroupe les aspects en lien avec la sensibilité des acteurs concernant l’utilisation des données.
- L’organisation et la gouvernance. Celles-ci relèvent des règles d’optimisation de la gestion des data.
- Les compétences data ou skill data, les moyens humains engagés pour faire valoir ces données.
Les organisations veulent des personnes ayant déjà des experiences et qui ont déjà travaillé avec des données. Le moyen le plus sûr de se positionner est par conséquent de disposer d’un portfolio démontrant vos compétences en matière de data analyse.
C’est dans ce contexte qu’une collaboration entre l’éducation et l’industrie s’avère indispensable. Ce partenariat constituerait en effet la manière la plus directe d’accéder à cette expérience professionnelle et d’acquérir à cet ensemble de compétences.
L’éducation Data analytics : l’implication nécessaire de l’industrie dans l’éducation
Dans les travaux du numérique à l’instar de la data analytics, on note l’importance d’évaluer l’attractivité d’une entreprise du point de vue de la nouvelle génération de diplômés. Permet-elle aux apprenants de postuler à une alternance ou à un stage avant d’obtenir leur diplôme ? L’expérience pratique étant l’objectif de cette démarche.
Et dans la mesure où l’apprenant accède à des performances exceptionnelles, a-t-il des chances d’intégrer l’entreprise en devenant employé permanent ? Avec la formation en interne, l’implication des industries ou des communautés locales peut mener à la fidélisation des meilleurs talents de la data analytics. Dans cette perspective, il parait essentiel de réfléchir sur les manières dont l’industrie peut s’impliquer pour, non seulement favoriser l’orientation des jeunes vers les formations techniques, mais surtout, de les aider à les réussir.
Préparer les meilleurs profils en data analytics à l’embauche avec l’alliance entre industrie et éducation
En vue de leur donner un ensemble de compétences avancées, il importe de dispenser aux apprenants, quel que soit leur âge, un apprentissage dans des situations réelles. La formation en data analytics doit leur fournir une gamme de compétences, qui leur permettrait de relever des défis supplémentaires tels qu’une contrainte de temps ou qui exigerait un sens aigu de la communication. Plusieurs possibilités et méthodes sont envisageables pour préparer la nouvelle génération pour être de meilleurs candidats à l’embauche.
L’entraînement pratique permis par un partenariat éducation/formation
La formation conçue en partenariat avec l’industrie est intéressante en ce sens où elle permet d’acquérir des compétences avancées. S’ajoutent à cela une expertise technique, un savoir-faire, que l’entraînement (ou les exercices de cas réels) va pouvoir maintenir et faire progresser dans le temps. Cette approche est un vrai plus des meilleures formations en sciences de données. Témoignant d’une plus grande efficacité pédagogique, elle promet un meilleur taux de rétention de l’information. En effet, les stagiaires vont pouvoir s’exercer, et de manière régulière, sur des cas concrets et de vraies données.
Le programme doit également se réfléchir de manière à offrir aux apprenants des ressources techniques spécialisées et à des mentors. On peut aussi penser à un espace de carrières organisé par des sponsors corporatifs et gouvernementaux. Cela, dans l’objectif d’optimiser l’acquisition des compétences transversales et techniques.
Évidemment, ce sera aussi des occasions pour ces professionnels de la data nouvellement créés, de connaître les dernières tendances. Ce qui leur permettrait de s’adapter plus facilement aux nouvelles techniques ou méthodes sur le lieu de travail. Ces caractéristiques combinées au fait que les aspirants data analystes acceptent souvent des offres d’emploi pour l’expérience, seraient les meilleures illustrations de la collaboration entre l’éducation et la formation en data analytics. C’est aussi un point auquel il convient d’être attentif pour aider à combler la pénurie de talents.
Le mentorat pour former et encadrer la prochaine génération de data scientifiques
Des études rapportent que sans un modèle de rôle dans l’industrie, certains futurs diplômés en data analystics se démotivent en route et abandonnent l’idée d’une carrière dans l’analytics. Dans ce contexte, le mentorat est une excellente idée pour gagner leur confiance en établissant le contact avec ces étudiants.
S’inscrivant dans la collaboration entre éducation et industrie, les professionnels expérimentés du domaine sont les mieux placés pour devenir les mentors de leurs successeurs. Pour autant, le mentorat ne doit ni être vu ni conçu comme un processus rigide. L’expérience peut se présenter comme quelque chose d’aussi simple que de discuter sur un sujet technique ou d’aider l’apprenant à gagner des concours…
Vers une transformation des compétences en interne
Certains grands groupes instaurent des programmes de transformation des compétences en interne en vue de pallier la pénurie des talents en data analytics. Cette démarche a un double avantage : offrir de nouvelles perspectives de carrière aux collaborateurs de l’IT. Mais il y a aussi la possibilité de capitaliser sur le fait qu’ils maitrisent les infrastructures en place.
Ces organismes d’enseignement internes sont d’ailleurs de très bons niveaux. L’expérience sur terrain va permettre d’affiner aussi bien les compétences techniques que les soft skills utiles dans les métiers de la data. Nous voyons ainsi que les couloirs de l’université ne sont pas les voies exclusives pour travailler dans le numérique.
Les programmes d’immersion pour bien préparer une carrière dans la technologie
Apprendre n’est pas la même chose que faire. C’est toute la raison d’être de ces programmes immersifs issus des collaborations entre éducation et industrie. Ils enseignent à la future génération spécialisée en data analytics toutes les compétences dont ils ont besoin pour avoir un impact dans la communauté qui les entoure. Au sein des entreprises technologiques, il pourrait être intéressant d’engager les futurs data opérateurs par l’organisation des concours ou des propositions d’expériences professionnelles à l’initiative de la direction.
La même suggestion pourrait être adressée aux universitaires et aux responsables étatiques. Confronter les apprenants à des cas réels constituerait en effet des occasions de mettre à l’épreuve leurs compétences. De plus, ces types de résolution de problème sous pression les obligent à réfléchir pour identifier des solutions.
Les avantages offerts par le partenariat éducation/industrie en data analytics en résumé
En travaillant conjointement avec l’industrie, les organismes de formation offrent aux apprenants des occasions de mettre leurs nouvelles compétences en pratique avec de vraies données. Ils peuvent aussi bénéficier d’un accompagnement individualisé en vue de décrocher un poste. Mais surtout, des instructeurs bien rodés seraient d’une aide inestimable dans l’acquisition rapide et efficace de compétences pratiques.
Au final, l’effort conjoint de l’industrie et de l’éducation pourraient aider les futurs diplômés à acquérir un bagage solide pour lancer leur carrière en data analytics. Pour conclure, les véritables prouesses en exploitation des données tiennent souvent des connaissances pratiques tirées d’expériences sur terrain. Elles s’acquièrent à travers des bootcamps d’entraînement, des stages, des cours en ligne ou l’alternance.
