Devant l’essor de la data analytics dans les entreprises, les offres académiques s’adaptent au niveau des cursus proposés par les universités. Les progrès de l’informatique avec la présence massive des données obligent à repenser le paradigme informatique. De nos jours, les mégadonnées, l’intelligence artificielle ou IA à laquelle se rattache l’intelligence artificielle, corroborent un état de fait.
C’est qu’il y a un besoin notable de monter en puissance au niveau de la formation dans ces domaines de compétences. À ce titre, les universités doivent se positionner dans le paysage en même temps que les écoles d’ingénieurs. Ces dernières ont été les plus rapides à s’adapter en profitant en plus d’un important réseau ou d’une collaboration avec les industriels.
Pourquoi les universités devraient-elles exploiter le Big Data ?
Sur ce point, les universités ont besoin de l’Analytics pour :
- Faire correspondre les formations aux compétences recherchées sur le marché de l’emploi.
- Faire évoluer leurs offres de formation tout en individualisant l’apprentissage. Les données contribuent à développer un suivi personnalisé fondé sur les données éducatives et au moyen de l’Adaptive Learning ou des technologies de Learning Analytics.
- Améliorer autant l’attractivité que la visibilité de l’établissement à l’échelle internationale.
- Concevoir une dynamique open data à partir des données de recherche.
- Mieux gérer les structures éducatives et favoriser les synergies avec les différents partenaires.
- Au niveau purement pédagogique, le Big Data dans les universités a pour enjeux une meilleure compréhension des problématiques et besoins des étudiants de la génération Y et Z. Les données offrent une meilleure compréhension des causes de décrochage afin d’accompagner au mieux les étudiants dans leur parcours.
Parce que les data scientists sont recherchés en urgence
En même temps que l’expansion des données, le besoin de compétences en data, toutes disciplines confondues, s’accroit. On n’y pense pas toujours, mais les enjeux et bénéfices des formations en data analytics concernent aussi les professionnels non techniques, car l’expansion rapide des processus inhérents aux données au sein des entreprises exige au moins une connaissance basique des outils analytiques courants.
C’est le cas des outils de data visualization. C’est pour cela d’ailleurs qu’une série de ces outils commence à trouver leur place dans les cursus portant sur d’autres disciplines.
Ces outils trouvent leur utilité dans la résolution des problèmes organisationnels classiques. N’exigeant pas de diplôme technique ni de connaissances statistiques pointues, leur usage contribue pourtant aux opportunités stratégiques des organisations.
Intégrer la data analytics dans les cursus des universités pour la démystifier
L’approche de la data analyse et des compétences technologiques semblables, pour la plupart des entreprises, a consisté à les centraliser au sein des services techniques. Elles sont classées parmi les compétences se trouvant en dehors des disciplines non techniques.
Généralement, les dirigeants d’entreprises pensent que l’exploitation des données demande l’assistance des professionnels experts des données et disposant de l’expertise nécessaire pour transformer les données brutes en des informations significatives.
Toutefois, cette pratique va créer une fausse croyance laissant à penser que les compétences fondamentales en matière de données sont inaccessibles et ne sont pas à la portée de tous et que par conséquent, le mieux est de les laisser aux « data people ».
Une croyance qui est en train de changer
Heureusement, l’augmentation de la disponibilité des données bouscule cette croyance. Mais surtout, certains programmes comme les formations commerciales ou d’autres cursus dans les universités commencent à reconnaître l’importance d’inclure l’apprentissage de la data analytics dans leurs programmes d’étude. Ce, même si le besoin tend à dépasser la pratique.
Cursus de data analytics dans les universités : la tendance des formations en alternance
Au sein des universités, une tendance est apparue : la formation en alternance, comme en proposent aujourd’hui beaucoup d’écoles d’ingénieurs. On constate une augmentation des demandes même si cela reste marginal dans tous les masters.
À Niort par exemple, une formation d’ingénieur en Big data et IA en alternance a été mise en place et l’établissement réfléchit à l’instauration d’un certificat en IA. En outre, des formations niveau Bac ou Bac +1 s’articulant autour des métiers de la data, plutôt axé sur l’informatique que les statistiques, est aussi envisagé. Certaines universités proposent des cursus en entreprises en situation de travail.
Quels outils d’analyse de données peuvent être utiles aux diplômés non techniques ?
Les universités devraient intégrer la data analytique dans leur cursus, car plusieurs catégories d’outils peuvent servir aux professionnels non techniques. La première relève d’outils descriptifs avec lesquels on peut connaître ce qu’il y a dans un ensemble de données et le sens que l’on peut en tirer. S’appuyant sur des données antérieures, certains outils permettent de prédire des résultats probables.
Les cursus académiques peuvent aussi présenter des outils permettant une segmentation des data en groupes ou classes afin de démontrer les corrélations significatives entre elles. Ensemble, ces compétences en data analytics pourraient être enseignées à l’université dans des cursus et des disciplines n’ayant pas forcément de lien avec l’analyse des données.
L’inclusion de la data analytics dans les programmes des universités : une nécessité
D’un point de vue pratique, quelques outils d’analyse de données ne faisant pas partie des programmes universitaires pourraient bien s’avérer utiles pour répondre aux scénarios communs auxquels sont susceptibles de se confronter les futurs diplômés. De préférence, ces compétences ne devraient pas rester facultatives aux programmes non techniques.
Au contraire, il faut les intégrer dans plusieurs cours de base. Soulignant l’applicabilité des outils d’analyse des données aux problèmes opérationnels classiques, cela est également une manière de démystifier la science des données.
Maîtriser l’analyse des données peut grandement impacter l’employabilité des diplômés. Les apprenants qui appréhendent ces outils sont en mesure de développer leurs propres compétences en data analyse et atteindre ainsi des niveaux plus élevés de productivité et d’efficacité dans l’exercice de leur métier.
Comment les universités peuvent-elles inclure la data analytics dans leurs cursus ?
En recadrage de la compréhension des étudiants de la data analyse est utile si l’on veut intégrer efficacement ce domaine dans l’enseignement non technique. Son apprentissage est souvent abordé avec appréhension, car les étudiants non techniques se croient nuls en mathématiques et en statistiques.
Les données n’étant pas présentes dans leurs programmes de base, ils croient manquer d’expérience avec ce type de contenu. Toutefois, à condition qu’on leur explique les cours dans des contextes réels, les étudiants non techniques peuvent parfaitement réussir à exploiter les données et utiliser correctement les outils.
Cela suppose d’utiliser des scénarios pédagogiques authentiques. En clair, ces compétences s’acquièrent dans les pratiques simulées des cas réels.
Quelles compétences en data analytics acquérir dans les cursus d’universités ?
La découverte des données, la prédiction et la segmentation sont les compétences analytiques auxquelles les étudiants peuvent facilement accéder.
Prédiction
En vue de faire des prédictions sur l’avenir, l’apprentissage à utiliser des groupements de données antérieures est utile. Les outils de prédiction comprennent la régression simple et multiple, la prévision, la régression logistique.
Découverte des données
Dans ce contexte, on apprend à visualiser les données, à résoudre des problèmes avec par exemple des données erronées ou manquantes. On apprend à ce stade à diminuer la dimensionnalité des data pour en affiner l’analyse.
Les étapes du processus de découverte de données
Même si on connait les champs constituant le fichier des data, 3 étapes essentielles sont incluses dans le processus de découverte des données. Ce sont la visualisation des données, le nettoyage et la réduction.
La visualisation
Elle peut s’effectuer soit à l’aide d’outils de visualisation graphique, soit avec des résumés numériques. Le but : inspecter les données et conférer un moyen efficace pour présenter les résultats. En principe, on utilise les techniques de visualisation au stade du prétraitement du processus d’analyse des data.
Grâce à celles-ci, on parvient à déceler les erreurs évidentes (exemple : âge indiqué de clients 500). En outre, on peut facilement remplacer les valeurs manquantes, éliminer les lignes dupliquées ou rectifier d’autres erreurs. Plus que d’assurer des données propres, les techniques de dataviz favorisent la découverte libre permettant d’identifier des modèles intéressants ou d’avoir une meilleure compréhension de la structure des données.
Le nettoyage des données
Ce processus se rattache à la visualisation des données. Parmi les défis de l’enseignement ou de l’apprentissage du Big data figurent les valeurs aberrantes et les data manquantes dans les ensembles de données. Les questions qui doivent se poser sont par exemple « les fourchettes de point de données sont-elles concevables ? » « Comment traiter les données manquantes ? » En cas de valeurs aberrantes, quelle stratégie utiliser pour les traiter ? »
La réduction des données
Après la visualisation et le nettoyage des données, et une fois qu’on se familiarise avec le contenu du groupement des données, il est maintenant possible de prendre des décisions éclairées sur la façon de traiter les données. La suppression des lignes d’enregistrement inutile facilite l’analyse des données.
Pour conclure
La transformation digitale des entreprises impose ses défis dans l’univers professionnel. C’est une raison suffisante pour que l’enseignement supérieur inscrive des composantes numériques dans ses programmes, mais aussi dans son fonctionnement. Ce, pour répondre à un seul objectif : permettre aux diplômés de faire face sereinement à l’évolution des compétences recherchées, rendant indispensable la montée du niveau de qualification.
Bien que nous n’ayons vu dans ce dossier que quelques sous-ensembles de compétences en data analyse, elles s’annoncent pertinentes pour relever les défis actuels du big data. Néanmoins, les outils restent des outils. L’état d’esprit analytique demeure le principal moteur d’une exploration efficace des données, ainsi que de celle des outils de data analytics.