Un bootcamp est à l’origine un programme d’entraînement intensif utilisé par l’armée américaine. Un bootcamp data est une formation intensive destinée aux développeurs désireux de se former en data science. En quoi cela consiste-t-il ? Quels sont les avantages et inconvénients du bootcamp data ? Des éléments de réponse dans cet article. 

Le bootcamp en quelques mots

Le bootcamp est un nouveau mode de formation au développement web. Il est appelé ainsi parce que le programme est intensif. La durée de la formation bootcamp est également très courte. En d’autres termes, si vous suivez ce type de formation en data science, vous allez suivre une formation accélérée sur la data science. Cette formation se fait généralement en présentiel. L’objectif est de vous offrir toutes les connaissances nécessaires pour vous permettre de répondre immédiatement aux exigences du marché du travail de ce nouveau métier informatique. 

Le bootcamp en data science convient autant aux personnes en reconversion professionnelle qu’aux jeunes qui font leurs premiers pas dans le monde du travail. Les entrepreneurs qui souhaitent développer leur propre application peuvent également suivre un bootcamp spécialisé dans la data science. 

Pourquoi opter pour un bootcamp en data science ?

Le bootcamp en data science est, sans conteste, la manière la moins chronophage possible pour se former. Vous gagnez énormément de temps sur votre parcours de formation. De plus, le tarif est relativement abordable. Dans un bootcamp, vous apprenez en pratiquant. Vous serez confrontés à la réalité du métier et découvrirez comment y faire face concrètement. Vous vous familiarisez avec les nombreux langages incontournables pour mieux cerner la data science. 

La concurrence est rude en matière de data science. Si vous voulez vous démarquer, le bootcamp en data science est fait pour vous. Vous y apprendrez toutes les technologies les plus pertinentes et surtout les plus récentes en matière de data science. Le temps de la formation est aussi rapide, ce qui vous permet d’entrer rapidement sur le marché du travail. Rassurez-vous, à l’issue de la formation, vous obtiendrez une certification, attestant de vos connaissances. 

Si vous êtes un néophyte, avant de suivre un bootcamp en data science, il serait plus judicieux d’en savoir plus sur le sujet. Cela vous aidera à mieux suivre la formation intensive qui vous y attend. 

Qu’est-ce que la data science ?

La Data science ou science des données est une discipline assez récente. Personne n’a apporté une définition assez claire de ce terme. Chacun a sa propre définition de la data science. La science des données est née de la fusion entre le big data et la statistique. Ainsi, certains affirment que le data scientist est en fait un statisticien qui maîtrise le codage. D’autres vont droit au but et affirment sans ambages que la Data Science est tout ce qui a trait aux données. Il s’agit pourtant d’une affirmation un peu vague parce que cela peut englober tout et n’importe quoi.

Wikipédia définit la data science comme un concept qui unifie à la fois les statistiques, l’apprentissage automatique, l’analyse des données afin de mieux comprendre et analyser les phénomènes réels à l’aide de données. Pour faire simple, on peut dire que la data science n’est autre que la discipline destinée à rendre les données utiles. 

Comment rendre les données utiles au quotidien ? 

De tout ce qui est dit, on peut conclure que la data science est une association entre l’apprentissage automatique, les statistiques et l’analyse des données. Évitons toutefois les extrapolations. La différence entre l’expert en apprentissage automatique et le statisticien ne se résume pas à la différence de langage utilisé. En effet, cela ne se résume pas au fait que l’un utilise Python et l’autre le langage R. Les logiciels évoluent et il est désormais même possible de faire de l’apprentissage automatique par le biais du SQL. Il ne faut pas non plus tout diviser à l’aide d’algorithmes, parce que l’on constate qu’en data science, il est possible d’utiliser le même algorithme pour exécuter différentes actions. Tout cela est bien beau direz-vous, mais concrètement, qu’est-ce que la data science, et où est la question d’utilité dans tout ça ? Un peu de patience, nous y arrivons. 

Tout est question de décision. Attendez, vous allez vite comprendre. Quand il n’y a pas de décision à prendre, c’est-à-dire quand tous les faits sont visibles, l’analyse des données est suffisante. Quand on a une décision à prendre, on a recours aux statistiques. Et quand la situation implique plusieurs décisions, l’apprentissage automatique entre en jeu. Gardons à l’esprit que de nos décisions résultent nos actions qui affectent d’une manière ou d’une autre le mode qui nous entoure. En prenant les bonnes décisions, nous pouvons tirer parti des données. Pour bien comprendre, prenons un exemple bien précis. Vous croyez au père Noël, c’est l’une des données dont vous disposez. Cette donnée est sans importance, à moins qu’elle n’affecte votre comportement d’une manière ou d’une autre. Les conséquences potentielles de comportement déterminent la réelle force de cette donnée. 

Transposons maintenant cette affirmation dans le monde de la data science. Si vous avez devant vous une multitude de données dont vous ignorez l’importance, vous avez recours à l’analyse de données. Si vous voulez agir avec « sagesse », vous userez de statistiques. Enfin, si vous voulez établir une démarche à suivre, vous vous tournerez vers l’apprentissage automatique. Voilà les trois manières de rendre les données utiles au quotidien. Telles sont les finalités de la data science. 

Quelle est la réelle utilité de la data science ? 

Cela semble plus clair pour vous ? Nous allons approfondir pour mieux vous aider à comprendre. 

L’analyse des données pour trouver l’inspiration

Vous avez face à vous une quantité d’informations non négligeable. En tant que spécialiste en data science, votre première mission est d’explorer ces données pour juger de leur intérêt. En termes techniques, cela s’appelle l’exploration de données analytiques, l’analyse descriptive de données, ou encore l’analyse exploratoire des données ou découvertes de connaissances. Peu importe comment l’on nomme cette étape, la règle à suivre est que vous ne pouvez tirer de conclusions que sur ce que vous pouvez voir. C’est l’étape la plus simple dans l’étude des données. Pour bien comprendre, prenons, là encore, un exemple bien précis. Considérez l’ensemble de données qui se présente à vous comme un groupe de négatifs dans une chambre noire. Votre mission consiste à utiliser l’équipement à votre disposition, à faire ressortir les images le plus rapidement possible. Vous n’avez pas à vous occuper des circonstances de la prise de photo, ce qui s’est trouvé hors du champ. Vous devez juste trier les photos, voir quelles sont les plus pertinentes et celles qui ne le sont pas.

Cela peut sembler impressionnant au début, mais avec de l’entrainement, vous verrez qu’il n’y a rien de plus simple. Vous pouvez devenir analyste de données et être un expert en data science. 

La statistique, pour agir avec sagesse

L’analyse des données vous a sûrement inspiré, vous avez une première idée de la question. Mais à ce stade, il n’est pas encore facile de prendre une décision. C’est là que la statistique entre en jeu. Avant de prendre une décision importante qui implique un contrôle des risques, l’expert en data science ne peut pas faire l’impasse sur les statistiques. Il lui faudrait en effet tirer des conclusions sur des choses qui vont au-delà des données en sa possession. Ainsi, avant de lancer un programme d’IA, par exemple, vous devez vérifier son fonctionnement. Quelles sont les chances pour que l’IA puisse remplir son rôle, quels sont les risques ? Après avoir fait cette étude, vous verrez s’il est opportun de lancer l’IA ou si des ajustements sont encore nécessaires.

L’apprentissage automatique, pour mieux étiqueter les choses

L’apprentissage automatique est cette partie de la data science qui consiste à mettre en place des recettes d’étiquetage sur les choses. En d’autres termes, cela consiste à reprendre la description d’une chose afin de mettre un nom dessus. Un exemple devrait vous aider à comprendre. Quand vous voyez l’image d’un chat à l’écran, vous savez immédiatement que c’est un chat. En coulisse, les neurones de votre cerveau œuvrent pour identifier cette image comme un chat. L’apprentissage automatique, c’est à peu près la même chose. C’est une manière différente d’apprendre à un programme. Grâce à l’analyse de données, il est possible de programmer à l’aide d’exemples et non d’une liste d’instructions. Pour faire plus simple, il n’est plus nécessaire d’entrer à la main un programme qui permettrait de transformer les données en étiquettes. On utilise les données pour établir un algorithme d’apprentissage permettant à l’ordinateur d’étiqueter les choses.

L’apprentissage automatique prend ainsi toute son importance, parce qu’il permet à l’ordinateur d’accéder à une large catégorie de tâches auparavant inaccessibles.

Comment reconnaître un data scientist ?

Comme vous avez pu le voir, le domaine de la data science est vaste et englobe plusieurs domaines. Comme l’a dit Drew Conway’s dans son diagramme de Vell, la data science, c’est un peu un mélange de compétences spécialisées, de connaissances en maths et en statistiques et des compétences en piratage informatique. En effet, dans la data science, on peut trouver aussi bien de l’apprentissage automatique, de la recherche traditionnelle et du codage, d’où la question du « hacking ». Une personne qui ne maîtrise qu’une partie de ces données ne peut se targuer d’être un data scientist. Conformément à la définition donnée plus haut, un data scientist « complet » doit maîtriser à la fois l’analyse de données, les statistiques et les questions d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. 

Qu’est-ce que l’ingénierie des données ?

La question qui revient souvent est celle de savoir si une personne spécialisée dans l’ingénierie des données peut être considérée comme un spécialiste des sciences des données ? Théoriquement, oui, et pourtant, il est préférable de faire la part des choses. L’ingénierie des données est un domaine sophistiqué qui doit être séparé de la science des données, telles que nous l’avons défini jusqu’ici. Pourquoi cela ? Tout simplement parce que cette discipline est bien plus proche du génie logiciel que des statistiques. 

Quelle peut être la différence entre l’ingénierie des données et la data science ?  Pour faire simple, voyons cette différence comme une situation d’avant et après. Vous ne comprenez toujours pas ? La suite va vous éclairer. Tous les travaux techniques réalisés en amont pour créer des données relèvent plus de l’ingénierie des données. Par contre, tout ce que vous réaliserez pour traiter ces données qui se sont créées font partie de la science des données ou de la data science.

Où est la place de l’intelligence décisionnelle ?

Nous avons parlé plus haut de la place de la prise de décision dans la data science. L’intelligence décisionnelle ou ID fait-elle donc partie de la data science? C’est un peu compliqué puisqu’elle relève à la fois de la discipline d’ingénierie et de la science des données. Elle englobe aussi des éléments pris à la gestion et aux sciences sociales. 

En gros, il s’agit d’un ensemble d’éléments issus de la science des données qui ne sont pas concernées par la recherche. 

Vous savez à peu près ce qu’est la data science, mais vous ne savez pas encore si suivre un bootcamp data est intéressant pour vous ? Ce qui va suivre vous aidera à prendre votre décision. 

Comment savoir quel bootcamp data est fait pour moi ?

Pour savoir si une formation bootcamp data est pertinente pour vous ou non, il vous faut identifier la partie de la data science que vous avez besoin d’approfondir. Si vous n’en avez aucune idée, que vous êtes tout simplement curieux, alors vous avez sûrement besoin d’une formation axée sur l’analyse des données. 

Si vous y voyez déjà clair, tout dépend du nombre de décisions que vous souhaitez prendre. Voulez-vous prendre peu de décisions? Si la réponse est non, vous devez, encore une fois, vous tourner vers l’analyse des données. Si la réponse est oui, tout dépend du niveau d’importance de votre prise de décision. Les décisions sont importantes ? Alors, vous devez vous tourner vers la statistique, puisque la rigueur est de mise. Vous devez tout simplement classifier les données ? Vous devez maîtriser les techniques d’analyse de données. 

Voulez-vous prendre une grande quantité de décisions, mais vous ne savez pas comment vous y prendre ? Ces prises de décisions incluent-elles l’utilisation de données ? Si la réponse est oui, vous devez vous tourner vers l’apprentissage automatique. 

Le mot de la fin

Vous l’aurez sans doute déjà compris, il est difficile de maîtriser tous les domaines de la data science. Le data scientist idéal doit maîtriser aussi bien l’analyse des données que l’apprentissage automatique et les statistiques. Lors de votre parcours, vous avez sûrement étudié l’un de ces aspects de la data science. La plupart des grandes entreprises emploient une équipe de data scientists, dont les membres maîtrisent une partie de ces aspects. Toutefois, pour être plus compétitifs, il est préférable d’avoir des notions dans chacun de ces aspects. Ainsi, si vous êtes spécialisé dans l’analyse des données, vous vous démarquerez plus facilement des autres en ayant des connaissances en statistiques et en apprentissage automatique. 

Le bootcamp data prend ici toute son importance. Vous avez le choix entre plusieurs types de bootcamp. Vous pouvez ainsi choisir la branche qui vous convient le mieux. L’intérêt d’apprendre en bootcamp est que vous allez apprendre en appliquant. En d’autres termes, vous n’allez pas étudier uniquement la théorie. Vous allez immédiatement appliquer ce qu’on vous enseigne. Une fois sur le marché du travail, vous serez immédiatement opérationnel. Vous serez déjà familiarisé avec les outils à utiliser et ce n’est pas tout, les enjeux réels de la data science n’auront plus de secrets pour vous. L’autre avantage de recourir au bootcamp est que la formation est souvent courte. Même si vous avez déjà un travail, il vous sera plus simple d’aménager du temps pour suivre la formation. Le dernier point, et non le moindre, le coût de la formation est également relativement abordable comparée à une formation classique. 

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