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En conséquence, les organisations mettent en place des académies internes de compétences en data science pour accélérer leur maîtrise des données et intégrer l’apprentissage au quotidien. Cette infographie présente 5 bonnes pratiques pour créer des académies data, issues de l’expérience des clients DataCamp for Business.
5 bonnes pratiques pour créer une académie des données
1. Relier l’apprentissage à des résultats transformationnels
Assurez-vous que vos objectifs pédagogiques sont alignés sur vos objectifs métier et évitez de ne viser que des résultats « basés sur les compétences ». Vous mesurerez ainsi mieux l’impact de vos formations et prioriserez les initiatives au meilleur ROI.
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Exemples de résultats basés sur les compétences |
Exemples de résultats transformationnels |
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1 000 personnes doivent monter en compétences sur Python |
Réduire les tickets envoyés à l’équipe data en formant les opérationnels à Tableau et SQL |
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Les équipes de première ligne doivent se former au machine learning |
Améliorer la précision des prévisions pour la planification de la chaîne d’approvisionnement grâce aux compétences en analyse de séries temporelles |
2. Miser sur l’engagement
La participation et l’engagement des apprenants sont essentiels pour favoriser l’adoption de votre académie data. Proposez une expérience d’apprentissage fluide et adoptez une approche marketing pour maximiser l’impact. Voici quelques tactiques à mettre en place :
- Ajouter un lien vers la page d’accueil de l’académie data dans toutes vos communications
- Lancer un podcast interne
- Créer des vidéos de témoignages d’apprenants
- Mettre en place un programme « apprenant du mois »
- Organiser des événements et avantages exclusifs pour les apprenants
- Lancer des « lunch & learn » avec vos experts internes
- Veiller à ce que vos ressources conviennent à tous les niveaux, des utilisateurs de données aux profils techniques
- Privilégier les approches expérientielles permettant aux apprenants d’appliquer leurs compétences
3. Varier les modalités d’apprentissage
Allez au-delà des seules vidéos et créez un écosystème pédagogique qui combine plusieurs modalités. Parmi celles-ci :
- Cours en ligne : choisissez des prestataires qui rendent les praticiens rapidement opérationnels
- Communauté de pratique : offrez un espace où les apprenants échangent sur leurs parcours
- Apprentissage multimodal : intégrez podcasts, webinaires, livres blancs, articles de blog et infographies au parcours d’apprentissage
- Blended learning : combinez autoformation et sessions avec formateur pour faire évoluer vos programmes à l’échelle
- Hackathons et talks d’experts : mobilisez les experts data de votre organisation pour renforcer la communauté
4. Créer des parcours d’apprentissage personnalisés
La culture des données n’est pas une compétence standardisée. Concevez des parcours adaptés aux différentes personas au sein de votre organisation. Découvrez-en plus sur les personas data dans ce livre blanc.
5. Mesurer l’impact de vos formations et itérer
Il est crucial de mesurer les performances de votre académie data au regard des résultats transformationnels définis à l’étape n° 1. Voici des méthodes de mesure courantes à adopter.
- Évaluations : elles permettent de suivre l’évolution des compétences des apprenants dans le temps
- Adoption : taux de complétion des ressources, XP gagnée dans les cours et temps passé sur la plateforme sont de bons indicateurs d’engagement
- Métriques d’engagement et de rétention : taux de participation et d’inscription, ainsi que les indicateurs d’engagement email, offrent une vision claire de l’implication des apprenants
- Changement de comportement : observer la manière dont les apprenants interagissent avec les données dans votre organisation, l’impact sur les résultats transformationnels et la rétention des apprenants vs. non-apprenants constitue un excellent indicateur du changement de comportement et du ROI