Récap Radar — Certification en data science : est-ce que ça vaut le coup ?

Kennedy a également évoqué la grande variété de certifications proposées par de nombreuses organisations et éditeurs. Il faut distinguer clairement une attestation de fin de cours d’une véritable certification de connaissances. La première est un bon levier de motivation pour terminer une formation, tandis que la seconde atteste d’un niveau de compétence. 

Remynse a ensuite décrit le cycle de vie des certifications data. Selon elle, certaines certifications centrées sur des outils peuvent perdre rapidement de leur intérêt si ces outils ne s’imposent pas ou deviennent obsolètes. D’autres offrent une valeur durable et valident des connaissances utiles pendant des années. Elle a expliqué que nombre de nouvelles certifications sont « construites autour d’études de cas ou d’exemples réels », ce qui vous permet de prouver — à vous-même comme aux employeurs — que « vous êtes prêt pour le terrain ».  

Kennedy a ensuite présenté les deux grands types de certifications data : celles axées sur les outils, généralement proposées par l’éditeur de l’outil, et celles axées sur les métiers, indépendantes des outils ou des technologies. Parmi les certifications outils, on peut citer les certifications sur des langages comme R ou Python, ou sur des solutions de visualisation. Côté certifications métiers, on retrouve par exemple les certifications Data Analyst ou Data Scientist de DataCamp, qui valident les compétences typiques requises pour ces rôles. 

Avantages et limites des certifications

Face à la diversité des certifications disponibles, le panel a passé en revue leurs avantages et inconvénients. Les intervenantes ont expliqué en quoi une certification peut compléter un diplôme orienté carrière et renforcer le récit que vous présentez aux recruteurs, tout en mettant en garde contre l’accumulation excessive de certifications qui peut brouiller ce récit. 

Remynse a expliqué que les diplômes universitaires (licence, master, etc.) demandent beaucoup de temps pour des retombées parfois moins axées sur la pratique et les missions. Avec les certifications, « vous validez vraiment les compétences pertinentes pour le poste que vous visez ». Le processus reste exigeant, mais l’investissement est plus ciblé et offre une formation plus directement opérationnelle. Elle a également souligné que les diplômes évoluent souvent moins vite que les certifications pour intégrer des contenus à jour.  

Kennedy a rappelé que les certifications apportent de la crédibilité à vos connaissances, quelle que soit la manière dont vous les avez acquises. C’est leur principal intérêt et leur valeur. Elles vous obligent aussi à franchir des étapes concrètes vers la maîtrise. Une certification est une récompense tangible et légitime au terme d’un effort intellectuel, à l’image d’une licence ou d’un master après des études.

Kennedy a ensuite recommandé de cibler précisément vos certifications pour consolider votre histoire face aux recruteurs. Remynse a ajouté qu’une certification raconte que vous « avez pris le temps, appris un sujet, étudié sérieusement, pratiqué, maîtrisé, et que vous avez su le démontrer en obtenant une certification ».

Si construire un récit convaincant grâce aux certifications est un atout clair, en accumuler trop — ou trop disparates — peut desservir votre candidature. Du point de vue de Bricker, en tant que recruteuse, un CV truffé de certifications rend l’histoire moins lisible et diminue la valeur des certifications réellement pertinentes pour le poste. 

Aperçu du processus de certification DataCamp 

Dans la dernière partie, Kennedy a détaillé les certifications DataCamp et la façon de les réussir. Elle a présenté les certifications data analyst et data scientist, à quoi s’attendre en tant que candidat, ainsi que les évolutions à venir. Pour en savoir plus sur les certifications DataCamp, rendez-vous ici. Plus en détail, voici les compétences et aptitudes évaluées selon les certifications. 

Certification Data Analyst

La certification Data Analyst évalue les compétences suivantes :

• Gestion des données : capacité à interroger, nettoyer et agréger des données avec SQL et des outils de bases de données.
• Analyse exploratoire : capacité à analyser les données et à interpréter les enseignements qu’elles offrent
• Code prêt pour la production : capacité à écrire un code de qualité, lisible, en Python ou R et en SQL
• Fondamentaux de l’analytics : bonnes pratiques pour analyser les données 
• Expérimentation statistique : compétences nécessaires pour concevoir des expériences pertinentes avec des données
• Communication des données : capacité à communiquer des insights à divers interlocuteurs

Certification Data Scientist

La certification Data Scientist couvre les mêmes compétences que la certification Data Analyst, et va plus loin en évaluant les domaines suivants :

• Développement de modèles : capacité à créer des modèles d’apprentissage automatique en Python ou en R
• Programmation pour la data science : capacité à produire un code de haute qualité, lisible et prêt pour la production pour des systèmes et solutions de data science 

Vicky a rappelé que la certification DataCamp a été pensée comme « une reconnaissance officielle attestant qu’un individu a atteint le niveau de compétence requis pour être Data Scientist ou Data Analyst ». 

Au-delà de l’examen, l’obtention d’une certification donne accès à des services carrière et à des communautés exclusives sur DataCamp pour un accompagnement supplémentaire. 

Regardez la session complète pour en savoir plus

Pour approfondir la valeur des certifications, découvrir les nouveautés des certifications DataCamp en 2022 et la feuille de route à venir, visionnez l’intégralité de la session Radar.