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Quelles écoles pour les métiers du numérique ?


Quelles-ecoles-pour-les-metiers-du-numetiqueVotre ado passe ses journées derrières ses écrans ? Et s'il faisait de sa passion un métier ? Petit tour d'horizon des métiers du web, du numérique, de la cyber sécurité et des écoles qui y mènent.

Qu’est-ce qu’un métier « numérique » ? On appelle un métier "numérique" si, au moins 50 % de ses activités relèvent de la production numérique et non simplement de l'usage numérique.

La Fafiec (Fond d'Assurance Formation Ingénierie et Conseil) indique que la cybersécurité qui représentait 24 000 emplois en 2017, est appelée à une croissance d’au moins 8% en 2025.

Au-delà de nos ordinateurs et smartphones, les objets connectés, la connaissance automatisée, la robotique avancée, le cloud computing, l’impression 3 D, la domotique ou les véhicules autonomes sont autant d'innovations du secteur numérique.

Voici pour demain un fort potentiel de création de richesses.

Métiers du numérique et formations professionnelles en présentiel ou à distance

Un métier est dit "numérique" si au moins 50 % de ses activités relèvent de la production numérique et non simplement de l'usage numérique. La Fafiec (Fond d'Assurance Formation Ingénierie et Conseil) indique que la cybersécurité qui représente 24 000 emplois en 2017, est appelée à une croissance d’au moins 8% en 2025. Au-delà de nos ordinateurs et smartphone, les objets connectés, la connaissance automatisée, la robotique avancée, le cloud computing, l’impression 3 D, la domotique, les véhicules autonomes sont autant d'innovations du secteur numérique qui ont un fort potentiel de création de richesses.

Petit tour des métiers et des formations qui y mènent.

Les métiers dont les entreprises ont besoin

Data scientists

Le Data Scientist est un expert de la gestion et de l'analyse pointue de données massives ("big data"). Il détermine à partir de sources de données multiples et dispersées, des indicateurs permettant la mise en place d'une stratégie répondant à une problématique. Il est donc spécialisé en statistique, informatique et connait parfaitement le secteur ou la fonction d'application des données analysées.

Product managers

Product Manager, PM, Manager Produit : ce métier caractéristique des entreprises Tech peut s’apparenter à un CEO du produit ! Il est en charge du développement de nouveaux produits : de la vision, à la roadmap en passant par la définition des features et du design, et la gestion du tout. La différence avec le Chef de Produit Marketing réside dans l’industrie et le type de produit : plus technique, il va travailler autant avec les équipes Marketing qu’avec les développeurs. Son rôle est de définir avec précision les : quand, comment, quoi et pourquoi d’un nouveau produit ! Entre design, management, marketing et tech : le Product Manager est un touche-à-tout.
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Ingénieurs Big Data

Pour collecter, analyser et exploiter des données afin de stimuler leur croissance et d’aiguiller leurs stratégies, les entreprises de tous les secteurs ont besoin de professionnels qualifiés. Parmi les profils en mesure d’accomplir ces tâches, les métiers du Big Data, on compte l’ingénieur Big Data.
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Architectes Cloud Computing

Le rôle de l'architecte ou ingénieur spécialisé en cloud computing va de la programmation à la mise au point d'algorithmes, en passant par la création d'outils et la gestion de la sécurité. Il travaille le plus souvent pour des éditeurs de logiciels, mais il peut aussi exercer son métier directement au sein des entreprises. Dans ce deuxième cas, il travaille en collaboration avec les autres services.
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Développeurs

Spécialiste du développement informatique, le développeur est chargé d’écrire tout ou partie des programmes informatiques nécessaires à la bonne marche du site Internet dont il a la responsabilité. Les lignes de codes qu’il va rédiger traduisent en langage informatique (ou on pourrait même dire en langage« ordinateur ») les fonctionnalités demandées au site pour correspondre aux attentes du donneur d’ordre et de l’internaute.
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Les référenceurs SEO – Search Engine Optimisation

On appelle Référenceurs ou Experts SEO, les professionnels du référencement qui proposent leurs expertises web aux clients désirant optimiser le positionnement de leur site dans les moteurs de recherche. Ils ont pour mission d’auditer votre site et de proposer des optimisations en vue d’améliorer le référencement naturel.

Traffic manager

Spécialiste de la publicité et de l'analyse statistique du comportement des internautes, le traffic manager définit la stratégie, supervise la réalisation technique et assure le suivi des campagnes promotionnelles en ligne.
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Le data protection officer

Le data protection officer est responsable de la protection et de la conformité des données de l’entreprise. Nouveau métier du numérique, il apparaît dans un contexte de forte concurrence. La sécurité des données de l’entreprise est désormais un enjeu majeur de l’économie et des affaires.
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UX designers 

CLe designer UX (user eXperience) et le designer UI (user interface) est une évolution et une spécialisation récente du métier de web designer. Le premier s’intéresse à l’expérience utilisateur, le second à la conception de l’interface produit.
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Les métiers de la sécurité

Revers de la transformation numérique, nombre de dangers en ligne guettent les entreprises. Rançonnage à distance (ransomware), paralysie de leurs serveurs (attaques DDOS), cyberespionnage, entre autres.

Voici donc les 5 métiers les plus demandés en cybersécurité :

Consultant cybersécurité

Le système informatique œuvre à la bonne marche de l’entreprise. Dans cette optique, le consultant en cyber-sécurité a pour mission de protéger les informations sensibles qui se rapportent à une société donnée. Il lui revient alors d’analyser le système d’information de celle-ci, en vue de proposer les solutions qui s’imposent.
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Analyste SOC (Security Operations Center)

La pratique du Big Data et du traitement de données demandent un niveau de sécurité important. En cela, un SOC est essentiel. Ce Security Operation Center ou centre opérationnel de sécurité en français, assure la supervision des systèmes d’information au sein des entreprises afin de se protéger des cyberattaques.
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Chef de projet sécurité

Le responsable sécurité informatique évalue la vulnérabilité du système d’information de l’entreprise. Il définit et met en œuvre la politique de sécurité de l’entreprise. Il met en place des solutions pour garantir la disponibilité, la sécurité et l’intégrité de système d’information et des données.
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Architecte sécurité

L’Architecte Sécurité anticipe, préconise et conçoit les orientations technologiques et méthodologiques liées à la sécurisation de ses Systèmes d’Information, autant sur un pan logiciel qu’infrastructures. Avec le développement de l’IOT et des flux d’interconnexion avec l’extérieur, il est de plus en plus sollicité sur sa capacité à sécuriser un ensemble de socles ouverts et hétérogènes. En tenant compte des enjeux business de l’entreprise.
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Administrateur sécurité

L'administrateur sécurité, ou responsable de la sécurité informatique (RSI), est celui qui applique techniquement la politique de sécurité du réseau informatique. Il suit les recommandations du responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI).

Les métiers web et informatiques et les formations associées

Selon Clémentine, d'un cabinet de recrutement spécialisé dans les métiers du web et de l'informatique, arrive en tête dans le top des métiers les plus en vogue, celui de Data Scientist. Quel profil faut-il ? Etre spécialiste des mathématiques et des statistiques.

Quelle formation suivre? Le Master gestion mention économétrie, statistiques de Paris 1 répondra à cette exigence. Citons également ici le diplôme d'ingénieur de l'École nationale de la statistique et de l'administration économique www.ensae.fr .

Pour faire le lien avec les équipes métiers, les Product Managers ont aussi le vent en poupe tout comme les ingénieurs Big Data et les architectes Cloud Computing sans oublier les développeurs !

Beaucoup de formations, courtes à longues, se mettent en place sous le label Grandes Ecoles du Numérique . Ce label national a été mis en place en 2015. Il comptait en 2017 plus de 400 formations labellisées comme l’école 42 ou l’Epitech.

Toujours très recherché, les profils de Référenceurs SEO (Search Engine Optimisation) qui conseillent leurs clients pour que leurs sites Web apparaissent en tête des moteurs de recherche.

Pour ceux qui ont la fibre plus commerciale, le Traffic Manager cherche à positionner les publicités d’une marque là où ses clients les verront. Mariant le numérique et le droit, le Data Protection Officer s’assure que l’entreprise respecte les droits des citoyens. Les entreprises non encore dotées d’un correspondant informatique et libertés s’inspirent de la fiche de poste de ce ­dernier pour recruter leur DPO et l’intégrer à leur équipe de juristes ou d’informaticiens.

Ici, des formations bac + 5 émergent comme UX designers : ces spécialistes de l’expérience utilisateur et de l’ergonomie des interfaces numériques sont garants de la praticité des technologies pour tout un chacun. Pour aller plus loin sur cette question, rendez-vous sur la page site du CIDJ.

Les métiers de la sécurité sont de plus en plus sollicités

Revers de la transformation numérique, nombre de dangers en ligne guettent les entreprises. Rançonnage à distance (ransomware), paralysie de leurs serveurs (attaques DDOS), cyber espionnage, entre autres sont à craindre.

Voici ici les  5 métiers les plus demandés en cybersécurité : Consultant cybersécurité, Analyste SOC (Security Operations Center), Chef de projet sécurité, Architecte sécurité, Administrateur sécurité.

Pour y prétendre, ces quelques écoles :  CentraleSupélec, Télécom Bretagne, EISTI, EPSI, SUPINFO, EPITECH ou ESIEA. Ces formations supérieures proposent des mastères spécialisés en sécurité des systèmes informatiques et des réseaux.

 

Où trouver les bonnes informations ?

Pour avoir une idée précise et globale des métiers du numérique, jetez un oeil sur : https://www.oriane.info/les-metiers-du-numerique.

Une référence à ne pas oublier : le site pour identifier les formations courtes labellisées reconnues par l’Etat : www.grandeecolenumerique.fr/.

Par Adeline Paulsen-Branca , en charge de l'orientation à Sainte-Marie de Neuilly

Zoom sur le métier et la formation de Data Scientist

Le métier de Data Scientist vous intéresse ? L'expatriation est le bon moment pour vous former. Luc, ingenieur de formation, était manager en marketing. Il s'est reconverti en suivant des formations en ligne en Data Science. Il partage son expérience : les plateformes de formation qu'il a utilisées, les cours qu'il a suivis et donne ses conseils.

Les plateformes en ligne de formations en Data Science

edX
Plate-forme de formation montée par de prestigieuses universités (MIT, Harvard). Des milliers de cours sur des sujets très divers, dont plusieurs programmes de formation à la Data Science. Vous avez généralement accès gratuitement à tout le contenu du cours, mais devrez payer une somme modique pour accéder aux exercices (correction automatique) et au certificat de complétion. Ce dernier n’a pas valeur de diplôme mais montre que vous avez terminé le cours avec succès
Des cursus regroupent plusieurs cours pour une approche plus structurée (par exemple le programme Computer Science de MITx) et peuvent délivrer un « certificat professionnel » (là encore, il ne s’agit pas d’un diplôme). Ces certificats bénéficient de la caution d’un « grand nom » (IBM, Microsoft, Harvard…). Toutefois, les cours peuvent aussi être pris indépendamment.
Certains cours sont en Français. Cependant, étudier en anglais est un bon exercice et c'est la langue de référence dans l'IT, donc autant s'habituer tout de suite. Il est possible d'afficher les sous-titres en anglais si ça parle trop vite.
Il y a un forum actif pour poser des questions et y répondre.
Le cours “Introduction to Computer Science and Programming using Python” est très indiqué pour apprendre les bases de la programmation avec un langage très utilisé en Data Science (niveau débutant à moyen).

Coursera
Plate-forme de formation montée par Daphne Koller et Andrew Ng, un des papes du Machine Learning. Vous retrouverez beaucoup de cours de Stanford. Cette plateforme est très similaire à edX (projets, exercices de programmation en ligne, forum etc.), avec là encore certains cours en Français, et la possibilité de suivre les cours en « auditeur libre » gratuitement.

En ce qui concerne les formations en data science...

Le cours Machine Learning par Andrew Ng sur Coursera est absolument incontournable. Les exercices sont assez ardus et il y a un peu de contenu mathématique introduit de manière progressive.
Plus axés sur la théorie informatique, les cours de l’Algorithms Specialization par Tim Roughgarden (Stanford). . C'est une très bonne approche du raisonnement algorithmique et des structures de données. Le professeur est excellent et rigoureux. Le cours regorge de démonstrations mathématiques sur la garantie de résultat de tel ou tel algorithme, ou sa vitesse d'exécution.
La spécialisation "Data Science" de Johns Hopkins University comporte une dizaine de cours et 7 projets à rendre, couvrant des statistiques, de la programmation, du Machine Learning, des méthodes de visualisation etc. Elle est complète et donne une bonne vision d’ensemble mais quelques cours sont de qualité légèrement inférieure. Le langage de programmation utilisé est R, qui est très répandu dans les domaines de la médecine et de la biologie. D’autres secteurs préfèrent Python.
Notez que de vrais programmes type Bachelor ou Master sont également proposés sur cette plate-forme, à un coût évidemment très supérieur.

Udacity
Une très bonne plateforme de formation spécialisée dans les métiers de l'IT (de web developer à ingénieur sur véhicules autonomes) et montée par Sebastien Thrun, un ancien de Stanford. Il y a des cours gratuits mais il faut payer pour bénéficier de tous les services offerts.
Les programmes appelés Nanodegrees comprennent des cours et des projets à rendre. Ces projets sont revus par des vraies personnes et ne sont validés que s’ils remplissent le cahier des charges, ce qui oblige à produire un travail de qualité.
Un certificat est délivré à la fin des Nanodegrees. Ne pas hésiter à le mettre sur son profil LinkedIn !
Le Nanodegree “Data Analyst” coûte environ 200-300 € par mois. Plus vous finissez vite, moins ce sera cher ! Cette formation constitue une bonne entrée en matière dans le monde du Data Science.
En plus des cours et projets purement techniques, cette plateforme permet de bénéficier de revues de CV et lettre de motivation, d'un forum très actif pour poser des questions. Des évènements sont parfois organisés aux USA et en Europe pour permettre aux « alumni » de se rencontrer et de rencontrer des recruteurs.

Une plateforme intéressante avec une communauté, des services ainsi qu'un suivi "après-vente". DataScientest.com

Note : Les fondateurs de DataScientest.com m’ont offert un mois et demi d’accès gratuit aux modules indépendants, ainsi qu’une « master class » d’environ deux heures. J’ai également bêta-testé le module « Deep Reinforcement Learning ». Je m’efforce toutefois ici d’en donner mon avis objectif.

Cette plateforme se distingue pour plusieurs raisons. Premièrement, beaucoup de ses formations sont en français, ce qui peut être un avantage lorsqu’on débute (bien que la transition à l’anglais me paraisse incontournable à brève échéance). Deuxièmement, elle met l’accent sur l’accompagnement humain des étudiants, ce qui a évidemment un cout. Son offre est structurée principalement autour de deux types de formations :

Le cursus complet, plutôt destine à une clientèle entreprise en raison de son cout (environ 4500EUR), comprend 400 heures de cours sur trois mois, dont une partie en présentiel, ainsi qu’un projet « fil rouge » développé en parallèle. Les étudiants sont coachés personnellement tout au long du programme, s’assurant ainsi d’un taux de complétion proche de 100% la ou les plateformes gratuites enregistrent moins de 5%.

Les sprints, plus spécialisés et moins chers (environ 800EUR), qui comprennent une demi-douzaine de cours a distance avec un enseignant humain, des examens corriges et un suivi/support pour maximiser le taux de complétion.
Les modules abordent des sujets très divers, dont certains rarement couverts sur les autres plateformes (théorie des graphes, systèmes de recommandation, etc.). Ils sont globalement de qualité, comprenant une part de théorie et des exercices pratiques. Certains manquent un peu de profondeur, mais il semble que l’équipe soit très active pour remédier aux lacunes identifiées par les étudiants.
Cette plateforme représente évidemment un investissement supérieur aux autres, mais vous tient par la main tout au long de votre formation en data science, ce qui se traduit par un apprentissage plus efficace, en particulier pour ceux qui ne sauraient pas trop par où commencer.

Udemy

L'offre est très large sur cette plateforme et souvent de bonne qualité. Toutefois, les formations se limitent presque toujours à des vidéos et quelques quizz. On met donc beaucoup moins "la main à la pâte". L'absence de projets à soumettre et de certificat fait qu'il est beaucoup plus facile de décrocher.
Les cours sont à tous les prix, et très souvent en promotion.

Ces cours sont des bons compléments pour creuser un sujet.

YouTube
Une source presque inépuisable, parfaite pour comprendre des concepts ou alimenter son inspiration. De nombreux Data Scientists, ingénieurs ou chercheurs en Intelligence Artificielle y présentent leurs projets, ou vulgarisent des papiers universitaires.
Par ailleurs, des chaînes comme mycodeschool proposent d'excellentes vidéos pour expliquer différents aspects de la programmation : algorithmes, syntaxe, structures de données...
Si vous voulez tout comprendre sur le Deep Learning, vous pouvez aussi regarder le cours CS231n de Stanford. 15 videos de 1h20 chacune !

Quelques conseils pratiques pour se lancer dans une formation à distance en Data Science

La motivation
Un des plus gros obstacle quand on choisit de se reconvertir en se formant à distance, c'est soi-même. Il faut trouver la motivation de se lever et de travailler seul devant son ordinateur pour apprendre des sujets complexes. Les délais imposés pour remettre les projets aident énormément à ne pas se disperser. De même, on est motivé à finir les cours que l'on a payé (même $50). La dépense se justifie davantage pour rester motivé que pour obtenir le certificat à la fin.

L'importance des forums
Ne pas sous-estimer l'importance des forums et de la communauté en général. Cela permet de trouver des réponses bien sûr. Mais aider les autres est encore plus gratifiant et permet de mieux comprendre les concepts soi-même. C'est bon aussi pour la motivation.

Des cours avec des exercices pratiques
Il faut privilégier les cours qui vous font programmer. Regarder des videos permet de comprendre, mais pas de retenir. Ce n'est qu'en alternant videos (ou texte) et exercices pratiques que vous retiendrez les choses.

Son planning de cours
Au-delà de 3 cours suivis en même temps, il est difficile de suivre le rythme. Cela dépend de chacun évidemment. Cependant ne surestimez pas l'investissement en temps ! Chez Udacity notamment, l'estimation donnée est souvent sous-évaluée.

Commencez par un programme structuré pour balayer largement un sujet général, avoir une idée de vos lacunes et/ou centres d'intérêt. Ne perdez de vue votre objectif final : proposer des services dont vos futurs clients auront besoin. Vous pourrez ensuite creuser certains sujets au moyens d'autres cours ou de livres.

Ne pas s'isoler
N'oubliez pas de sortir voir du monde, pour ne pas déprimer seul toute la journée...

Et enfin
Créez-vous un profil Github et suivez un cours pour apprendre à utiliser Git / Github (celui-ci est très bien: https://www.udacity.com/course/how-to-use-git-and-github)

Créez-vous un compte sur Stack Overflow (forum d'aide pour programmeurs, incroyablement utile)

Profitez de cette expérience hyper stimulante intellectuellement : j'ai eu l'impression de réveiller des zones de mon cerveau qui dormaient depuis la fin de mes études.

Bonne formation et bonne reconversion !

Luc Frachon - Data Scientist, doctorant en Deep Learning, expatrié en Ecosse

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