Quelles certifications existent-t-ils en Data Science ?

La data science est un domaine en plein essor qui requiert des compétences pointues en analyse de données, statistiques, machine learning et programmation. Pour attester de leur expertise et booster leur employabilité, de plus en plus de professionnels choisissent de passer des certifications. D’après un rapport d’Indeed, le salaire moyen d’un data scientist certifié est 35% plus élevé que celui d’un data scientist non certifié.

Mais avec la multiplication des programmes proposés par les fournisseurs cloud, les éditeurs de solutions, les organismes indépendants ou les plateformes e-learning, il n’est pas toujours facile de s’y retrouver. Quelles sont les certifications les plus reconnues ? Quels prérequis exigent-elles ? Combien de temps sont-elles valables ? Cet article passe en revue les principales certifications en data science et vous aide à choisir celles qui correspondent le mieux à votre profil et à vos objectifs.

Certifications des fournisseurs cloud

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate 

La certification Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate valide les compétences pour réaliser des tâches de data science sur Azure. Elle valide les compétences en: 

• Gestion des données avec Azure (Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory…)
• Développement et déploiement de modèles de machine learning avec Azure Machine Learning
• Optimisation et gestion des modèles déployés 

L’examen DP-100 (3h, 40-60 questions) est requis. Il est recommandé d’avoir de l’expérience en programmation (Python/R), en maths/stats et en ML. La certification est valable 1 an et renouvelable gratuitement en passant une évaluation en ligne. 

AWS Certified Data Analytics – Specialty 

La certification AWS Certified Data Analytics – Specialty atteste de la maîtrise des outils AWS pour l’analyse de données. Elle prouve que son titulaire maîtrise : 

• L’ingestion, la transformation et le stockage des données (S3, Kinesis, Glue, RDS…)
• L’analyse et la visualisation des données (QuickSight, Athena, Redshift…)
• La sécurité et la gouvernance des données (IAM, KMS, Lake Formation…) 

L’examen DAS-C01 (3h, 65 questions) est requis, avec un score minimum de 750/1000. Il est recommandé d’avoir 5 ans d’expérience en data analytics dont 2 ans sur AWS. La certification est valable 3 ans. 

Google Professional Data Engineer 

La certification Google Professional Data Engineer valide la capacité à concevoir et à gérer des solutions data sur GCP. Son obtention pouce que vous maitrisez : 

• La conception d’architectures de traitement de données
• Le développement de pipelines de traitement batch et streaming (Dataflow, Dataproc, PubSub…)
• La conception de data warehouses (BigQuery) et data lakes 
• La sécurisation et le monitoring des données et infrastructures

L’examen Professional Data Engineer (~2h, ~50 questions) est requis. Il est recommandé d’avoir 3 ans d’expérience en data engineering ou data science. La certification est valable 2 ans.

Pour une préparation complète, explorez notre guide des Meilleures Formations Data Science.

Les certifications des éditeurs de solutions Big Data

Les certifications des éditeurs de solutions Big Data sont également un atout important lors du recrutement de data scientists.

Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer 

La certification CCP Data Engineer de Cloudera valide des compétences approfondies en ingénierie des données sur la plateforme Cloudera. L’examen, d’une durée de 4 heures, consiste à résoudre une série de problèmes clients en utilisant un cluster Cloudera Enterprise. 

Les compétences évaluées incluent :

• La conception et le développement de solutions de data engineering en production
• La maîtrise des composants clés de l’écosystème Hadoop (HDFS, Hive, Impala, Spark…)
• L’optimisation des performances et le troubleshooting 

Il est recommandé d’avoir une solide expérience pratique et de suivre la formation « Spark and Hadoop Developer » avant de passer l’examen. La certification est valable 3 ans. 

IBM Data Science Professional Certificate

Le programme IBM Data Science Professional Certificate propose une formation en ligne complète aux outils et méthodologies de la data science. Il comprend 9 cours en ligne, couvrant notamment : 

• Les langages Python et SQL pour la data science
• L’analyse et la visualisation de données avec Pandas, Matplotlib, Folium
• Les statistiques et le machine learning avec scikit-learn et SciPy
• Les outils IBM Cloud (Watson Studio, DB2, Data Refinery…) 

Le programme se conclut par un projet de data science appliqué. Il faut compter environ 11 mois, à raison de 4h/semaine, pour le compléter et obtenir le certificat. 

Pour suivre les experts dans ce domaine, consultez notre guide sur les experts en data science à suivre en France.

SAS Certified Data Scientist

La certification SAS Certified Data Scientist atteste de la maîtrise des compétences clés en data science avec les outils SAS : 

• Préparation, exploration et visualisation des données (SAS Studio, Visual Analytics, Visual Statistics…)
• Statistiques, machine learning et deep learning (régression, arbres, réseaux de neurones…) 
• Déploiement et opérationnalisation des modèles
• Communication des résultats 

Deux examens sont requis pour obtenir la certification :

1. SAS Advanced Predictive Modeling (70 questions, 110 min)
2. SAS Advanced Programming for Predictive Analytics (60 questions, 120 min) 

SAS propose plusieurs formations, en présentiel ou en ligne, pour préparer ces examens. La certification n’expire pas.

Les certifications d’organismes indépendants en data science 

La popularité des certifications d’organismes indépendants en data science illustre suffisamment combien elles peuvent être valorisantes lors d’un recrutement.

DASCA Senior Data Scientist (SDS) 

La certification Senior Data Scientist (SDS) de DASCA s’adresse aux professionnels ayant au moins 5 ans d’expérience en data science. Elle valide des compétences avancées en : 

• Gestion de projets data science complexes
• Modélisation prédictive et apprentissage automatique
• Traitement du langage naturel et séries temporelles
• Bases de données, statistiques et programmation 

L’examen, d’une durée de 3 heures, comprend 150 questions à choix multiples. La certification est valable 5 ans. DASCA propose un kit de préparation complet comprenant un manuel, des tests blancs et des ressources en ligne. 

Open Certified Data Scientist (Open CDS) 

La certification Open CDS se décline en 3 niveaux selon l’expérience :

1. Certified Data Scientist (2 ans d’expérience)
2. Master Certified Data Scientist (5 ans) 
3. Distinguished Certified Data Scientist (10 ans) 

Il n’y a pas d’examen à passer. La certification se fait sur dossier, en soumettant :

• Un CV détaillé
• 2 lettres de recommandation
• 1 étude de cas démontrant ses compétences 

Un comité d’experts évalue ensuite le dossier. La certification n’expire pas mais il faut soumettre un dossier de renouvellement tous les 3 ans. 

HarvardX Professional Certificate in Data Science 

Le programme Professional Certificate in Data Science de HarvardX est une formation en ligne de 9 cours, accessible aux débutants. Le cursus couvre les fondamentaux de la data science : 

• Programmation en R
• Analyse statistique des données 
• Algorithmes de machine learning
• Visualisation et communication des résultats 

Chaque cours dure 8 semaines, à raison de 2-3h de travail par semaine. Le programme inclut de nombreux projets pratiques sur des cas réels. Le certificat est délivré après avoir complété et réussi les 9 cours. Il n’expire pas.

Pour obtenir des conseils et du soutien tout au long de votre parcours, pensez à rejoindre des communautés dédiées. Voici notre liste des meilleures communautés pour se former à la Data Science.

Les autres certifications et formations certifiantes en data science 

Vous pouvez également obtenir des certifications reconnues en faisant un parcours d’apprentissage en ligne.

Dataquest Data Scientist Path

Le Data Scientist Path de Dataquest est un parcours d’apprentissage en ligne complet pour devenir data scientist. Il comprend 31 cours, couvrant notamment : 

• Python, SQL et les fondamentaux de la data science
• L’analyse et la visualisation de données avec NumPy, Pandas, Matplotlib
• Les statistiques et les algorithmes de machine learning
• Le deep learning avec TensorFlow et Keras 

Le parcours inclut de nombreux projets pratiques sur des jeux de données réels. Un système de suivi de progression et d’assistance par l’IA aide à rester motivé. À la fin, un projet certifiant évalué par des experts atteste des compétences acquises. 

Coursera IBM Data Science Professional Certificate

Le IBM Data Science Professional Certificate est un programme en ligne proposé par IBM sur Coursera. Il comprend 9 cours, accessibles aux débutants, couvrant les bases de la data science : 

• Outils (Jupyter, GitHub, Watson Studio…)
• Langages (Python, SQL, R)
• Analyse et visualisation de données
• Machine learning avec scikit-learn 

Le programme se conclut par un projet de data science appliqué. Il faut compter environ 10 mois, à raison de 3h/semaine, pour le compléter. Le certificat obtenu est valorisable auprès des employeurs. 

DataCamp Data Scientist with Python 

Le parcours Data Scientist with Python de DataCamp est une formation en ligne de 22 cours pour maîtriser la data science avec Python. Le cursus couvre :

• Les bibliothèques Python pour la data science (NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn…)
• L’analyse statistique et les tests d’hypothèse
• Le machine learning supervisé et non supervisé
• Le traitement du langage naturel et les séries temporelles 

Chaque cours alterne explications théoriques et exercices pratiques. À la fin du parcours, un examen certifiant en deux parties (QCM et étude de cas) valide les compétences. DataCamp propose aussi un service carrière pour aider à trouver un emploi.

Conclusion 

Pour maximiser vos opportunités de carrière en data science, il est essentiel de choisir la certification adaptée à vos ambitions et votre expérience. LearnThings recommande des formations et certifications qui permettent de valider vos compétences tout en restant compétitif sur le marché de l’emploi. Explorez des options flexibles et reconnues pour maîtriser les outils et technologies de pointe.

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