apops - Fotolia

Groupe Open forme ses data scientists avec Centrale-Supélec

Le Big Data fait partie des axes stratégiques de l’ESN. Une cinquantaine d’experts, directement opérationnels, seront formés en 2016

La difficulté aujourd’hui en France à trouver des data scientists et autres data analyzers est devenue une constante dans tous les entreprises qui veulent traiter de la donnée. Certes, les écoles ingénieurs multiplient les formations mais la demande ne suffit pas à combler l’offre surtout pour fournir des spécialistes directement opérationnels.

Face à cette problématique, le Groupe Open qui a fait du Big Data l’un de ses axes stratégiques majeurs a noué un partenariat avec Centrale-Supélec afin de former des data scientists. C’est Stéphane Messika, ancien maître de conférence à l’Université Paris XI qui a été chargé de construire le programme adapté aux besoins de l’ESN : « nous nous sommes rapprochés de Supélec qui proposait déjà un enseignement scientifique sur le Big Data et nous avons rajouté des modules plus centrés sur les attentes des entreprises. La formation est davantage axée sur les outils et la datavisualisation et un peu moins sur la complexité technique ».

La formation entièrement financée par Open comporte plusieurs moments : un mois de cours théorique à Supélec suivi de deux semaines dans le data Lab d’Open pendant lesquelles les « étudiants » vont travailler sur des cas clients avant d’être envoyés, en fonction des projets en cours, dans les entreprises.

Au bout d’un an et après deux soutenances (sur les cas pratiques), le cursus est récompensé par un diplôme remis par la grande école.

Des ingénieurs, spécialistes en math, statistiques et économétrie

Trois « promos » sont d’ores et déjà prévues en 2016 comprenant chacune 15 à 20 personnes, la première terminant sa formation en mars alors que les deux autres débuteront en avril et en août.

Stéphane Messika dit n’avoir aucun mal à trouver des candidats dont un tiers vient de l’interne. « Nous voulons vraiment créer une équipe. Une fois chez les clients, les data scientists reviennent quelques jours chaque mois dans le groupe pour échanger sur leur travail, partager les best practices. Il y a un véritable accompagnement ».

Néanmoins, la sélection est assez drastique : « nous prenons des ingénieurs ou des diplômés en math, en statistiques, en économétrie, en physique théorique… qui n’ont pas peur de coder, car, dans ce métier, la programmation est essentielle. Chaque candidat a ensuite un entretien avec une personne des RH et un expert technique ».   

Quant aux projets que vont traiter ces futurs data scientists, ils ne manquent pas : « Nous travaillons beaucoup avec les banques autour de la connaissance client multicanale, sur la détection de fraude mais également dans l’industrie sur la maintenance prédictive », précise enfin Stéphane Messika. 

Pour approfondir sur Outils décisionnels et analytiques

Close