Il y a un peu plus d’un an, l’Université de Pittsburgh a lancé son programme de maîtrise en ligne en ligne sur Coursera – et la réponse a été remarquable. Au cours de sa première année, le programme a déjà attiré une communauté diversifiée et mondiale d’apprenants, les aidant à affiner leurs compétences, à pivoter de nouvelles carrières et à appliquer la science des données dans des contextes réels.

Pour Klaus Libertus et Yuanyuan PEI, le programme est devenu une étape centrale dans leurs voyages professionnels – malgré des horizons très différents. Klaus, professeur de psychologie à Pitt Learning Localally, et Yuanyuan, un développeur de base de données clinique basé en Chine, découvrent tous deux comment la science des données peut élever leur carrière et les aider à suivre le rythme d’un marché du travail en évolution.

Upskilling en science des données

Klaus enseigne les méthodes de recherche et honore la rédaction de thèses à Pitt depuis plus d’une décennie. Originaire de l’Allemagne et détenant un doctorat de Duke, il est à l’aise avec l’analyse statistique en utilisant SPSS (package statistique pour les sciences sociales) – mais au fil des ans, il a remarqué un changement dans les outils que ses élèves utilisent. Python, Tableau et d’autres outils de science des données devenaient la norme, et Klaus a commencé à avoir l’impression que ses compétences pouvaient utiliser un rafraîchissement.

«La science des données est un sujet brûlant en ce moment. Mes étudiants me rattrapaient!»

Pendant ce temps, Yuanyuan avait passé près de six ans à travailler en tant que développeur de base de données clinique pour une entreprise pharmaceutique internationale. Avec une maîtrise en pharmacie de l’une des meilleures universités chinoises, elle était à l’aise de gérer et d’analyser les données cliniques – mais elle a vu la science des données comme la clé pour faire pivoter stratégiquement une carrière plus lucrative et à l’épreuve du futur.

«J’ai lu des descriptions de poste pour les postes de data scientists, et une maîtrise en science des données est un must.»

Les avantages des admissions basées sur la performance (PBA)

Klaus et Yuanyuan ont découvert le programme de science des données en ligne de Pitt de différentes manières – Klaus via une publicité par e-mail de Pitt et Yuanyuan tout en parcourant Coursera, où elle avait déjà obtenu une certification Google Data Analyst. Ce qui s’est démarqué à tous les deux, c’est la flexibilité du programme, l’abordabilité et l’option d’admission basée sur les performances (PBA).

PBA leur a permis de tester les eaux sans la pression des exigences traditionnelles d’admission. Klaus a apprécié que cela lui ait donné un moyen à faible risque de voir s’il pouvait suivre le matériel.

«Cela vous permet de vous tester – pour voir si vous pouvez réussir. Vous explorez si vous pouvez suivre le contenu et si cela correspond à votre niveau de compétence.»

Pour Yuanyuan, la PBA était encore plus importante car ses antécédents n’étaient pas en informatique ou en science des données.

«Le style (cours) est comme« commencer à zéro », ce qui est particulièrement utile pour les personnes sans expérience professionnelle.»

Malgré leurs différents points de départ, Klaus et Yuanyuan ont immédiatement vu la valeur de ce qu’ils apprenaient. Klaus a commencé à incorporer des techniques de visualisation des données dans son enseignement et sa recherche, tandis que Yuanyuan a acquis des compétences directement applicables à son travail dans la gestion des données sur les soins de santé.

Klaus: «J’applique ce que j’ai déjà appris! Mes étudiants ont besoin d’apprendre ces choses car ils vont immédiatement sur le marché du travail.»
Yuanyuan: «Les cours que je peux inscrire au prochain match avec ce que je recherche maintenant.»

Flexibilité, gestion du temps et assistance par les pairs

La flexibilité du programme était essentielle pour les deux. Klaus a suivi ses cours après les heures de travail, à partir souvent après 21 heures une fois que ses enfants dormaient, ou se pressant au travail pendant les pauses déjeuner et les week-ends. Yuanyuan a équilibré le programme avec son emploi à temps plein, en s’appuyant sur la capacité de se rythmer et même envisageant de prendre un semestre d’écart si la charge de travail devenait trop écrasante. Yuanyuan a particulièrement apprécié la flexibilité de la façon dont les frais de scolarité ont été rythmés:

«J’ai besoin de budgétiser soigneusement mes revenus, donc le modèle de scolarité à la rémunération est parfait pour moi.»

Un système de soutien clé pour les deux apprenants a été le canal Slack du programme, où les étudiants du monde entier – notamment l’Inde, le Pakistan, le Canada et les États-Unis – se connectent et partagent des conseils. Klaus a apprécié que même s’il manquait une heure de bureau, d’autres étudiants publieraient des résumés des conseils du professeur. Yuanyuan, en tant que locuteur anglais non natif, a trouvé que la communauté Slack était une ressource précieuse pour clarifier les concepts complexes.

Surmonter les obstacles

Bien sûr, il y a eu des défis. Klaus a noté que si les conférences vidéo du programme sont utiles pour le multitâche, certaines classes manquent entièrement de contenu vidéo – le forçant à s’appuyer sur des manuels, ce qui peut être difficile. Yuanyuan a parfois eu du mal avec la complexité du matériel de lecture, mais elle est restée optimiste quant à ses progrès.

«La charge de travail n’est pas facile pour moi. J’ai souvent besoin de terminer les affectations après le travail et le week-end. Mais je crois que je peux surmonter cela.»

Klaus et Yuanyuan conviennent que la nature structurée d’un programme d’études – par rapport aux cours autonomes sur Coursera – les a motivés. Klaus avait déjà essayé de suivre un cours de préparation Coursera Python mais s’est arrêté à mi-chemin car il n’y avait pas de responsabilité. Désormais, l’engagement financier et la structure de degré permettent de continuer à continuer.

« C’est l’avantage d’avoir un programme d’études – vous avez une peau monétaire dans le jeu. »

Aspirations futures et conseils aux étudiants potentiels

Malgré les demandes du programme, les deux sont optimistes quant à l’avenir. Klaus est quatre classes et est convaincu que ses nouvelles compétences en science des données amélioreront son enseignement et sa recherche. Yuanyuan considère le diplôme comme une étape cruciale vers son objectif de transition vers un rôle de science des données dans les soins de santé.

Leur conseil à d’autres considérant le programme est simple:

✔️ Take le cours PBA en premier – C’est intense, mais cela vous aide à comprendre si le programme vous convient.
✔️Maison votre charge de travail soigneusement – Klaus suggère de commencer par un cours à la fois, en particulier pour les cours de voie plus difficiles.
✔️ Enregistrer avec la communauté – Le canal Slack et les heures de bureau sont des ressources précieuses pour le dépannage et le soutien.
✔️ N’ayez pas peur de pivoter – La science des données est un domaine croissant et le programme vous offre des compétences polyvalentes applicables à diverses industries.

Les histoires de Klaus et Yuanyuan soulignent comment le programme de science des données en ligne de Pitt a rencontré les apprenants où ils se trouvent au cours de la dernière année sur Coursera. Qu’ils soient des universitaires expérimentés qui cherchent à moderniser leurs compétences ou leurs professionnels qui cherchent à changer de carrière, le programme fait de la place pour un large éventail d’étudiants qui travaillent dur. Leurs voyages soulignent la puissance de l’admission basée sur les performances, l’apprentissage en ligne flexible et une communauté de soutien pour rendre la science des données plus accessible aux apprenants de tous horizons.

Que vous soyez tracé un nouveau cheminement de carrière comme Yuanyuan ou que vous aidiez votre expertise comme Klaus, le programme de science des données en ligne de Pitt prouve qu’il n’est jamais trop tard pour adopter l’avenir des données.