Dans un monde où la data est reine, SAS Spring Campus se positionne comme un programme unique, alliant formation intensive et expérience pratique pour les étudiants de fin de cycle, en Master 2. Plongeons dans les coulisses de ce programme novateur qui façonne les data scientists de demain, à travers les témoignages de professionnels et d'anciens participants.
Une formation qui répond aux besoins du marché
SAS Spring Campus n'est pas un programme comme les autres. Florence Giuliano, directrice chez SAS, explique :
"SAS Spring Campus est une formation en Data Science de 6 mois pour les étudiants en fin de Master 2, spécialisée dans le Marketing, la gestion des risques et la lutte contre la fraude financière. Elle comprend 1 mois de cours intensifs suivis de 5 mois de stage chez SAS ou ses partenaires. "
Cette structure unique permet aux étudiants d'acquérir non seulement des compétences techniques pointues, mais aussi une expertise métier précieuse, particulièrement recherchée dans le secteur bancaire.
Des compétences techniques de pointe
L'un des atouts majeurs du programme est l'accent mis sur les technologies les plus récentes. Les participants ont l'opportunité de se familiariser avec des outils comme SAS Viya, essentiels dans l'industrie actuelle. Les étudiants de SSC sont non seulement Certifiés SAS en programmation de base au départ, mais acquièrent également de nouvelles Certifications SAS tout au long du programme, comme Viya Programming, Machine Learning, Data Visualisation.
Maxime Laine, un ancien participant, témoigne :
"Pendant SAS Spring Campus, j'étudiais en master 2 Statistiques pour l'Évaluation et la Prévision à Reims, à l'Université de Reims-Champagne-Ardenne. C'est un master dans lequel nous apprenons le langage SAS, mais peut-être moins que dans d'autres masters. Mon premier objectif SAS Spring Campus était de vraiment m'habituer à SAS et maîtriser le code en SAS."
Une expérience pratique inestimable
Au-delà de la formation théorique, SAS Spring Campus offre une immersion dans le monde professionnel. Les étudiants travaillent sur des projets concrets, confrontés aux défis réels du secteur. Allassane Mamane, practice manager chez Avisia, souligne :
"Nous apprécions les compétences des diplômés de SAS Spring Campus car elles sont transmises par des experts qui maîtrisent la clé de la valeur des données, mais aussi parce qu'elles sont orientées vers la résolution de problèmes réels en entreprise."
Un boost pour la carrière
Le programme ne se contente pas de former ; il propulse véritablement les carrières. Amélie Poilvert, manager chez Avisia, observe :
"Les participants du SAS Spring Campus se distinguent grâce à leurs connaissances et compétences techniques sur toutes les solutions SAS lorsqu'ils arrivent dans l'entreprise, ce qui leur permet d'être très rapidement opérationnels. “
Cette opérationnalité immédiate est un atout majeur pour les employeurs, qui peuvent confier rapidement des missions importantes aux diplômés du programme.
Un réseau professionnel solide
L'un des aspects souvent sous-estimés mais cruciaux du SAS Spring Campus est l'opportunité de networking qu'il offre. Maxime Laine en témoigne :
"Pendant mon stage, le titre de mon stage était Consultant Avant-Ventes Lutte contre la Fraude (LCF) et Lutte Anti-Blanchiment (LAB). Ce rôle m’a plu assez pour que je souhaite continuer dans le domaine du conseil. Et concernant le networking du SAS Spring Campus, clairement oui, cela m'a aidé."
SAS Spring Campus s'affirme comme bien plus qu'une simple formation. C'est une porte d'entrée vers une carrière prometteuse dans le monde de la data science, offrant aux participants les compétences, l'expérience et le réseau nécessaires pour exceller dans ce domaine en constante évolution. Comme le résume si bien Florence Giuliano : "Regardez les évolutions de carrière de nos anciens étudiants. Ils ont tous très bien réussi et nous en sommes très fiers !" Pour les étudiants en quête d'excellence et les entreprises à la recherche de talents, SAS Spring Campus représente une opportunité inégalée de façonner l'avenir de la data science.
