Devenir data analyst chez Dailymotion

Quel est ton parcours avant le bootcamp ?

J’ai une double formation en statistiques appliquées (ENS) et école de commerce (ESCP).
J’ai débuté ma carrière professionnelle dans le marketing digital (Numberly, 1000 mercis group) en tant que media trader.
Après pas loin de trois ans sur ce poste, j’ai réalisé que j’avais envie de plus d’autonomie et de profondeur dans mes analyses, de mettre comme on dit “les mains dans le cambouis”.

Quel est ton ressenti sur les 8 semaines de bootcamp ? Qu'as-tu appris durant la formation et en quoi cette expérience t'as changé ?

Le bootcamp Data Analyst m’a permis d’acquérir les briques opérationnelles qui manquaient à mon profil, notamment la maîtrise du SQL et de Python. Ça a été également l’occasion d’approfondir ma culture tech, comprendre le fonctionnement des APIs, les architectures de données, le web scraping, le machine learning,...
Le tout dans une ambiance work friendly et hyper stimulante. J’ai été vraiment surprise par la qualité à la fois des professeurs, toujours là pour nous aider et des apprenants, tous très motivés.
J’ai été moi-même étonnée par la quantité de skills très opérationnels acquis en 8 semaines!

Parle-nous d'un projet qui t'as particulièrement plu ?

Je pense que le projet final a beaucoup contribué à sédimenter les acquis de la formation. Il s’agit d’un projet data basé sur des données réelles d’entreprise, à mener en équipe pendant les deux dernières semaines du bootcamp. C’était donc un avant-goût de ce qui nous attendait à la sortie du bootcamp.
Avec mon équipe nous avons travaillé sur la définition d’une stratégie de go-to-market pour un nouvel acteur qui voulait rentrer dans le marché français de la food delivery.
Nous avons travaillé sur des données mises à disposition par Fox Intelligence, rassemblant des informations issues des reçus d’achat de plus gros acteurs du marché en France (Uber Eats, Deliveroo, Just Eat).
Ce que j’ai le plus apprécié pendant ce projet a été la diversité des analyses menées. Nous avons pu mettre à l’épreuve nos connaissance en machine learning avec un modèle de régression linéaire pour estimer la croissance du marché sur les années à venir, mener une analyse de cohorte pour analyser la rétention des clients mois après mois, classifier les clients avec un modèle RFM, en estimer la Life Time Value.
C’était un projet très complet qui nous a permis d’éprouver tout ce que nous avions appris pendant les 8 semaines.

As-tu une anecdote à nous raconter sur les 8 semaines de formation ?

C’était sûrement 8 semaines intenses mais qui n’ont pas manqué de moments de détente et de rigolade !
Notamment lors des apéros qui étaient organisés régulièrement après les talks du soir et qui en plus étaient l’occasion d’échanger de manière informelle avec les intervenants et les professeurs et de se construire un réseau dans la data.

Comment s'est passée ta recherche d'emploi post bootcamp ?

Après le bootcamp, je me suis lancée tout de suite dans la recherche d’emploi. Malgré la période très particulière, j’ai eu de très bons retours sur mes candidatures. J’ai pu constater que les recruteurs apprécient mon profil et la capacité de se remettre en jeu avec un bootcamp. Les process de recrutement pour des postes de data analyst incluent systématiquement des tests techniques (SQL et/ou Python, data visualisation, compréhension business) pour lesquels on a bien été préparé pendant le bootcamp et que je n’ai eu aucune difficulté à passer. Au final, moins de deux mois après la fin du bootcamp j’ai reçu plusieurs offres et j’ai eu le luxe de choisir celle qui me correspondait le plus.

‍

Es-tu heureuse dans ton nouveau boulot ?

Aujourd’hui je suis senior data analyst chez Dailymotion et je m’occupe en particulier de toutes les analyses qui concentrent leur activité B2B avec les publishers. J’adore la complexité et la technicité de l’univers digital et le fait de faire partie d’une entreprise data driven et très au point technologiquement parlant.

Comment utilises-tu ce que tu as appris au quotidien ?

J’utilise au quotidien les compétences acquises lors du bootcamp. En particulier, le langage SQL pour requêter, via Google Big Query, l'énorme quantité de données collectée par Dailymotion. La maîtrise des outils de data visualisation (Tableau Software, Data Studio) est également indispensable dans mon travail pour la construction des dashboards qui sont utilisés par les équipes produit. Les compétences statistiques sont également très importantes, par exemple pour pouvoir mener des tests de significativité pour analyser les résultats d’un A/B test.