J’ai une formation en économie et finance. Après 2 années de prépa ENS Cachan - parcours économie – j’ai eu un parcours 100% universitaire : licence économie et de gestion, Master 1 Finance et un Master 2 de Recherche en Économie et Finance. J’ai choisi de faire de la Recherche parce que j’ai depuis toujours une appétence pour la modélisation.
Ensuite, j’ai travaillé 2 ans en tant que consultant financier auprès des CE / CSE. J’étais en charge de réaliser des diagnostics d’entreprises, soit sur le plan financier, soit sur la politique sociale. C’était un métier avec des missions très variées. L’une d’entre elle était de réaliser une analyse des rémunérations de l’entreprise afin de veiller à ce qu’il n’y ait pas d’écarts injustifiés. Nous travaillions sur le fichier du personnel brut et réalisions de l’analyse de données de manière simplifiée. A la fin de cette expérience, je me suis rendu compte que c’était la partie du job que je préférais. Je me suis donc informé sur les formations disponibles dans ce domaine car je n’étais pas du tout au niveau en terme technique.
Quel est ton ressenti sur le bootcamp ?
Le bootcamp a été vraiment dingue pour moi, notamment pour trois choses :
- J’ai vraiment découvert ma voie. Avant, je me cherchais un peu en finance et je ne me sentais pas forcément à ma place. Ce que j’ai découvert avec DataBird m’a vraiment plu, encore plus que ce que je ne pouvais espérer. Je suis maintenant sûr de vouloir travailler dans la data. Cela a clarifié totalement mon projet professionnel.
- La quantité de choses que l’on a apprise. Avec le learning-by-doing mis en place chez DataBird, c’est assez fou ce que l’on peut apprendre en 8 semaines. C’est hyper intense mais grâce à cela, on avance très vite.
- Une vraie aventure humaine. Il y a une réelle politique de l’entraide ce qui créé des promos très soudées. Je sais qu’on a gardé des très bons rapports avec toutes les personnes du batch. D’ailleurs, depuis que nous avons terminé le bootcamp, j’ai déjà fait appel à plusieurs anciens pour des petits coups de main, ça m’a été super utile.
Parle-nous d'un projet qui t'a particulièrement plu ?
J’ai vraiment apprécié le projet final. C’était vraiment plaisant de passer plus de temps sur un projet, et du coup d’avoir une plus grande liberté sur ce qu’on pouvait faire avec les données. J’ai eu l’occasion de travailler sur les données de Qobuz avec trois autres apprenants.
Travailler sur des données réelles donne une autre dimension à notre travail. Nous avons pu travailler sur une problématique très particulière qu’avait l’entreprise, à savoir étudier le comportement de clients provenant d’un canal très particulier. C’était très intéressant de se plonger dans le modèle de l’entreprise pour faire parler les données. On a pu appliquer concrètement pleins de choses apprises au cours du bootcamp. Personnellement, cela m’a aussi permis de me rendre compte que je pouvais réellement apporter quelque chose à une entreprise grâce à l’analyse de données.
Raconte-nous une anecdote sur les 8 semaines ?
Je me souviens du premier jour où on a commencé avec Python. On venait de finir sur SQL où je m’étais senti bien à l’aise et là on devait repartir sur quelque chose de nouveau. J’ai eu vraiment beaucoup de mal le premier jour, le soir j’étais un peu découragé. Je sentais que je ne comprenais pas la logique. Les démarrages ont donc été un peu dur. Mais avec la pratique et l’aide des teachers, je me suis vite amélioré. Les projets de groupe m’ont aussi permis de prendre confiance.
Au final, coder en Python est certainement ce que je préfère actuellement. La formation est intense, on passe d’un outil à l’autre, mais il ne faut pas se décourager, avec la pratique, on s’en sort toujours. Et on y prend goût …
Post-formation, comment as-tu abordé ta recherche d’emploi ?
Honnêtement, ce n’était pas idéal d’être en recherche en 2020. Le contexte n’était en notre faveur. Mais j’ai réussi à garder ma motivation car j’étais sûr à 100% de mon nouveau projet professionnel. Avant le bootcamp, j’ai cherché un job pendant quelques temps mais je n’étais pas sûr de ce que je voulais faire, c’était beaucoup plus dur. Avoir une recherche claire est beaucoup plus simple.
L’un des autres points qui me motivait était la quantité d’offre sur le marché, même en temps de Covid. Il y a une réelle offre pour les Data Analyst. J’ai participé à de nombreux processus de recrutements : plus d’une trentaine d’entretiens, près d’une dizaine de tests … J’avais toujours des pistes donc j’y croyais. En plus, on n’est pas du tout laissé seul dans la jungle. DataBird nous faisait régulièrement passer des offres, nous accompagner dans nos process, cela aide aussi à garder le moral.
Quel est ton nouveau job ?
J’ai commencé depuis peu un poste dans la division Data Management de LHH, filiale du groupe Adecco. Mon arrivée s’est bien passée. Je suis très heureux d’avoir rejoint LHH, qui a un projet hyper intéressant !
Comment utilises-tu ce que tu as appris chez DataBird au quotidien ?
A mon arrivée, on m’a demandé de travailler sur un petit projet de Web Scraping. J’ai donc utilisé Python pour construire une petite base de données à partir des informations que j’ai trouvé sur Internet. C’était vraiment intéressant !
Dans mes missions à venir très prochainement, je vais devoir interroger nos bases de données grâce à SQL et travailler sur des Dashboard via un nouvel outils de BI. En fait, je vais vraiment utiliser tout ce que j’ai appris chez DataBird.
Recommandes-tu la formation ?
Je pense l’avoir dit un peu tout au long de l’interview, mais personnellement, j’ai adoré la formation. Donc, je la recommande totalement.
Concernant l’analyse de données, je pense qu’il faut aimer aller dans la technique, c’est à dire le code. C’est un point essentiel de l’apprentissage, donc il faut être à l’aise avec cette idée. Pour aimer coder, je pense qu’il faut un minimum d’esprit logique et mathématique. Il faut aimer résoudre des problèmes. Pour ma part, je trouve le code vraiment addictif. Quand je me plonge dedans, j’ai du mal à m’arrêter. Si on a cette appétence pour la technique, la formation risque de beaucoup plaire.
Sur le plan humain, je la recommande vraiment à tout le monde. Le fait d’être dans des petites promos, avec des teachers très disponibles, cela permet de tenir comptes des spécificités de chacun. On peut avoir besoin de plus d’accompagnement sur un outils, ou une thématique, moins sur une autre. L’organisation de DataBird permet de s’adapter à tout cela.
Une dernière chose avant de nous quitter ?
Pour conclure, je dirais qu’il faut aimer apprendre de nouvelles choses, aussi bien pour la formation DataBird que pour le métier de Data Analyst. Chez DataBirb, on nous apprend aussi à apprendre. On ne peut pas tout connaître en Data, donc il faut se former en continu. Il faut être un peu débrouillard, trouver les infos et pratiquer !
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