La formation à la Data University racontée par ceux qui la vivent : retour d’expérience de Capucine, ancienne étudiante dans notre école.

Les cours sont donnés par des professionnels de la data  : fini les cours théoriques, place à la pratique et aux workshops en petit comité ! – Capucine Byron, Data Scientist diplômée.

Capucine, quelle était ta première formation ?

– J’ai fait une licence d’économie et gestion à l’Université de Bordeaux puis un master 1 en marketing à l’IAE de Bordeaux et un master 2 en marketing et communication à l’IAE de Paris (Sorbonne Business School).

Dans quel domaine as-tu travaillé avant la transition ?

– J’ai fait ma dernière année de master en alternance dans une agence événementielle. J’étais chargée de mettre en place une stratégie d’inbound marketing : rédaction d’articles de blog professionnel, gestion d’un tableau de bord avec le logiciel Hubspot, SEO, community management.

Pourquoi as-tu pris la décision de t’orienter vers le métier de Data Analyst ?

– Après avoir terminé mon master, je voulais absolument rester sur Bordeaux et trouver un poste intéressant dans le marketing et la communication. J’ai dû faire face à un constat évident : il y a très peu d’offres sur Bordeaux et beaucoup trop de profils similaires au mien. Donc les salaires sont tirés vers le bas et les entreprises demandent au moins 3 ans d’expérience.

Deux solutions s’offraient à moi : partir à contrecœur à  Paris ou bien essayer d’enrichir mon profil. J’ai choisi la deuxième option. Cela faisait depuis plusieurs années que je m’intéressais au poste de data analyst : il me correspondait bien car j’ai toujours adoré les mathématiques et les statistiques (matières habituellement détestées par les profils marketing).

Pourquoi as-tu choisi la Data University pour faire cette formation ? 

– J’ai choisi de faire une formation de 6 mois à la Data University car c’est une formation courte et intense que je pouvais faire en alternance. J’ai été Data Analyst Junior chez Back Market durant la formation et j’ai appris énormément en parallèle des cours le vendredi et samedi. La formation a ainsi été entièrement financée par mon entreprise.

De plus, les cours sont donnés par des professionnels de la data (Cdiscount, Sogeti, One Point, Thalès, …)  : fini les cours théoriques, place à la pratique et aux workshops en petit comité !

Quelles sont les 3 choses les plus importantes que tu as apprises à l’école ?

– Google est ton meilleur ami pour coder : si tu es en plein bug, la réponse à ta question est sur Google.

– La préparation de données occupe 80% du temps d’un projet data science donc pas de panique si cela prend beaucoup de temps, la modélisation n’en sera que meilleure !

– La data viz est le fruit du travail de data analyst : il faut absolument la soigner !

Quelles étaient les difficultés principales pour toi au cours de la formation ?

– J’ai eu du mal au départ à avoir la logique pour coder. C’est une toute autre façon de penser et je n’avais jamais fait travailler mon cerveau de la sorte ! De plus, il faut aussi sortir du cliché du geek qui code et s’affirmer en tant qu’ancienne marketeuse. Chacun a ses forces et ses faiblesses.

Pour quelle entreprise travailles-tu maintenant et comment as-tu  trouvé ce poste ?

– Je vais commencer à travailler en juin chez Audensiel Technologies, une société de conseil parisienne qui dispose d’une agence à Bordeaux. J’occuperai un poste de Data Analyst et je serai en mission chez Cdiscount, Betclic, etc. Je vais également participer à un projet de R&D sur l’analyse prédictive du comportement utilisateur sur un site e-commerce.

Pour ce poste, j’ai été contactée directement sur LinkedIn par le président associé de la société afin de participer au projet R&D.

Qu’est-ce qui t’attire dans ta nouvelle profession ? Selon toi, quels sont les avantages et les inconvénients de cette profession ?

– Ce nouveau métier permet de me challenger et d’apprendre au quotidien. On se sent vraiment utile car la data permet aux différents métiers (marketing, business development, finance, etc) de prendre les meilleures décisions et d’optimiser leur stratégie.

De plus, en tant que consultante data analyst, je vais avoir des missions variées dans différentes entreprises. Je vais donc monter en compétences sur de nombreux logiciels (ETL, data viz) et langages : impossible que je m’ennuie !

L’inconvénient de ce métier pourrait être de se sentir simplement « petit ouvrier » de la data. Si je suis simplement fournisseur de données pour le métier et que je n’entre pas dans de la véritable analyse de données, je pourrais me sentir frustrée de ne pas participer aux décisions stratégiques …

Quels sont tes buts professionnels et dans quel domaine de la Data Science voudrais-tu évoluer ?

– Après avoir fait mes armes en tant que Data Analyst, j’aimerais progressivement travailler sur des projets plus orientés data science dans le e-commerce et le marketing.

Et finalement, quel conseil pourrais-tu donner à celles et ceux qui ont envie de se reconvertir en Data Analyst/Scientist mais hésitent encore ?

– Go, go, go ! C’est maintenant ou jamais : de nombreuses entreprises s’arrachent actuellement ce type de profil (et les salaires décollent) donc prenez la vague maintenant !