D’apprenant Data Analyst à professeur chez DataScientest, Christophe nous partage son parcours !
Anciennement chargé de compte, mon travail consistait à guider les clients et leur faire des recommandations stratégiques pour maximiser leur performance. Pour celà je me basais sur des données (part de marché, performances par rapport aux concurrents, par rapport à l’année dernière, etc…) que je mettais en forme pour les présenter à mes clients.
Ces tâches, de la collecte des données jusqu’à leur mise en forme dans une présentation, en passant par la création de visuels, sont vite devenues la partie préférée de mon ancien emploi. J’ai commencé à chercher une façon d’en faire le point central de mon travail. C’est ainsi que j’ai découvert le métier de Data Analyst, qui pour ne rien vous cacher, est un profil très recherché par les entreprises.
Démarrage de ma formation avec DataScientest
En 2022, j’ai sauté le pas et j’ai pris la décision de me reconvertir en entamant une formation de Data Analyst. Après plusieurs recherches d’organismes, j’ai choisi DataScientest qui allie une méthode d’apprentissage unique avec une grande flexibilité. A l’issue de la formation,on dispose d’une certification reconnue par l’État pour un parcours de 6 mois en temps partiel.
Le parcours est divisé en Sprints, validés par des examens, durant lesquels on pratique à son rythme. Ici, pas de cours magistraux toute la journée qui vous endorment et vous démotivent! Les sessions synchrones servent à apporter des précisions et des connaissances complémentaires et l’apprentissage se fait par la pratique et l’expérimentation, ce qui favorise la recherche autonome et l’exploration pour trouver sa solution au problème posé.
Et ça fonctionne! Pour ma part, je me suis lancé dans la formation sans avoir jamais codé une ligne de ma vie et avec des connaissances mathématiques basiques. A l’issue du cursus Data Analyst, je maîtrise le langage Python et dispose de bases solides en Machine Learning et outils de Business Intelligence.
Chez DataScientest votre apprentissage est fait pour vous rendre opérationnel professionnellement. Les compétences acquises lors de chaque module sont mises en pratique lors d’un projet fil rouge à réaliser et à présenter, en groupe, à un jury. On a alors l’occasion de mettre en lien les différentes parties de la formation et de compléter ses connaissances pour parfaire son rendu.
Par exemple en Data Analyse, la première partie consiste à explorer le jeu de données et à déterminer s’il est suffisamment fourni, ou doit être enrichi. Puis l’on commence à faire ressortir nos premières hypothèses en se basant sur la DataViz’ et les études statistiques. Enfin, on présentera nos résultats (voir notre modèle de Machine Learning) en utilisant PowerBi ou Streamlit.
Personnellement, la collaboration avec mon groupe a été très profitable. Chaque membre a un background différent et des compétences qui lui sont propres. Cela m’a permis de développer rapidement de nouvelles compétences et d’assimiler des concepts qui étaient encore flou.
Ce projet vous apporte des compétences essentielles en entreprises : le travail en équipe, l’autonomie et la capacité à présenter vos travaux de façon synthétique.
La validation des Sprints est aussi un miroir du monde de l’entreprise. Il donne des deadlines à respecter et entraîne à la gestion de son temps.
Lors de ma formation j’ai été très bien accompagné par les chefs de cohorte et mentors qui sont accessibles et très réactifs. En tant qu’apprenant, on dispose d’une vraie communauté composée d’apprenants, d’alumnis et de formateurs qui vous soutiennent et vous assistent. C’est ce qui m’a motivé à rejoindre DataScientest.
Et après ma formation, que s’est il passé ?
Une fois ma certification obtenue, j’ai postulé pour devenir Data Analyst chez DataScientest. Mon intégration a été très fluide, notamment grâce à un excellent processus d’onboarding. J’étais un peu anxieux à mon arrivée, gérer des dizaines d’apprenants est une grande responsabilité mais l’ensemble de l’équipe m’a soutenu et m’a aidé à prendre confiance en moi.
Ce qui m’a particulièrement marqué dans les premières semaines c’est l’importance accordée à l’expérience des apprenants. Leur satisfaction est au centre de toutes les actions et innovations de DataScientest.
Aujourd’hui, je suis impatient de rencontrer mes futurs apprenants, de partager ce que j’ai appris avec eux et de les assister dans leur voyage dans le monde de la data.
