Data Opportunity c’est une collaboration entre des entreprises, start ups, associations & DataScientest. À l’issue de ce partenariat, chaque groupe d’apprenants délivre un projet à l’entreprise en question. Cela correspond au projet fil rouge de la formation.
Après une première collaboration très positive, nous avons retenté l’expérience. Ce projet est au cœur du fonctionnement de nos formations. En effet, elles reposent sur l’apprentissage par la pratique et sont composées de cours , d’exercices d’applications ainsi que d’un projet fil rouge. Celui-ci met en application tout ce que l’apprenant va apprendre tout le long de la formation. Ce projet se fait en binôme ou trinôme d’apprenants et prend une place progressivement plus importante à mesure que la formation avance. Afin de valider la formation les apprenants devront soutenir leur projet devant nos professeurs.
Dans le cadre de Data Opportunity, l’entreprise fournit des données aux apprenants afin qu’ils utilisent des vraies données d’entreprise pour leur projet fils rouge. En échange, l’entreprise recevra un projet data gratuit, fait par des apprenants de qualités sous l’expertise d’un expert en data.
L’entreprise Markethings et deux de nos apprenants : Renaud et X ont collaboré ensemble pendant plusieurs mois autour d’un projet en data science. Nous sommes allés à leur rencontre pour récolter leurs impressions sur cette expérience.
L’apprenant : Renaud Lissowski
1. Qui êtes-vous ? Comment avez-vous connu DataScientest ?
Renaud Lissowski, chef de projet digital avant la formation. J’ai connu la formation en effectuant un benchmark des formations data sur le marché français sur Internet.
2. Quel est votre projet professionnel ? Pourquoi avez-vous décidé de suivre une formation en data science ? Pourquoi avoir choisi DataScientest ?
Je souhaite me reconvertir dans le domaine des data sciences depuis le secteur du digital. A terme, je voudrais occuper un poste de chef de projet ou manager data sciences. DataScientest m’a paru être le meilleur choix par une approche pédagogique innovante et un cursus sur les data sciences sérieux. Le rapport qualité prix est imbattable également.
3. Lors du choix des projets fil rouge, pourquoi avoir choisi ce projet ?
Le fait de travailler avec une startup a été un critère déterminant sur le choix du projet. Je voulais faire un projet avec une véritable valeur métier. Le sujet métier était également pointu (finance/comptabilité) et je souhaitais un défi à la fois technique par l’aspect Machine Learning et métier.
4. Est-ce que vous pouvez décrire concrètement le travail que vous avez effectué pendant le projet ?
Le travail sur le projet s’est fait en plusieurs phases. Une première étape a été d’explorer le jeu de données et de l’affiner grâce aux retours de Markethings. Dans un deuxième temps, nous avons effectué un travail de recherche sur le modèle ML le plus adapté à la problématique. Enfin, dans cette dernière étape, nous avons développé le modèle en optimisant son efficacité pour obtenir le résultat final livré à Markethings.
5. Combien de temps avez-vous passé sur ce projet ?
L’équipe a passé 7 mois sur le projet du démarrage à la livraison en parallèle de la formation continue.
6. Quelle était votre relation avec le professeur et la start-up ?
Nos relations ont été excellentes et déterminantes pour le succès du projet. Raphaël a fait un très bon travail d’accompagnement tout au long du projet pour nous aider sur les sujets techniques pointus et nous remotiver pendant les phases difficiles. Nos relations avec Markethings ont également été très bonnes. Leur enthousiasme et support sur le projet ont été déterminants mais aussi très motivants. Ça a été un plaisir tout au long du projet.
7. Quel a été l’accompagnement DataScientest tout au long de votre projet ? (Formateur, Slack, Masterclass, visio, etc.)
Nous avons utilisé à de nombreuses reprises la plateforme pédagogique pour référence technique. Le support sur Slack et le forum d’entraide ont permis de nous faire aider par la communauté des étudiants et l’équipe DataScientest.
8. Quelle suite voyez-vous à votre projet ?
Le projet est déjà en soi une belle référence professionnelle pour notre groupe. J’étudie personnellement la possibilité de nouer un partenariat avec Markethings pour mettre en avant ce projet qui pourrait se transformer en produit chez mon employeur actuel.
9. Recommanderiez-vous à d'autres apprenants de choisir le projet data opportunity lors de leur prochaine formation ?
Je le recommande chaudement. Cela demande plus de travail à mon sens avec le temps passé avec l’entreprise mais le résultat le justifie largement.
L’entreprise : Markethings
1. Dans quel cadre Markethings a participé au projet Data Opportunity et quels étaient les enjeux ?
Markethings dispose d’un data lake de données B2B très complet et souhaitait valoriser les données légales et financières qui s’y trouvent. L’enjeu de la data en général est le plus souvent d’identifier le scénario business porteur de valeur et nous avons proposé à DataScientest que soient mis en œuvre des algorithmes d’intelligence artificielle notamment sur les liasses fiscales, pour prédire les sociétés avec un potentiel de croissance (ou pas) et donc donc d’investissement rentable.
2. Comment avez-vous connu DataScientest ?
Nous avons connu DataScientest via une mise en relation d’un étudiant membre du Rotary, association dont est également membre Markethings.
3. Quel était le processus à suivre pour intégrer le projet Data Opportunity ?
L’engagement de Markethings a consisté à extraire un jeu de données spécifique, composé de données financières, juridiques et légales et apporter son expertise et un suivi régulier aux étudiants pour co-piloter le projet.
4. Comment s’est déroulé le projet ?
Une fois le projet validé, nous avons identifié en amont les indicateurs financiers et fiscaux les plus pertinents que nous avons livrés aux étudiants.
Sur la data science elle-même, les phases de découverte des données et de data cleaning ont été très importantes. Les échanges réguliers avec les étudiants ont permis de faire des choix techniques motivés par des considérations sur les types d’entreprises les plus pertinentes à étudier, pour éliminer “le bruit”.
La forte volumétrie de données (+700 champs dans une liasse fiscale complète !) a été aussi un gros challenge pour les étudiants.
5. Quelle était votre relation avec les apprenants et le professeur ?
Excellente ! Nous avons organisé des points réguliers tout au long de la formation tout en étant réactif entre les réunions. Les échanges se sont déroulés en visio, ce qui a permis une plus grande souplesse pour les agendas.
6. Est-ce que le projet a répondu à vos attentes ?
Si dès le départ, nous savions que le projet ne pouvait pas se concrétiser en une seule promo, il pouvait en revanche fournir suffisamment d’éléments pour évaluer la faisabilité et la pertinence. De ce point de vue là, le travail effectué par les étudiants a répondu à nos interrogations et nous permet d’organiser la suite.
7. Quels sont les avantages de ce partenariat ?
Pour Markethings, mener un projet en IA sur un mode collaboratif, en faisant appel à des étudiants de valeur sur un projet techniquement compliqué à coût limité. Pour DataScientest, c’est certainement la possibilité d’attirer des étudiants sur un. C’est là que la présence d’un financier a été utile. projet innovant et stimulant.
8. A qui recommanderiez vous le projet data opportunity ?
Aux sociétés qui disposent de données avec toutefois une vision sur un scénario de valorisation par exemple « data for good ».
Vous l’avez bien compris, Data opportunity est une réussite. Les apprenants ont eu l’opportunité de travailler sur des données réelles avec de vrais enjeux business. Quant à Akanthas ils ont pu profiter d’une main d’œuvre qualifiée et d’un projet data réalisé en 11 semaines. DataScientest veut voir ce projet perdurer dans le temps. Si vous êtes une startup, PME ou association et que vous voulez profiter de cette opportunité, il suffit d’envoyer un mail à sacha@datscientest.com en détaillant votre projet.
