Chez DataScientest, l’objectif n°1 c’est de permettre à nos apprenants de décrocher un emploi à l’issue de la formation. Mission accomplie avec Hélène Rossi, freelance data scientist, qui a suivi la formation de DataScientest depuis chez elle à Bordeaux. Elle nous raconte son parcours :
Bonjour, est-ce que vous pouvez vous présenter ?
Bonjour, je m’appelle Hélène Rossi, je suis à l’heure actuelle Freelance data scientist.
Qu’est ce qui vous a amené à la data science ? Quel est votre background ?
J’ai toujours été attirée par les data, j’ai découvert la data science il y a 5 ans, j’étais alors en poste dans une startup où nous avions des problématiques d’analyse de données et nous n’avions pas de personnes suffisamment qualifiées pour les traiter et en retirer toute leur valeur ajoutée.
C’est comme ça que j’ai commencé à suivre des tutos en ligne pour faire avancer notre développement.
Pour ma part j’ai un background assez atypique j’ai commencé il y a 15 ans en tant qu’ingénieur QA, puis j’ai évolué vers la gestion de projet. Je suis quelqu’un qui touche un peu à tout et j’aime me lancer des nouveaux défis.
Pouvez-vous nous raconter votre parcours chez DataScientest ?
Suite à mon licenciement économique dû à la liquidation judiciaire de ma startup, j’ai décidé de me lancer dans une reconversion professionnelle dans la data science. J’ai donc contacté Charles qui m’a parlé de la formation et construit un parcours personnalisé à suivre en distanciel. Pôle emploi a pris en charge une partie du financement.
J’ai suivi la formation depuis chez moi (Bordeaux) où j’ai pu me familiariser avec l’outil mis en ligne par DataScientest. J’ai tout de suite été conquise par la clarté des cours et la mise en pratique directe des informations théoriques.
Le parcours est très complet, j’ai pu avoir un concentré de tous les sujets qu’un data scientist peut rencontrer dans ses missions.
Charles m’a permis aussi de faire un projet de data analytics en suivant un Challenge mis en place par Polytechnic et le PSG. Ce projet a été très intéressant il m’a permis de travailler avec des données sportives, faire de la prédiction sur le placement du ballon et utiliser des algorithmes de machines learning différents et des théories statistiques (ex : Chaînes de Markov) pour mener à bien les prédictions. Ce projet a été très formateur.
Quelle est selon vous la marque de fabrique de l’apprentissage chez DataScientest? Qu’est ce qui vous a le plus marqué dans votre accompagnement / Que vous avez le plus apprécié ?
La marque de l’apprentissage de chez DataScientest c’est vraiment la mise en pratique directe, ce qui permet une prise en main rapide et les notions apprises sont plus facilement comprises.
Malgré la distance, j’ai été très accompagnée par les différents data scientists et je n’ai jamais été dans une impasse. Tout se passait par slack et les réponses étaient quasi instantanées (bien entendu dans les heures ouvrables)
Comment votre formation en data science a orienté la suite de votre carrière ?
La formation m’a permis d’avoir de très bonnes bases en data science. En lançant mon auto-entreprise j’ai rapidement trouvé des missions autour du scraping de data, analyse de données et mise en place de dashboard.
À quelles problématiques data êtes-vous confrontée au quotidien ?
Au quotidien, sur ma dernière mission, je suis confrontée à :
- la récupération de la data (via API)
- l’analyse et traitement de la data (Pandas, matplotlib, seaborn)
- la mise en place d’algorithme de machine learning (scikit-learn)
Quels sont selon vous les outils nécessaires à maîtriser pour décrocher un job en data science ? Pour répondre aux besoins actuels des entreprises ?
Pour décrocher un job en data science, il faut maîtriser les outils tels que python/R/scala, les bases de données SQL / no SQL, les plateformes de cloud tel AWS, les librairies de machine learning scikit learn a minima. Après tout dépend la demande entre les réseaux de neurones, le deep learning, le data mining….
Quelle est l’application de la data science qui vous fascine le plus ?
L’application de la data science qui me fascine le plus ce sont les réseaux de neurones et toutes les possibilités qu’ils apportent.
Quels conseils donneriez-vous aux personnes qui souhaitent se lancer dans une formation en data science ?
Je lui dirai de bien définir ce qu’il souhaite vraiment faire, car la data science regorge de métiers variés tels que data analyst, data scientist, data engineer, … étudier bien les nuances pour choisir la bonne formation. Avec Data scientist le catalogue est bien fourni pour trouver la formation qu’il faut.
Un mot pour résumer votre expérience DataScientest ?
Si je devais la résumer en un mot, ce serait passionnant tant dans le contenu que dans la forme.
Si comme Hélène vous souhaitez vous former aux métiers de la Data Science, nous serons présents pour vous accompagner tout au long de votre parcours.
