Notre deuxième formation des Fondamentaux ! Corentin l’a suivie accompagnée de sa professeure Andreea, Data Scientist chez Devoteam afin d’acquérir les compétences clés pour bien démarrer dans la Data Science. Passé directement sur la formation Fullstack, il nous explique maintenant son parcours, ses objectifs précis, son expérience de formation.

HELLO CORENTIN ! QUEL EST TON PARCOURS ?

J’ai été à l’université, réalisant un cursus en économétrie à Lyon 2, très orienté recherche. Je ne voulais pas particulièrement continuer dans la recherche, et souhaitais mettre à profit mes bases théoriques pour monter en compétences pratiques dans la Data Science. En regardant ce qui était proposé, ce qui était le mieux pour moi était d’avoir une formation encadrante, c’est là que j’ai connu Jedha. Le campus Lyonnais ouvrait pile à ce moment, et mon but était clairement de devenir Data Scientist : c’était parfait pour moi. Les 2 formations se suivaient et la première était à temps partiel ce qui me permettait de garder mon petit job sur les Fondamentaux. Maintenant cela fait 3 semaines que je suis la Fullstack à temps plein.

Avant de commencer mes formations, je ne connaissais pas tant la programmation, et même si cela ne fait que 3 semaines que j’ai commencé la Fullstack, je sens que j’ai les outils directement applicables en entreprise. Avant je fonctionnais beaucoup à la main. C’était une des grandes différences de l’univers académique du quel je viens, la pratique. Mon master orienté recherche était d’autant plus de théorie, compliqué pour moi de trouver un poste de Data Scientist, car les offres mentionnaient bien la maîtrise beaucoup d’outils, de languages de programmation. Egalement, ce serait difficile pour moi d’apprendre tout seul, je sentais l’importance d’avoir un accompagnement.

COMMENT SE SONT DÉROULÉ LES FONDAMENTAUX ?

Le format à temps partiel me permettait de prendre plus le temps d’assimiler les choses et d’aller plus loin dans les notions. J’ai commencé à préparer mon projet dès le début ! J’ai bien compris l’importance d’être dégourdi dans le métier de Data Scientist, d’apprendre à chercher. Un exemple pour mon projet final : j’avais un dataset sur la fraude dans les assurance qui était originellement déséquilibré. Mes résultants n’étaient donc pas des plus intéressants, et j’avais bien vu qu’il y avait des techniques pour aboutir à des résultats plus pertinents. C’est ce genre de tips, pour aller plus loin que j’ai trouvé de mon côté au delà de la formation qui nous donnait les outils pratiques.

QUEL PROJET POUR TA FORMATION FULLSTACK ?

Je réfléchissais à le faire avec une camarade, car un de ses proches a une entreprise de bougies. L’idée serait de lui construire des bases de données pour pouvoir les traiter, travailler dessus et lui fournir de bonnes recommandations stratégiques. C’est d’autant plus intéressant que c’est une vraie entreprise ! Il y a beaucoup de défrichage à faire, donc je souhaite m’y prendre à l’avance car on ne sait pas exactement  ce que cela va donner pour le moment. Cela dit, je prends de l’avance, j’ai déjà réussi à scrapper des données de Facebook (à la date d’interview, Corentin en est au module 3 de sa formation Fullstack, sur le Machine Learning supervisé).

QUELS CONSEILS DONNERAIS-TU À QUELQU’UN VOULANT SE LANCER ? 

Un conseil serait de regarder les exemples de projets que l’on trouve à foison sur internet ! On y trouve énormément de bonnes pratiques. Autre chose serait de prendre un seul dataset et de bien le travailler, plutôt que de s’éparpiller sur plusieurs datasets. Dans la formation, on a tous pu traiter un sujet concret applicable dans un contexte réel : de la prise en main du dataset, l’importer Python, commencer à traiter le jeu de données, avec ses valeurs manquantes, aberrantes, appliquer les régressions etc. Puis en sortir des résultats, les évaluer et les présenter. C’était un travail de A à Z !

QUELQUES MOTS SUR L’AMBIANCE & LA COMMUNAUTÉ ?

On est un très bon groupe, chacun va à son rythme. Etant un groupe hétérogène dans nos parcours, on a pu créer des beaux liens, étant donné que l’on se voit tout les jours pour apprendre de nouvelles choses. Quant aux professeurs, nous sommes encadrés pour se donner une direction, mais nous gardons beaucoup d’autonomie pour aller plus loin que le scope du cours. Après tout, c’est ça le métier de Data Scientist ! Certains professeurs nous donnaient des conseils carrière, Alison notre professeur de Data Via nous parlait aussi du marché du recrutement en Data sur Lyon.

Je viens aussi souvent aux événements ! Les speakers y abordent des sujets que personnellement je n’ai pas encore abordé en cours, tout cela nous donne une vue d’ensemble de ce que l’on va faire, et nous aide beaucoup à faire des liens avec ce que l’on va apprendre pendant la formation.

QUEL EST TON OBJECTIF ?

Clairement le métier de Data Scientist ! J’aimerais mêler ma passion pour la politique avec l’analyse de données. Je vais me rapprocher d’instituts de sondage, je m’y prends tôt dans mon recrutement ! Je parle depuis quelques jours à des recruteurs sur Linkedin histoire d’avoir leurs insights, le but étant d’avoir mon poste sur Lyon dès la fin de la formation.