De psychologue à Data Scientist, le parcours de Philéas !

Hello ! Quel est ton parcours ?

J'ai eu un bac S puis j'ai fait un master de psychologie en cinq ans. Après avoir obtenu mon diplôme, j'ai voulu me reconvertir vers un secteur d'avenir, j'ai entendu parler de la Data Science et je me suis tourné vers ça. Le secteur de la psychologie, c'est un très bon secteur. Mais j'avais besoin de changer d'air et ça m'intéressait aussi d'avoir une double compétence. Retourner vers des choses un peu plus scientifiques que j'avais faites au lycée. 

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Comment tu as connu la Data et notre école ?

J'avais un ami qui travaillait dans ce secteur, donc il a pu me conseiller un peu et j’ai cherché une formation pour me faire la main, pour voir à quoi ça ressemblait en vrai. C'est difficile d'apprendre tout seul en ligne, même s'il y a beaucoup de ressources. Donc, j'ai trouvé la formation Essentials sur Internet et je me suis inscrit. C'était un coup d'essai pour voir si je m'en sortais, si je n'étais pas trop nul.

À la fin des deux semaines, j'étais conquis. Je savais que c'était ça que j'allais faire pour les années à venir !

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Est-ce que la reconversion, ça t’a fait peur ? 

J'ai eu des grands moments de doutes pendant ma reconversion, parce que je viens d'un domaine qui n'a rien à voir. En fait, je sais que pour quelqu'un qui a étudié les sciences techniques : ingénierie, maths, faire ce genre de formation c’est très accessible et la personne s'en sort très bien. Pour quelqu'un qui vient d'un domaine plus éloigné, ça peut être un peu plus dur. Mais il y a tellement de ressources, il y a tellement de façons de montrer qu'on sait faire des choses que si on est motivé, si on y va et si on est curieux, tout le monde peut réussir une reconversion dans la Data Science.

Et en particulier pour quelqu'un qui n'a jamais fait d'informatique, c'était mon cas je n'avais jamais codé avant, venir chez Jedha c'est une première étape très formatrice.

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Qu’est-ce qui t’a le plus plu durant ta formation ? 

Ce qui m'a le plus plu pendant ma formation Essentials, c'est le rythme et l'accessibilité des professeurs et des Teachers Assistant. Le fait d'avoir le matin un cours sur un sujet en particulier et l'après-midi la pratique, ça permet de ne jamais perdre le fil et de directement voir où on a des points de blocage. Dans les formations classiques, on a 6 à 10 heures de cours sur un sujet et on pratique des fois des mois après. Chez Jedha, c'est pas du tout ça, c'est directement la pratique après le cours, ça permet de beaucoup mieux assimiler ce qu'on apprend.

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Comment as-tu vécu ta formation Fullstack et quel module as-tu préféré ?

J'ai vécu les deux formations de façon assez similaire parce que la pédagogie est la même. Néanmoins quand je suis arrivé dans la Fullstack j'avais une petite appréhension, je me disais : “les Essentials, je m'en suis bien sorti, mais peut-être que la Fullstack ça va être un peu trop dur” et pas du tout.

La transition entre les deux se fait vraiment super bien.

Mon module préféré c'est celui de machine learning. Et même après, quand j'ai été TA et prof, mon module préféré, ça a toujours été celui-là. C'est vraiment celui où on voit les grosses ficelles, les trucs les plus variés et les plus intéressants.

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Tu as fait quoi après ta formation ?

Jedha m'a proposé d'être TA sur la session suivante et ensuite, pendant un an et demi à peu près, j'ai dû faire en tant que TA et prof une dizaine de sessions. Début 2021, j'étais en appétence de choses plus théoriques et j'ai cherché des formations dans des écoles d'ingénieur pour continuer à me former. C'est ce que je fais actuellement, c'est très différent. C'est une formation classique comme on l'entend : on a des cours avec des maîtres de conférences, avec des slides et on a parfois des TP sur ce qu'on a fait, pas sur tout. On a des projets, mais ça n'a rien à voir avec Jedha : niveau accompagnement, niveau encadrement, on a un prof et un TA, on est 25 élèves maximum ! C’est idéal pour se lancer.

Et je pense que je n'aurais pas pu faire la formation que je fais actuellement si je n'avais pas fait Jedha

Grâce à Jedha, j'ai pu apprendre le développement informatique, notamment en Python à mon rythme, me familiariser avec les librairies de Data Science à mon rythme aussi et me familiariser avec l'informatique en général par ce biais là, en étant accompagné d’un prof et un TA tout le temps disponible. Ce n'est pas quelque chose qu’on peut faire dans une formation comme la mienne. 

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Pourquoi être en école d’ingé aujourd’hui ? 

Pour montrer que j'ai atteint un certain niveau d'excellence technique en Data Science et parce que ça me permet de parachever ma reconversion. C'est le dernier truc que je vais faire. Ensuite, c'est bien parti pour que je trouve des missions de data scientist dans la vision par ordinateur !

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Et ton expérience en tant que prof ?

Ça m'a beaucoup plu. C'est complètement différent de quand on est TA : on est vraiment surtout là pour accompagner les élèves dans leurs exercices et quand ils ont des questions, sur le code, sur leur projet, etc. Quand on est prof, c'est des questions plus techniques. Et puis on part au moment où ils sont laissés à eux-mêmes en toute fin d'après-midi, donc on a un peu moins de questions sur le code. Mais les deux sont des expériences très différentes mais très appréciables. Il y avait vraiment une super ambiance dans la promo quand j'avais fait prof ! 

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Ça fait quoi de passer derrière les coulisses ?

Il y a des choses qu'on ne voit pas en tant qu'élève. En tant que prof, il y a beaucoup de choses à préparer. Il faut bien connaître les corrigés, connaître sur le bout des doigts certaines librairies, certaines fonctions.

C'est ce genre de connaissances très spécifiques qui rendent l'expérience de formation très agréable. 

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Quelle était ta journée type en tant que prof ? 

Il faut arriver un peu en avance parce qu'il faut préparer le set up dans la salle. Comme ça, on a le temps de prendre un café avec les élèves qui sont là aussi un peu en avance. Le matin, on fait le cours pendant 3 h, avec une petite pause quand même et les élèves ont aussi le temps de poser leurs questions sur ce qu'on voit. Le midi, à chaque fois je mangeais avec les élèves. C'était super, on allait trouver un truc dans le quartier, c'était convivial. Et l'après midi c'était les exercices.

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Quelle est la relation entre les élèves et les profs ?

Ce n'est pas vraiment comme faire partie de la promotion, mais ce n'est pas non plus comme dans d'autres organismes de formation. Il y a des échanges informels, il y a des moments où on peut vraiment discuter. C'est très convivial et vu que c'est des petites promotions, on a vraiment l'occasion de connaître tout le monde, c'est super.

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Que penses-tu de la pédagogie 30% de théorie et 70% de pratique ?

Je pense que c'est le gros point fort. C'est le fait d'avoir des exercices vraiment complets qui montrent comment mener un projet de Data Science au bout. Par exemple, dans le module Machine Learning qui est mon préféré, quasiment chaque exercice pourrait être un projet de Data Science en soi, et toutes les questions sont là pour nous guider à travers le projet. On a en plus le corrigé qui est fait en direct et qui est disponible sur la plateforme (JULIE).

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Que vas-tu faire après ta formation ?

J'ai une promesse de stage sans rentrer dans les détails, en vision par ordinateur pour faire de l'apprentissage profond appliqué à la vision par ordinateur. Donc ça va durer six mois. Et ce que je me vois faire après, c'est être Data Scientist. Si j'ai l'occasion, je reviendrai enseigner avec plaisir chez Jedha, c'était vraiment une super expérience.

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3 mots pour décrire Jedha ?

Accessible, fun et très formatrice.

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