Peux-tu nous en dire plus sur ton parcours : que faisais-tu avant de rejoindre la Team du Wagon ?
Mathématicien de formation (Université Pierre et Marie Curie), je voulais devenir analyste quantitatif mais je n’aimais pas programmer. Je me suis orienté en école de commerce à l’ESSEC (Paris/Singapour) pour travailler en finance, en marketing digital (Munich) puis en tant que
Data Analyst.
Pourquoi le bootcamp Data Science du Wagon ?
Je voulais “fast-track” mon apprentissage du
Machine Learning et du Deep Learning, apprendre au sein d’une communauté et développer mon réseau. L’émulation pendant la
phase d’apprentissage me semble primordiale. Il existe de nombreuses ressources de qualité (livres, cours en ligne) qui sont très complémentaires avec le Bootcamp, mais avec le recul je trouve que l’avantage de ce Bootcamp est d’être très orienté vers les applications de la Data Science tout en étant rigoureux sur la théorie.
Tu es donc à présent professeur pour le Wagon. Peux-tu nous parler de cette nouvelle expérience d’enseignant au Wagon et ce qu’elle t’apporte?
“If you can teach it, you know it”.
La diversité des étudiant.e.s me permet d’être challengé par des questions très pointues de certain.e.s étudiant.e.s mais aussi de me pousser à fournir des explications claires, limpides pour celles et ceux qui ont un parcours moins scientifique.
Cela me laisse aussi du temps à côté pour des lectures de livres plus avancés (A. Géron - Hands on Machine Learning et Y. Bengio, A. Courville, I. Goodfellow - Deep Learning) et pour travailler sur des projets personnels en Data Science.
Qu’as-tu envie de dire aux personnes qui pensent rejoindre la formation en Data Science au Wagon, mais n’osent pas encore se lancer ?
Si vous avez travaillé dans un domaine économique, financier, scientifique, vous avez déjà manipulé beaucoup de données et la
formation Data Science du Wagon vous fournira un nouvel arsenal d’outils (Modèles de Decision Science, Machine Learning, Deep Learning) bien plus poussé que votre traditionnelle feuille de calcul Excel et de nouvelles opportunités de carrière.
Si vous avez un parcours plus atypique, prenez contact avec l’équipe d’admission quand même!
Avant de commencer la formation, on vous demandera de suivre un “prep-work” pour que vous soyez prêt.e.s. dès le premier jour du bootcamp!
Ne sous-estimez pas le côté travail/apprentissage en équipe : chaque jour du bootcamp, vous travaillerez en binôme (peer-programming) et serez encadré.e. par un professeur et des teaching assistants pour vous former aux
métiers de la Data Science.
