Avant la formation, tu travaillais au service marketing de Carrefour. Pourquoi as-tu choisi de faire le bootcamp Data Science du Wagon ?
Avant le Wagon, j’étais chargée d’études pour Carrefour à Sao Paulo (au Brésil). Mon travail était d’analyser les performances des magasins du groupe et d’estimer le potentiel (et notamment le chiffre d’affaires) pour les projets d’ouverture de nouveaux magasins. J’analysais également les résultats des enquêtes clients pour comprendre au mieux les attentes du consommateur.
J’avais déjà un profil très analytique, mais à mon arrivée chez Carrefour j’utilisais essentiellement Excel et les logiciels géomarketing pour mes analyses. Au cours de mon expérience, je me suis formée à Alteryx, Tableau et brièvement à SQL. J’ai découvert que grâce à ces outils je pouvais aller beaucoup plus loin dans mes analyses. Je travaillais également avec beaucoup de data scientists ce qui a largement développé mon envie d’apprendre à programmer (et notamment en Python).
En rentrant en France et en regardant les offres d’emploi, je voyais que le fait de me former à la programmation me permettrait de compléter mon profil analytique et mon expérience en grande distribution. J’ai donc décidé de rejoindre le premier batch en data science du Wagon Bordeaux !
Comment as-tu connu la formation du Wagon ? Quels critères t’ont amené à choisir celle-ci ?
Je connaissais déjà la réputation du Wagon sur le programme
Web Développement. J’avais quelques connaissances qui y avaient participé et surtout je savais que les taux d’insertion sur le marché du travail à l’issue du bootcamp étaient très élevés.
Le bootcamp
Data Science s’est lancé pile au moment où je suis rentrée en France et où j’étais à la recherche de nouvelles opportunités. Je me suis bien renseignée et ai échangé avec Bertrand Bussac pour être sûre que le programme du bootcamp correspondait bien à mes attentes !
Je pense qu’il est important de comprendre que la formation proposée par le Wagon ne forme pas seulement des ingénieurs aux profils très techniques et cherchant à devenir data scientists : elle peut également ouvrir des portes à des profils business (avec un background mathématique/ analytique) qui souhaitent devenir data analystes.
Que retiens-tu de ton expérience au Wagon Bordeaux ?
Une formation très intense mais incroyablement solide. En 9 semaines, on apprend à programmer mais également à développer des modèles de machine learning et de deep learning ! Les professeurs sont très compétents et toujours disponibles pour nous aider.
Le travail des deux dernières semaines sur un projet en groupe permet également de confirmer nos acquis et de montrer ce qu’on a été capable de développer en si peu de temps.
Malgré le covid, l’ambiance a également toujours été très agréable.
Tu as décroché un poste en Data à peine deux mois après la fin de ta formation. Quels conseils pourrais-tu donner concernant l’après Wagon ?
Je pense que l’important est d’être précis dans ses recherches. Il faut prendre le temps de bien déterminer les postes recherchés / le projet professionnel.
Pendant les recherches, il faut continuer à travailler la partie technique acquise pendant le Wagon pour ne pas la perdre (surtout que pour les postes en data, il y a souvent des tests techniques qui sont demandés). Cependant, il ne faut pas seulement se focaliser sur les compétences techniques car bien souvent ce qui fait la différence c’est l’expérience professionnelle et les soft skills acquises !
Tu travailles désormais en tant que Data Analyst Retail chez Paylead, quelles sont tes nouvelles missions ?
PayLead est une fintech spécialisée dans le paiement marketing. Nous créons des expériences de rewards personnalisées, via des applications bancaires, qui génèrent des ventes en ligne et en magasins pour des marchants partenaires. Nous avons, donc, accès à énormément de data via les transactions bancaires !
De mon côté, en tant que data analyst, je gère l’accompagnement de nos clients. Ainsi, une fois partenaire avec PayLead, je suis en charge de répondre aux besoins de nos clients. Je leur fournis des bilans de performances sur leurs campagnes en cours, mais aussi des insights très intéressants sur le comportement des consommateurs. Je répond également à tous les besoins d’études qu’ils pourraient avoir.
Mon but est vraiment de faire parler la donnée provenant des transactions bancaires pour répondre aux problématiques de nos clients.
Je fournis également ponctuellement des études de marché pour le Blog de PayLead.
