Rasha, 9 semaines pour devenir Data Scientist.

En effet, j’étais Data Analyste pendant presque 2 ans chez Axa dans le cadre d’un contrat pro en alternance. J’avais choisi cette alternance sans vraiment connaitre le secteur et encore moins le domaine de la Data Science.

Je travaillais dans l’assurance santé individuelle et collective. Mon rôle était de proposer des solutions industrielles efficaces et adaptées pour répondre à des questions métiers (marketing, fraude, souscripteurs etc). Concrètement, je devais effectuer des requêtes avec le langage de programmation SAS des différentes demandes d’évolutions et réaliser les spécifications techniques et fonctionnelles. La restitution des résultats se faisait sous Excel.

Les missions ne m’ont donc pas permise de programmer en python, d’appliquer des modèles simples de Machine Learning ou encore de faire de la Data visualisation avec les outils demandés dans les offres d’emploi comme Tableau ou Power BI. J’ai donc eu beaucoup de mal à trouver un job après cette expérience car je cherchais un CDI en tant que Data Analyste junior. D’autre part, je ne voulais pas forcément rester dans le secteur des assurances alors que le language SAS est surtout demandé dans ce genre d’entreprise.

J’ai découvert Le Wagon grâce à une amie car elle avait adoré une des journées d’introduction à la Data Science : le Women Data Day. J’ai donc décidé de sauter le pas et de rejoindre Le Wagon pour mieux comprendre les enjeux de la Data Science et me former techniquement à ce métier

Le programme est très intense, c’est vraiment un rythme auquel je n’étais plus habituée depuis ma licence en maths appliqués. Je suis contente de l’avoir fait car j’utilise les compétences acquises et des outils comme Jupyter Notebook au quotidien dans mon travail.

Je suis tombé sur Linkedin sur l’annonce que ma manager (Responsable en Data Management) avait publié sur Linkedin. Comme les missions indiquées étaient relatives au Data Management et à la Data Analyste, je me suis permise de la contacter en expliquant que j'étais intrigué par l’annonce car j’ai un Master Spécialisé en Data Management et je pense aussi que mes 9 semaines de bootcamp au Wagon ont aussi fait la différence !

J’ai ensuite eu un entretien RH, puis un entretien avec ma manager et un collègue. On m’a demandé de présenter mon parcours scolaire et professionnel, puis on m’a posé quelques questions techniques (mais pas trop !). Par exemple : quels Data visualisation savez-vous faire ? sur quels outils ? Comment assurer la fiabilité des données ? Définissez le terme Data literacy et donnez un exemple de mission relative ?

Au final, j’ai eu un dernier entretien avec ma manager, puis elle m’a retenue car elle trouvait que bien que je n’étais pas la candidate la plus technique, j’étais la la plus motivée. Je pense aussi que mes 9 semaines de bootcamp au Wagon ont aussi fait la différence !

Les compétences acquises lors du bootcamp me permettent d’être plus rigoureuse dans mes missions, d’établir des plans d’action et d’avoir un regard plus technique lorsque je dois utiliser python ou encore des scripts SQL pour tester un nouvel outil en interne.

Je travaille dans une équipe de Data Management de au sein de la branche EP (exploitation pétrolière). Ma première mission est de tester un outil de Data management qui servira pour toutes les équipes métier du groupe Total. Pour vérifier mes tests, je me sers de python et je manipule des séries temporelles.

Je ne suis pas le meilleur exemple de confiance en soi. Mais il faut se dire que tout le monde commence par un job junior ! Si c’est un premier emploi, il faut mettre en avant ses formations et si c’est une “reconversion”, il faut mettre en avant sa double compétence. Un double parcours est une vraie valeur ajoutée qui permet d’avoir une véritable capacité d’adaptation !

Ne vous découragez jamais, n’hésitez pas à demander des feedbacks lors d’un refus et lancez-vous ! J’ai eu beaucoup de retour de la part de recruteurs sur Welcome To The Jungle grâce à la notoriété du Wagon !