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Mélanie « mon choix de carrière comme Data Analyst »

Publié le 25 juin 2019

Temps de lecture 4 minutes

 

Raconte-nous ton parcours AVANT la wild code school ?

Au départ je suis diplômée d'école de commerce (Grenoble EM, promo 2012). J’ai commencé mon parcours professionnel par 2 ans de pricing en Angleterre chez PSA. À mon retour à Paris, j’ai intégré l’équipe de Photobox, un site de e-commerce franco-britannique. J’y ai exercé différents postes en business analyse et en pricing jusqu’en 2018, puis j’ai eu la chance de faire partie de la première formation Data de la Wild Code School.

 

Qu'est-ce qui a motivé ta décision de suivre une formation de Data Analyst ?

Dans mon cas, cette formation était un vrai prolongement. Mes expériences passées m’avaient permis d’avoir de solides connaissances en analyse, et j’avais aussi déjà pratiqué SQL. Mon objectif premier c’était de réaliser une vraie montée en compétence technique pour passer du côté business au côté data.

 

Pourquoi la wild code school plutôt qu'une autre ? 

La Wild Code School était LA formation longue autour de la data à Paris donc mon choix a été vite fait ! Cela dit, j’avais eu un très bon feeling avec Caroline, qui lançait la première promo à l’époque. Je sentais que le programme correspondait bien à ce que je souhaitais apprendre pour pouvoir évoluer dans mon parcours.

 

Quand as-tu terminé ta formation ? Que s'est-il passé ensuite ?

J'ai terminé la formation en décembre 2018 et les choses sont ensuite allées très vite puisque j’ai été recrutée en janvier 2019 par Meero (une plateforme de production de photographies en forte croissance) en tant que Data Analyst.

Je suis maintenant en CDI depuis 5 mois dans l’équipe Data.

 

Concrètement, que fais-tu dans la vie ? En quoi ça consiste ?

Mon métier c’est d’établir avec les équipes opérationnelles les KPIs (indicateurs clés de performance) qui ont du sens pour suivre l’évolution de leur activité, ainsi que leur fournir les données qui les aideront dans leur quotidien. Mon rôle en tant que data analyst est ensuite de déterminer comment obtenir les données en question de façon optimisée, et les stocker dans notre data warehouse. J’utilise pour ça SQL pour faire des requêtes en base et Python pour la partie scripts. Arrive ensuite la phase de « data visualisation » : je vais le plus souvent rendre ces données disponibles via Looker, notre outil de BI, mais j’utilise aussi selon les sujets Google Data Studio. Une fois que le code est en production, il est important de toujours être l’écoute des retours des équipes, c’est clé pour itérer et améliorer le service qu’on leur fournit.

 

Un projet DATA sur lequel tu es particulièrement fière d'avoir pu travailler ?

Pendant ma formation, j’ai été super fière de notre projet de groupe final avec « I Wheel Share », un chatbot au service des personnes en situation de handicap. On a réalisé pour eux une étude nationale pour leur donner de la visibilité sur la disponibilité des données d’accessibilité. Et en plus de l’intérêt sociétal du projet, ça a été un vrai challenge de combiner les données issues de l’API d’OpenStreetMap et 12 autres bases indépendantes. #TechforGood !

 

Avec du recul, es-tu contente de ton parcours ? Quel est ton prochain objectif pro ?

Oui, je me plais énormément dans mon poste actuel ! J’adore être en contact avec les équipes business pour les accompagner sur leurs problématiques data, et je suis passionnée par le travail de logique/code à réaliser derrière pour leur fournir ces données. De plus, chez Meero, l’équipe Data est relativement jeune, et on est encore en phase de mise en place sur de nombreux sujets, ce qui permet de vraiment mettre la main à la pâte ! Je continue à apprendre beaucoup chaque mois, et je pense que mon prochain objectif va être de collaborer avec mes collègues sur des projets de data engineering et data science pour m’ouvrir à leurs domaines de compétences !

 

Qu'est-ce que tu retires de ton passage à la wild code school ?

L’élément clé que je retiens de mon passage à la Wild Code School, c’est le plaisir que j’ai pris à collaborer avec les autres élèves de la promo. On avait tous des profils très variés, tout en étant tous hyper motivés. Ca nous a permis d’avoir une super dynamique où l’on se complétait les uns les autres pour creuser les sujets, challenger nos livrables dans les projets, et toujours s’améliorer.

 

C’est quoi ton côté Wild ?

Je lâche jamais l’affaire avant d’avoir trouvé la solution à un problème ! Quitte à en rêver la nuit 😉

 

Un conseil pour les futurs Wilders ?

La formation commence avant la formation ! Renseignez-vous sur ce que vous allez apprendre, commencez à préparer de votre côté, écumez les tutoriels en ligne et les MOOCs… C’est VRAIMENT important pour profiter à fond de l’enseignement que vous allez recevoir car ces quelques mois passent très vite !

 

 

Voir aussi : Le métier de Data Scientist expliqué par un spécialiste