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Big Data

Entretien avec Marjolaine de JeVeuxEtreDataScientist.fr

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Comment devenir Data Scientist ? Quelles sont les compétences nécessaires ? Comment choisir un Data Scientist ? Afin de répondre à toutes ces questions, nous relayerons désormais les articles de Marjolaine, Data Scientist en herbe qui partage son parcours dans son blog JeVeuxEtreDataScientist.fr.

Marjolaine, pouvez-vous vous décrire en quelques lignes ?

Marjolaine Baratte
J’ai 34 ans, ce qui signifie que je fais partie de la dernière année de la génération Y, ouf ! Mais je suis passionnée par le Web, j’aime voir comment le digital transforme nos vies, cela me paraît naturel, et je ne me voyais pas continuer loin de ce terrain de jeu ! C’est pour cela que je suis revenue sur les bancs de l’école après un premier parcours professionnel, et je ne regrette pas ! J’adore apprendre, et je suis admirative du lot d’innovations développées par des start-uppers visionnaires !

Côté perso, je jongle entre ma vie de maman de deux jeunes enfants, ma vie amoureuse, ma passion pour la photo et mes cours ! Mais toujours avec enthousiasme !

Quel est votre parcours ?

Je suis diplômée de l’Ecole Centrale Paris, formation d’ingénieur généraliste, qui m’a permis de toucher à pas mal de choses différentes sans forcément me spécialiser. Cette formation m’a avant tout donné la capacité à appréhender des problématiques complexes, et à m’adapter à des contextes différents. Puis j’ai suivi un parcours professionnel de 11 ans dans le domaine de la Relation Client, principalement dans le monde du Retail (Carrefour, Lingerie). J’ai développé des compétences à plusieurs niveaux, notamment en tant que consultante IT (chez Accenture), chef de projet en DSI et responsable Marketing. J’ai une double casquette IT et Métier. Ce parcours, autour du fil rouge du CRM, m’a permis de toucher toute les organisations autour de la mise en place de projets Clients et me permet d’interagir avec l’ensemble des directions impactées.

Quelles sont les raisons qui vous ont poussées à devenir Data Scientist ?

Quand on travaille dans le CRM, on est forcément confronté à la problématique de la donnée. La qualité, l’alimentation, l’exploitation, tout est primordial pour que ce qu’on en fait fasse du sens. En ajoutant la brique Digital, qui amène son lot de données déstructurées, on entre forcément dans la sphère du Big Data.
Faire parler la donnée et la mettre en forme afin qu’elle puisse être compréhensible par tous est une activité qui me passionne, car cela allie à la fois l’intelligence de données, le côté technique, mais aussi le côté visuel avec notamment l’avènement de la DataViz.Enfin le principal atout du BigData est selon moi les possibilités encore inexplorées qui consistent à croiser des données qu’on n’aurait pas croisées auparavant, et qui confèrent une nouvelle dimension à notre perception du monde !


Quelles sont démarches que vous entreprenez pour devenir Data Scientist ?

Le MBA Marketing et Commerce sur Internet que je suis à l’Institut Léonard de Vinci, qui est une formation plutôt généraliste sur le Digital et qui permet d’acquérir le vernis indispensable dans l’ensemble des composantes web, permet déjà d’aborder les domaines de la Smart Data, des bases de données, du CRM, de la gestion de projet Web.
En parallèle, et même si le métier n’est pas totalement défini, on entend souvent qu’un Data Scientist doit réunir trois qualités qui sont : compétences en statistiques, compétences en informatique et compétences métier. J’ai donc entrepris la démarche de consolider mes compétences sur les deux premières qualités en me formant sur le langage Python, en reprenant les bases de statistiques et probabilités, et en suivant un MOOC Big Data sur la plateforme France Université Numérique.Enfin, last but not least, j’organise une veille quotidienne sur le sujet, via des outils de curation comme Feedly et Scoopit!, en animant une communauté sur twitter et sur LinkedIn, ce qui me permet d’échanger avec des professionnels du secteur!
Je crois que passer par une formation diplomate n’est pas obligatoire (mais peut fortement aider !) tant ce métier est en train d’évoluer. Mieux vaut vite prendre le train en marche, mais c’est mon point de vue :)

Dans quel type de projets de Data Science souhaiteriez-vous participer ?

J’aimerais participer à des projets résolument concrets, qui apportent un vrai plus dans notre quotidien. Que ce soit en e-santé, les Smart Cities ou même dans la distribution alimentaire, les possibilités sont immenses ! Mais ce qui doit driver les projets en priorité, et les marques commencent à réellement faire le pas dans cette direction, c’est le penser-client. Devant un comportement de plus en plus volatile, il faut tomber juste dans l’utilisation des devices et autres apps. L’ultra-personnalisation, le local, le moment d’usage sont devenus la norme. Un projet Big Data qui permette de comprendre le client dans son historique bien sûr, mais surtout dans son intention du moment, c’est créer un véritable effet Waouh. C’est le type de projet qui me plaît !

Pourquoi partagez-vous votre expérience sur JeVeuxEtreDataScientist.fr ?

Pour être honnête, au départ à titre d’exercice dans le cadre de ma formation… Mais quand on travaille sur un sujet qui nous passionne, ça prend tout de suite d’autres proportions! Constater qu’il y a du trafic et que son blog intéresse des gens fait que l’on ne fait plus cela pour soi ! On pense lecteur avant tout ! Si en plus cela peut permettre à d’autres personnes qui souhaitent se spécialiser dans ce métier de bénéficier de mon expérience, ce sera la cerise sur le gâteau !

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About Thomas Graindorge

Fan de nouvelles technologies, je suis co-fondateur du site After the Web. N'hésitez pas à me contacter pour devenir à votre tour rédacteur sur le site.

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