Anne, je suis une “touche à tout” oscillant entre le commercial, le produit et la gestion de projet, avec un gros intérêt pour l’analyse de données.
Je travaille actuellement en tant que chef de projet digital, au croisement de l’analyse de besoins clients et la mise en place des solutions techniques y répondant.
Une des grosses thématiques que je rencontre concerne les besoins d’analyse de données, et notamment la mise en place d’outils de visualisation qui permette de “jouer” avec des dataset pour en retirer du sens.
Mettre le pied dans l’analyse de données : découvrir les outils, comprendre leur articulation et arriver à mener un projet de bout en bout, de la récupération de la donnée brute à l’analyse.
J’avais aussi un petit défi personnel : apprendre les aspects plus techniques de la Data Analyse (notamment avec Python).
Oui, à 100%. La formation m’a permis de mieux comprendre les différents outils à disposition et surtout comment les utiliser dans le cadre de projets d’analyse de bout en bout. Encore beaucoup de choses à apprendre et à tester, mais maintenant, je me sens en confiance pour le faire.
Grâce à un des dataset fournis par Emil, j’ai pu approfondir les cours de Python vus pendant la formation.
J’ai passé plusieurs heures à triturer dans tous les sens les données pour en retirer des axes d’analyse intéressants et automatiser le cleaning de données.
Mon objectif principal avec Emil était d’apprendre à utiliser Python. Du coup j’ai vraiment apprécié cette possibilité d’avoir une approche plus “recherche”, tout en gardant un peu de data viz.
Ayant fait la formation en-dehors de mon contexte professionnel, je ne l’utilise que partiellement pour le moment - surtout les aspects data viz et interfaces utilisateur.
Les aspects plus techniques (toujours le code avec python!) me permettent en revanche de me lancer dans des projets personnels, qui aboutiront peut être à une évolution professionnelle.
Sur Python, il est effectivement intarissable ^^