Que faites-vous chez DataCamp et à quoi ressemble une journée type ?
J’ai d’abord été concepteur de contenus au sein de l’équipe du programme de formation principal, sur des cours R et Python. Puis je suis passé à l’élargissement du programme, où je me concentre sur Tableau et Power BI. Difficile de décrire une journée type tant elles varient, mais il y a généralement deux scénarios.
Dans le premier, j’analyse les exigences des certifications sur certains logiciels, puis j’élabore une première trame pour voir si cela peut devenir un cours pertinent. Ensuite, je crée des leçons conceptuelles, des exercices et des vidéos de démonstration. Dans l’autre cas, nous collaborons avec un expert externe du sujet qui fournit la matière à intégrer dans le cours et la manière de la présenter. Nous implémentons ensuite ce contenu dans Teach, l’outil de DataCamp pour construire les cours. Actuellement, je travaille sur deux cours en parallèle, et nous améliorons le processus pour pouvoir en gérer davantage simultanément.
Vous arrive-t-il d’animer vous-même les cours ?
Ce que j’apprécie vraiment en tant que concepteur de contenus, c’est d’avoir l’opportunité d’être aussi l’instructeur. J’aime l’ampleur du public que cela permet d’atteindre, et la première fois que j’ai publié un cours, recevoir des retours de personnes en dehors de mon réseau a été très gratifiant.
D’où vient votre intérêt pour ce que vous faites ?
Je viens du monde de la recherche scientifique, avec un doctorat en écologie aquatique. C’est à ce moment-là que j’ai été confronté à des jeux de données complexes et que j’ai dû réaliser moi-même mes analyses. C’étaient souvent des besoins très spécifiques, et à l’époque, R n’en était pas au niveau actuel. Je me souviens que créer des graphiques sous R était laborieux, et nos premiers cours étaient plutôt décourageants : personne ne comprenait vraiment ce que nous faisions. Plus tard, pendant mon doctorat, j’ai mesuré la valeur de coder ses propres analyses, à sa manière.
Un des axes principaux de ma thèse consistait à étudier l’impact de l’usage des sols sur la qualité de l’eau et sur la présence de moustiques dans de petits plans d’eau. Après ma thèse, j’ai eu l’occasion de participer à un hackathon consacré à la propagation de la dengue, une maladie vectorielle transmise par les moustiques. Cela m’a ouvert à de nouvelles technologies et à de nouveaux outils en data science, et le prix que j’y ai remporté m’a conduit à mon premier poste de consultant en data science.
Qu’est-ce qui vous a amené chez DataCamp ?
Comme les data scientists expérimentés étaient rares à l’époque, nous cherchions à nous former nous-mêmes. C’est là que j’ai découvert DataCamp. J’ai tout de suite apprécié l’approche interactive et les exercices pratiques. En tant que consultant, j’ai travaillé sur des projets de machine learning, de visualisation de données et de création de tableaux de bord, mais ce que je préférais, c’était animer des ateliers pour des clients ou des étudiants. Je me suis dit qu’il devait être possible d’en faire un métier à part entière. J’ai aussi un master en enseignement, j’ai donc toujours été attiré par la pédagogie. Quand j’ai vu l’offre chez DataCamp, j’y ai vu l’occasion idéale de suivre cette vocation.
Quel conseil donneriez-vous à toute personne postulant chez DataCamp ?
Beaucoup de choses dépendent de l’équipe à laquelle vous postulez, mais dans mon cas, c’est un vrai plus de bien connaître la plateforme, d’avoir suivi quelques cours et de comprendre comment l’information y est présentée. Les nouvelles recrues découvriront l’autonomie liée à la gestion de ses propres projets, tout en sachant que l’aide est disponible si besoin. Autre particularité chez DataCamp : il y a toujours de la place pour s’améliorer. De nouvelles fonctionnalités sortent en permanence, donc n’ayez pas peur de proposer et de tester des idées. L’équipe contenu a aussi des profils très variés. Outre le mien, nous avons des personnes issues de l’ingénierie d’affaires et de l’économie, de l’analyse marketing, de l’informatique, de la biostatistique, de la psychologie, de la géologie et de la sociologie. Cette diversité nourrit des idées intéressantes pour les jeux de données, les exercices et les angles conceptuels. En bref, peu importe votre parcours si vous voulez vous lancer en data science ou débuter comme concepteur de contenus.
En dehors du travail, vous avez fondé un orchestre appelé « ConForte Symphonic » ; est-il toujours actif ?
Oui, je l’ai fondé avec mon épouse ! Nous avons toujours joué en orchestre, mais les occasions de pratiquer en amateur sont rares. Nous avons donc décidé de créer notre propre orchestre fin 2019. Nous avons donné trois concerts caritatifs et commencions à planifier la suite, puis la pandémie est arrivée. Récemment, nous avons eu le feu vert pour rejouer et nous nous réjouissons des prochains concerts.
Entre-temps, j’ai réfléchi à la manière d’exploiter les données de ConForte pour prendre de meilleures décisions. Par exemple, j’ai utilisé une régression pour prédire le nombre de billets vendus pour nos concerts caritatifs, et nous avons eu raison d’en programmer trois au lieu des deux initialement prévus : les trois ont affiché complet.
Trouvez-vous qu’il y a beaucoup de soutien chez DataCamp pour ce type de projets ?
Pendant mon onboarding, j’ai parlé avec notre COO, Martijn, de la création de notre orchestre, et cela l’a vraiment intéressé. De manière générale, il est curieux des centres d’intérêt des collaborateurs, notamment lorsqu’il s’agit de lancer un projet personnel. J’y vois aussi une situation gagnant-gagnant : vous développez des compétences sur votre temps libre que vous pouvez appliquer au travail, et inversement. Cela entretient la motivation dans les deux domaines.
Que faites-vous de votre temps libre ?
Je suis ravi que nous rejouions de la musique, mais, à part cela, je passe l’essentiel de mon temps avec nos deux enfants (bientôt trois). Avec ma passion pour l’enseignement, c’est un vrai bonheur de les voir découvrir le monde pour la première fois. J’aime construire leur compréhension : s’ils posent une question, il m’arrive de répondre, mais parfois je leur pose une autre question pour les amener à réfléchir ; c’est un peu comme le machine learning, finalement : ils apprennent par l’exemple et la répétition, et c’est ainsi que fonctionne l’apprentissage automatique. En voyant beaucoup d’exemples, ils savent reproduire certains comportements dans certaines situations. Quoi qu’il en soit, avec les vacances d’été, ce sera agréable de passer plus de temps en famille.
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