Comment un baby-boomer est devenu data scientist à 60 ans

Le poste de Mark exigeait de traiter de grands volumes de données de pannes sur le terrain et de fabrication. Il aurait pu confier ce travail à un membre de son équipe, mais l’analyse de données le fascinait, et il s’est plongé avec enthousiasme dans les bases de données, SQL et la data science. Il a utilisé ces compétences pour mettre en évidence des corrélations entre certains modes de défaillance et les conditions météorologiques, les lots, les installateurs et les fabricants de composants.

L’impact a été considérable. Cela lui a permis d’améliorer l’expérience client et de réduire les taux de panne en identifiant les zones où des formations et des outils étaient nécessaires. L’un de ses projets a consisté à développer une jauge de gaz batterie : il a conçu une expérimentation pour caractériser les performances de la batterie, analysé les résultats, déterminé le meilleur modèle compte tenu de certaines contraintes d’implémentation, puis fourni une spécification à l’équipe logicielle pour exécution.

Le début d’un parcours de data analyst

Mark travaillait dans l’électronique et l’optique depuis 39 ans, mais en mai 2018, il avait envie de changement. Il a décidé de se lancer en indépendant et de créer son activité de conseil. Mark a redoublé d’efforts sur sa formation avec DataCamp. Il a suivi le parcours Data Scientist with R et a commencé à rechercher des postes en électronique nécessitant de l’analyse de données. Et depuis, il n’a jamais été aussi occupé ni aussi prolifique.

Au début de son activité de conseil, Mark se concentrait principalement sur des missions d’ingénierie électrique, mais au cours de l’année passée, il a intégré de plus en plus de travaux d’analyse de données. Il réalise aujourd’hui des missions pour un grand fabricant de lits, qu’il aide à analyser les données de pannes sur le terrain. Cela implique de définir des protocoles de test, de concevoir des schémas de bases de données, d’analyser les données et de créer des tableaux de bord pour aider le management dans ses décisions — le tout grâce aux compétences acquises sur DataCamp.

Apprendre l’analyse de données avec DataCamp

Pourquoi Mark a-t-il choisi DataCamp au départ ? Il avait en réalité testé plusieurs plateformes d’apprentissage en ligne, mais l’approche pédagogique de DataCamp correspondait le mieux à sa façon d’apprendre. Il trouve notre approche par la pratique particulièrement efficace : des concepts introduits via de courtes vidéos, suivies d’exercices d’application et de projets concrets pour résoudre des problèmes réels. Il apprécie également les retours instantanés de DataCamp et la qualité de l’enseignement sur la plateforme.

Mark consacre une heure chaque soir à DataCamp et utilise l’application mobile dans le bus, à l’aller comme au retour, pour consolider ses acquis. À ce jour, il a terminé 75 cours et cumulé plus de 330 000 XP ! Au départ, son utilisation de DataCamp était très ciblée sur des compétences spécifiques utiles à son quotidien, notamment le nettoyage et la visualisation de données. Il a ensuite abordé les statistiques avec des cours sur la conception d’expériences et la modélisation. Récemment, il s’est concentré sur le reporting.

Le parcours de Mark avec DataCamp lui a permis d’approfondir ses compétences en data science et en analytics pour atteindre ses objectifs de carrière. Les professionnels, à tout stade de leur carrière, peuvent faire de même. L’histoire de Mark vous inspire ? Contactez-le sur LinkedIn et suivez ses aventures data sur son blog.

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