Data Analyst, elle se forme à l'Analytics Engineering et devient DA Full-Stack
#129 - Le zoom, le podcast avec Maud et ses ressources préférées
Hello,
Bienvenue dans l'édition #129 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur le parcours de Maud : de Data Analyst à Data Analyst Full-Stack
🎙 Le podcast avec Maud, Data Analyst Full-Stack en freelance
📚 Les ressources recommandées par Maud
📆 Le prochain bootcamp Analytics Engineering démarre le 18 novembre
C’est parti !
🔍 Zoom sur le parcours de Maud : de Data Analyst à Data Analyst Full-Stack
Ce zoom est tiré de mon échange avec Maud, Data Analyst Full-Stack en freelance qui accompagne aujourd’hui accompagne La Bonne Alternance qui est une startup d’État de la communauté beta.gouv.
Son parcours avant de devenir Data Analyst Full-Stack
Maud se reconvertit dans la data en 2021 via une formation OpenClassrooms.
Ensuite, elle a été été Data Analyst pendant 2 ans chez Article 1, une association.
En tant que premier profil data, elle a travaillé sur la création des reportings puis a découvert plus tard les enjeux de Data Engineering pour les automatiser.
“Comme il fallait répondre à un maximum de besoins avec un minimum de ressources, c’est là que j’ai commencé à chercher quels outils pourraient m’aider et que j’ai commencé à toucher de loin au Data Engineering.”
Elle décide de se former à l’Analytics Engineering
Maud se rend compte que dans des petites équipes Data (ESS, startups), comme il y a peu de ressources, c’est crucial d’être polyvalent. Il faut pouvoir gérer toute la chaîne de la donnée de l’ingestion à l’analyse pour aider les équipes à prendre des décisions.
Lorsqu’elle quitte sa boîte, elle décide se former à l’Analytics Engineering. C’est à dire la partie de la chaîne qui est en amont des reportings et de l’analyse.
“Je me suis dit que ce serait intéressant de monter en compétence sur de l’Analytics Engineering car ce sont les profils polyvalents que veulent embaucher les structures de type ESS ou startups.”
Comment ? Un bootcamp à mi-temps sur 6 semaines
Pour développer les compétences nécessaires, Maud a suivi le bootcamp Analytics Engineering qu’on a lancé en collaboration avec DataBird.
Le programme couvre 6 modules :
SQL avancé
Mise en production d’ETL (Fivetran, Airbyte)
dbt et la modélisation
dbt et les tests
CI/CD et Git
Projet end-to-end jusqu’à la BI en Self-Service
“L'avantage de la formation, c'est qu'en très peu de temps, on voit l'essentiel pour pouvoir être opérationnel. J'étais satisfaite parce que c'était en phase avec ce que le marché demande."
Résultats ?
Maîtrise de l'optimisation des requêtes SQL et du code modulaire
"Lorsqu’on est Data Analyst, nos requêtes SQL ne sont pas adaptées à l’industrialisation. Là, on apprend à avoir un code modulable et réutilisable et à ne pas multiplier les requêtes dans tous les sens."
Maîtrise de Git
"J'ai appris le fonctionnement de Git et comment collaborer avec efficacement avec Git : quels sont les process à suivre pour versionner son code, le mettre en production en évitant les conflits…”.
Confiance en ses capacités techniques
“Après la formation, je me sens suffisamment en confiance sur mes compétences en Analytics Engineering pour mener un projet de bout en bout."
Lancement en freelance réussi
“J’ai trouvé ma première mission freelance pendant le bootcamp. Une autre élève à transféré mon CV à sa boîte et j’ai rejoint l’équipe par la suite.”
🎙 Le podcast avec Maud, Data Analyst Full-Stack en freelance
On aborde :
Ses 2 ans en tant que Data Analyst chez Article 1
Le contexte qui l'a poussée à développer des compétences en Analytics Engineering (cf. zoom)
Sa formation : un bootcamp à mi-temps sur 6 semaines (cf. zoom)
Quelques compétences techniques acquises : Optimisation SQL, Git (cf. zoom)
Son avis sur les modules dbt et l'architecture en médaillon
Comment elle est passée en freelance pendant le bootcamp
Sa mission actuelle chez La Bonne Alternance
Ses conseils pour devenir Data Analyst Full Stack
L'impact sur le salaire et les opportunités
"C'est le bon moment pour se lancer dans une montée en compétence sur l'Analytics Engineering, ces compétences sont demandées sur le marché.”
Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify
📚 Les profils recommandés par Maud
En Data Engineering :
En Data Analytics
En freelance :
📆 Le prochain bootcamp Analytics Engineering démarre le 18 novembre
Il y a 1 an, DataGen a lancé un bootcamp en Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
Le besoin en Analytics Engineers ou en Data Analysts “Full-Stack” a explosé.
J’observe cette tendance au quotidien dans mes échanges avec les leaders et experts data sur DataGen.
On a décidé avec DataBird d’unir nos forces pour créer le 1er bootcamp spécialisé sur le sujet :
✅ DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire le programme
✅ DataBird apporte son expertise dans la formation (4000+ profils Data formés)
🎙 Le podcast sur la tendance de l’Analytics Engineering et sur le programme du bootcamp
On a enregistré un épisode avec Alexandre, le co-fondateur de DataBird, pour expliquer plus en détail la tendance de l’Analytics Engineering et présenter le programme.
✅ Pourquoi le besoin en Analytics Engineering a explosé ?
✅ Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer ?
✅ En quoi consiste le bootcamp ?
✅ Quels profils devraient se former à l’Analytics Engineering ?
✅ Quelques ressources pertinentes pour en apprendre plus sur le sujet
“Le métier de Data Analyst va se splitter en 2 avec d’un côté des Business Analysts plutôt orientés métier et de l’autre des Analytics Engineers qui eux vont plutôt se spécialiser sur la partie software.”
Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer
🧐 Les modalités du bootcamp
Il est finançable via CPF / OPCO et le prix du bootcamp est à 2990€.
Le bootcamp est à destination de profils data déjà expérimentés sur SQL. Il y aura un petit test à passer.
Par ailleurs, nous limitons les places afin de sélectionner les meilleurs profils et de garantir la qualité du bootcamp.
Je te partage ci-dessous le lien pour réserver un appel gratuit et candidater.