Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance 🤩 (

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  • เผยแพร่เมื่อ 11 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 5

  • @lightraito-n4i
    @lightraito-n4i 14 วันที่ผ่านมา +4

    Hello,
    Je veux juste faire entendre une autre voix, celle de la demande du marché. Beaucoup de ces bootcamp ne parlent jamais de la vraie demande du marché pour tel ou tel profil. Vous me direz c'est normal ce n'est pas leur rôle. Cependant c'est leur responsabilité !
    Le marché data, et surtout pour les juniors, est extrêmement saturé et la situation continue de s'aggraver de plus en plus vu le nombre de bootcamp existant. Message à tous les jeunes diplômés ou personnes en reconversion, gardez ça bien en tête, les débouchés se font très rares aujourd'hui
    P.S: Au même titre qu'un MOOC n'est qu'une "introduction" à un nouveau domaine, un bootcamp ne vous donnera jamais tous les outils pour une reconversion mais sera simplement une initiation.

    • @data-gen
      @data-gen  14 วันที่ผ่านมา

      Tout à fait d’accord ! Le Bootcamp mentionné n’est pas à destination de profils en reconversion / qui débutent mais bien pour des profils qui ont déjà une expérience en tant que Data Analyst / Data Scientist. Je précise au cas où ce n’est pas clair dans l’épisode.

    • @kekenthereturn
      @kekenthereturn 12 วันที่ผ่านมา +1

      Vidéo intéressante même si j ai jamais compris la trend analytics engineer pour moi ça reste du data engineering que tu fasses des transformations en sql ou en spark tu dois respecter les best proactives softwares engineering ( git , tests, tdd) . Au final je vois plus une évolution vers le data ops c est a dire des profils qui maîtrisent aussi bien la partie data engineering que devops ( Ci/CD, git,Terraform )

  • @_Machiavel_
    @_Machiavel_ 14 วันที่ผ่านมา +1

    Salut robin
    Merci pour tout le travail que tu fais c'est vraiment genial, je regarde pratiquement les épisodes des qu'ils sortent.
    Je veux juste faire une petite remarque, est ce que tu pourrais inviter des data analyst qui bosse dans de grandes firmes multinationales, parce que la stack data n'est pas la meme. Exemple: je travail dans les Telecom et toute notre data est en local. Ensuite chez nous on privilégie beaucoup les outils qui du support et de ce fait dbt n'est pas souhaitable chez nous mais on travail avec SAS guide pour faire nos requete pour repondre au besoin des clients internes
    Moi je voudrais davoir si ailleur c'est la meme chose pour les grand groupe

    • @data-gen
      @data-gen  14 วันที่ผ่านมา

      Hello ! Merci pour ton retour, je prends note et vais essayer d’aborder ce sujet ! 👌