Hello tout le monde,
visitant régulièrement le forum depuis quelques années je peine à trouver le courage de vous exposer ma situation.
Je suis comme qui dirait un peu perdu:
Passionné par les maths je m’oriente logiquement vers une CPGE MPSI/MP/MP* qui confirme mon appétence pour celles-ci. Mes concours m’emmènent vers une Ecole Centrale de province (options Maths appliquées, High Performance Computing).
Déçu des mathématiques appliquées en Ecole (professeur particulièrement mauvais dans celle-ci, manque émulation, etc) je remets en question mes projets et j’intègre l’ESSEC en AST (programme Grande Ecole) afin de découvrir d’autres domaines (Stratégie, Actuariat, maths financières, peu adapté j’en conviens, finance de marché, Data Science et à moindre mesure du proba/quant). Je l’ai réalisé en apprentissage chez IBM (Business Intelligence/Transfo digitale) afin de m’apporter de l’expérience en vue d’une entrée tardive sur le marché du travail, ce qui rallonge mon parcours académique cependant.
Aujourd’hui après tant d’années d’étude j’ai 27 ans et souhaite travailler dans les stats. Ne disposant pas d’une formation assez solide et d’un master de renom en Proba je renonce au quant et me tourne vers la data science. Faisant face aux refus de candidature d’emploi, je me pose des questions quant à mon profil. J’ai une expérience en digitale et en BI, une formation appuyée en info (HPC ,Python/C/C+++Web) et une exposition à l’économétrie, Data analytics.
Après avoir raté l’entrée dans les « filières data » des MBB : BCG Gamma, etc, je fais face à un afflux de refus de mes candidatures d’emploi pour de la data science en conseil ou en interne. Difficile de savoir ce qui pêche entre la crise sanitaire et/ou mon parcours.
Pensez-vous que la dispense d’une formation spécifique en data ici me fait défaut ? Par ailleurs j’aimerais renforcer mes compétences en machine learning: les formations et certifications en ligne peuvent-elles aider ? Ou peut-on apprendre sur le tas ?
Dans l’optique d’une n-ième tentative d’obtenir un emploi qui me plairait, j’en viens aujourd’hui à envisager un Master spécialisé dans le domaine et ai postulé à certains :
Master MVA ParisSaclay
Master Big Data - Telecom ParisTech
Master Data Sciences X
Sans attendre une réponse précise à mes questions, j’apprécierais un retour d’expérience qui pourrait m’être utile quant à mon parcours, mes difficultés et à mon âge qui est aussi un enjeu.
Merci à vous
Master universitaire,
ou MSc,
ou MS (Mastère Spécialisé) ?
Il s’agit plus de M2 ou MS (Mastère Spécialisé) pour les trois !
Le master mva est assez sélectif. Tu as postulé à d’autre master en big data,Notamment ds ton école d’origine?
Pour l’age les entreprises cherchent des gens compétents, je ne pense pas que ça soit un critère.
Aussi étonnant que cela puisse paraître, mon Ecole ne propose pas de formation ciblée sur la data science spécifiquement en Master. Elle propose des offres en thèse se rapprochant du sujet mais le coût d’investissement de 3 années est là plus important.
J’ai postulé aux masters data sciences que j’ai trouvé. En plus de ceux cités, celui de data sciences à Paris Saclay.
Celui de l’ENSAE aurait pu m’intéresser mais la date butoir d’inscription était passée, peut-être pour l’an prochain si je n’obtiens rien d’ici là…
J’avoue ne pas m’être intéressé aux formations à l’étranger, car plus coûteuses a priori, mais si quelqu’un a un avis à partager je suis preneur !
Le Covid ne doit rien arranger car bcp de boites souffrent ou sont dans l expectative
Tu as fait des études longues; cela justifie l âge. C est pas un pb.
Par contre, le recruteur qui trie rapidement des tonnes de cv va s interroger. Centrale machin/essec quel rapport avec la data…
Bah oui parfois les petites formations spécialisées sont plus efficaces
Tu n as pas essayé de dériver vers l isup depuis l essec ?
La data c est à la mode mais des formations y en a des tonnes maintenant. Tu n arrives pas au meilleur moment
Pour tes MS/m2 tu as ciblé sélectif
On te souhaite que ça passe mais avec ces zigzags
C est toujours un peu le même pb. Tu penses qu en tapant haut ça va le faire alors qu il y a plein de m2 universitaires qui répondaient à ton besoin
Tu as plus de chance au MS de telecom
(Les frais écrèment un peu)
Oui tu peux suivre des mooc. Certifiants ou non.
Ce sera toujours utile
Merci father pour ton retour précis
En ce qui concerne l’ESSEC j’ai opté pour deux parcours : la Business Analytics Methods (statistics, maths fi, big data, etc) et finance de marché plutôt que le double diplôme avec l’ISUP. Si le premier destine, selon les profs, aux fonctions en data science il reste néanmoins moins adapté que les masters, sélectifs ou non, évoqués auparavant.
Diplômant en théorie fin d’année, j’ai toujours l’opportunité de rallonger le cursus de deux semestres (jusqu’à fin mars) pour le réaliser mais je crains une « dilution » des diplômes et ainsi renforcer, comme tu l’as justement évoqué, les zigzags.
Je regarde de plus près les M2 universitaires et le M2 Telecom plus abordable donc.
Les m2 univ ont fini leur recrutement
Donc c est mort. Tu vas pas te recoller aux études à 28ans…
Le ms Telecom j imagine que tu t es renseigne avant ?
Le pb c est que l essec ne forme ni des quants ni des data scientists
Ça se saurait
L isup présente à mon sens 4 avantages : gratuit, une marque chez les recruteurs de stateux
Au choix dernière année en alternance pour ton cv
Ou m2 upmc en //
Et surtout l accès au titre d actuaire
Si tu es prêt à faire du data crûnch pour un assureur , ta carrière est lancée
Pour les Master en data science, tu peux aussi regarder du côté des 4 « Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle » (3IA), inaugurés par le gouvernement français l’année dernière.
Liens vers les formations :
Il y a aussi ANITI à Toulouse, mais j’ai l’impression qu’il n’offre que des thèses pour l’instant.
Très clair merci pour vos réponses:
-ISUP: même si le parcours est encore long je vais regarder car très formateur de ce que je comprends
- PRAIRIE: de bonnes opportunités dont des formations en continue
Enfin j’ai une dernière interrogation, à quel point des connaissances en informatique se rapprochent-elles de la data science ?
Je m’explique, mes options en Ecole concernaient le High Performance Computing (principalement C/C++, calcul massivement parallèle mais pas de Machine Learning et de Stats avancées) et le Développement Web.
Pour ceux qui en seraient passés par là, pensez-vous que je peux vendre le HPC comme étant une formation rapprochée de la data (en complément des MOOC en ligne sur le Machine Learning) ?
Oui le hpc peut se vendre comme support aux outils de l IA
On va dire que cela correspond à l infrastructure.
Je n ai pas compris pourquoi tu as décliné le dd essec isup alors que visiblement tu as validé les principaux prerequis.
Ce n est pas du zigzag
C est au contraire la conjonction de ton goût des mathapp et de ta formation business
Ce n est pas tant la formation, intéressante, que je promeus
Mais le titre !
Qui te garantit job et carrière
http://crear.essec.edu/actuary-track/description
A toi de voir
Je comprends mieux l’intérêt du titre d’actuaire.
Je contacte la personne concernée
merci pour votre aide
Tout est expliqué via le lien
Tu es… à la bourre
Mais ça peut peut être encore passer vu le lien spécifique essec/isup
1an de cours intensifs c est rien dans une carrière
Qu est ce qui t à fait changer d avis ?
Tiens nous au courant
Salut !
Je pense que les conseils précédents sont bons, je me permets d’ajouter quelques remarques concernant tes candidatures refusées.
Comme cela a été dit, une centrale de province + ESSEC, ce n’est pas forcément très lisible pour un recruteur (sauf MBB et big 4). D’autant plus que terminer par une ESC diminue le côté technique de ton profil, et la plupart des postes de data scientist demandent un tel profil. Dans l’état actuel de ton parcours, je suis sûr que ça passe sans problème pour du BI ou des postes de data analyst, mais pas pour data scientist.
De plus, la conjoncture fait que les embauches en CDI se font plus rares en ce moment, et les équipes Data des grands groupes sont déjà bien formées. Tu n’a pas d’expérience à un poste similaire, ce qu’un jeune diplômé peut cependant avoir avec un stage de 6 mois en data science.
Pour résumer, les masters MVA et Data Science de l’X sont très bons (je doute cependant que tu puisses intégrer le MVA qui est très sélectif), mais l’essentiel c’est que plutôt que d’empiler les diplômes, il faut te forger une expérience avec un ou des stages. Et là, il y a beaucoup d’offres car cela coûte peu aux entreprises et elles ne s’engagent pas sur plus de 6 mois. En plus si tu es bon tu n’es pas à l’abri d’une proposition d’embauche suite à un stage bien mené.
Pour répondre à father quant à ma décision tardive, l’objectif était à l’origine d’intégrer les filiales data des MBB, qui s’est soldé par un échec plutôt récent (screening passé pour certains mais pas les tours, que la crise a rendu plus sélectifs à entendre les alumnis, bref), faute à moi de ne pas avoir pensé à un plan B
Enfin en parallèle des éventuelles poursuites d’étude (que je ne privilégie pas après mes 9 années Post Bac), je postule à défaut pour des postes en data analyst ou des postes « ambivalents » en conseil Data Science / Stratégie ou Data Scientist / Business Analyst (comme certaines offres mentionnent) avec l’intention derrière de monter en compétence sur la Data Science. J’ai l’impression que les startups/boîtes en croissance permettent cette flexibilité
L’idéal étant une expérience en Machine Learning/Data (implémentation NLP, modèle prédictifs ) avec les difficultés de visibilité de profil comme évoqué
N’ayant pas de retour positif pour MVA, je me concentre sur l’ISUP via l’ESSEC (réaction tardive de ma part, mais j’insiste, sait-on jamais) et les contrats à court terme en suivant vos conseils !
Je ne pense pas que ça coincera côté isup
Côté essec je ne sais pas s ils sont ultra formels.
Tu devrais y voir plus clair d ici fin de mois.
Tu dois être fluent après l essec
Un gros avantage
Notamment dans la réassurance
J’ai près d’un an d’expérience à l’étranger , pas trop de souci avec l’english, a priori
Tu es passé par l’ISUP father, sans indiscrétion ? Ce serait une bonne nouvelle puisque côté ESSEC tout se négocie
Je reviens vers toi à ce propos si j’ai un retour
Non j ai pourtant passé le concours avec succès il y a très longtemps
En business school tout se négocie.. c est logique
Bonsoir tout le monde ,
je me permets un dernier UP sur ce sujet.
Des nouvelles par rapport aux précieux conseils donnés la dernière fois :
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ISUP : impossible côté ESSEC de retarder ma date de diplomation, ce qui compromet la poursuite à l’IUSP hélas, ultérieurement en formation continue qui sait
-
Deux opportunités de stage: je suis preneur de conseils, en outre liés à des retours d’expérience, car je perds en visibilité sur les offres. Je vous explique les options :
OPTION1: Criteo (6 mois) - « Analyst Data science and Analytics » malgré le nom alléchant, il semble porter majoritairement sur une fonction commerciale/ Marketing Analytics : on est pas sur du machine learning engineer mais majoritairement du report via Python et analyse de données. Opportunité (restant à confirmer auprès des responsables d’équipe, difficiles à joindre dans le temps imparti) de passer dans une practise Product Data Science après étude d’un bootcamp ML, a priori après ce stage
- OPTION2: société de conseil (SSII ? , 4 mois ) qui travaille en incidentologie pour un groupe automobile qui propose des missions de BI/data analyst et surtout de construction d’un algorithme permettant d’anticiper les incidents et projections futurs, que je peux revendre par la suite pour m’orienter vers de la data science
Je manifeste un intérêt équivalent pour les deux options, je veux adapter la meilleure stratégie pour m’orienter vers de la data science. Je vois la première option comme un investissement long terme et plus cohérent avec l’enchaînement de mes formations et la seconde rehausserait le côté technique de mon profil. Est-ce que le nom d’un « géant » de la tech prévaut ?
Je ne poste pas ce message pour demander de choisir à ma place, je suis simplement largement ouvert et preneur de toute remarque !
Merci à vous !
La frontière entre formation initiale ou formation continue sera précisée au moment où un candidat se trouve du mauvais côté de la démarcation, en général par un ou deux critères :
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l’âge (par exemple un étudiant de 31 ans) ;
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la participation à la vie active (par exemple un dernier diplôme 3 ans auparavant, puis l’entrée dans la vie professionnelle).
Souvent ce sera précisé ou rappelé dans la brochure sur les frais d’admission de scolarité.