Portrait de Victoria Lamothe, diplômée du master Mégadonnées et analyse sociale (Médas)

Le Big Data est habituellement qualifié par les 5 V suivants : volume, vitesse, variété, véracité et valeur. Il se caractérise par une quantité très importante de données qui sont collectées puis analysées pour déceler des corrélations entre des informations, identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.

Le master Mégadonnées et analyse sociale (Médas) permet précisément de maîtriser les techniques et les outils en matière de traitement des données et de les associer à une réflexion plus globale en lien avec les aspirations ou les tendances de la société. Il assure également des compétences pour :

• mettre en place des solutions de fouille de données ;
• piloter des projets de données alignés avec des besoins métier ;
• développer des stratégies numériques à partir de données dans des contextes variés ;
• contextualiser son activité en fonction de contraintes opérationnelles (financières, humaines, économiques, sociales) de l'organisation de l'entreprise.

Intégrer la formation

Le master Mégadonnées et analyse sociale (Médas) est accessible aux étudiants titulaires d'un bac+3 ou d'un titre validant 180 ECTS en sciences sociales ou en sciences exactes. Une remise à niveau est prévue dans tous les cas. Après l’étude du dossier et des motivations et la réussite de l’entretien avec l’équipe pédagogique, intervient la signature d'un contrat d’alternance ou de professionnalisation.

Retour d’expérience…

… avec Victoria Lamothe, diplômée du master Mégadonnées et analyse sociale (Médas) en alternance.

Victoria Lamothe s'est initialement formée en sciences politiques et sociales. Cette première partie de parcours l’a amenée à s’intéresser à de multiples champs disciplinaires, notamment la sociologie, l'analyse des politiques publiques et l’anthropologie. C’est en travaillant sur son mémoire de sociologie du travail, consacré aux travailleurs des plateformes de livraison, que Victoria a pris conscience de l’ampleur des transformations du marché de l’emploi. Elle s’est alors interrogée sur les origines algorithmiques derrière la gestion des rythmes de travail, la répartition des missions ou les méthodes de vérification des identités des travailleurs. De même pour les flux migratoires via les nombreux systèmes d’information visant à les contrôler. Sensible aux missions d'analyse, de recherche et de transmission, Victoria a acquis au fil du temps des compétences quantitatives : statistiques, programmation, data science, pilotage de projet data, qualité, sécurité et gouvernance des données. C'est dans ce contexte qu’elle a rejoint le master Médas par alternance, travaillant pendant deux ans en tant qu’apprentie au poste de chargée de mission « évaluation des politiques publiques » à la délégation générale à l’emploi et à la formation professionnelle au ministère du Travail. Cette expérience lui a énormément appris. Victoria joue désormais la carte de l’hybridité des compétences : combiner un regard qualitatif et quantitatif, avoir la capacité de démystifier les chiffres et les techniques, comprendre les logiques sociales derrière les corrélations.

Pourquoi avoir choisi le CFA du Cnam pour vous former au métier de Data Analyst ?

Il y a deux gros points forts selon moi. Le premier est inhérent au type de formation proposé par le CFA, à savoir le contrat en alternance/de professionnalisation. C'est quelque chose qui revient souvent, mais parce qu'il y a quelque chose de très vrai : l'immersion de plusieurs années dans une même organisation, c'est extrêmement formateur ; l'étudiant y est rapidement confronté aux différentes contraintes de l'entreprise. C'est aussi une bonne opportunité pour mettre en application les connaissances acquises en cours, sans avoir la contrainte d'attendre la fin du master et peut-être d'en oublier la moitié. Je dirais donc que la connaissance circule plus rapidement, avec une vraie possibilité pour les étudiants de transposer directement le savoir en savoir-faire, par exemple en posant des questions aux enseignants sur des problématiques qu'ils ont à résoudre en entreprise. Je pense notamment à des camarades qui travaillaient sur des sujets data science ou data engineering qui ont pu être aiguillés par des experts de ces domaines, qu'ils soient enseignants-chercheurs ou bien des intervenants en poste dans une entreprise. Enfin, un point qui ressort moins souvent mais qui est selon moi essentiel, c'est la possibilité de développer rapidement un savoir-être. Là encore, une immersion de plusieurs années, c'est l'opportunité pour un étudiant d’acquérir très vite une posture professionnelle, d'apprendre à travailler en équipe et d'y être moteur, mais aussi de développer une pensée systémique conforme au contexte de l'entreprise. À la diplomation, si on ne peut évidemment pas connaître toutes les technologies et solutions, l'étudiant apprenti a déjà creusé des sujets, participé à des projets à moyen terme, construit son projet professionnel et développé des expertises. Devant un recruteur, on ne peut être que plus confiant, et à raison je crois.

Il y a également l’identité propre et la posture singulière du Cnam : une institution historiquement dédiée à la diffusion des savoirs et à la construction des compétences de demain, dans une grande diversité de champs disciplinaires, sans distinction d’âge, de parcours ou d’origine sociale. À mes yeux, le Cnam incarne une double exigence : celle de la professionnalisation, d’une part, et celle de l’ouverture et de l’accessibilité à tous, d’autre part. Je crois que c'est justement cette alliance qui en fait une institution capable de révéler et de valoriser le potentiel de chacun par le diplôme.
Et sur ce point précisément, le master Médas s’inscrit pleinement dans cette continuité : il se distingue par son ouverture assumée à la pluralité des parcours, qu’ils soient ancrés dans les disciplines techniques — mathématiques, data science ou informatique — ou qu’ils proviennent des sciences humaines et sociales. Me concernant, sur des matières techniques, j'ai énormément appris au contact de mes camarades et on s'est beaucoup entraidés. Le niveau était forcément plus élevé que le mien, mais c'est justement en cela que le master Médas est à la fois challengeant et formateur. Et ce choix de la diversité des profils me semble particulièrement pertinent dès lors qu’il s’agit de traiter de la donnée. D’une part, parce que celle-ci ne prend sens que lorsqu’elle est liée au réel : à un comportement de consommateur, à la formulation d’un besoin métier, ou encore à la détection d’une anomalie dans un processus qu'il s'agit de savoir expliquer. D’autre part, parce qu’aujourd’hui, les recruteurs ne recherchent plus des profils purement « capacitaires », centrés sur la maîtrise d’outils ou de langages, mais des profils technico-fonctionnels, capables d’articuler cette expertise technique avec une compréhension globale des enjeux et une hauteur de vue.

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Les enseignements ont-ils pleinement répondu à vos attentes ? Des exemples ?

Sur le métier de data analyst, le master Médas a de gros points forts. En premier lieu, ses enseignants et intervenants, dont on sent à la fois une vraie expertise et l'envie de transmettre. L'équipe pédagogique est aussi vraiment présente pour les étudiants et est particulièrement attentive à leur bien-être. Selon moi, il faut le souligner car c'est tout aussi important que la richesse du programme.

En termes de compétences techniques, on aborde toute la chaîne de valeurs de la donnée : des normes de qualité des données et les techniques de preprocessing (prétraitement), jusqu'à la visualisation, en passant par la construction de pipelines (étapes visant à préparer les données de l'entreprise pour l'analyse), la modélisation statistique et l'utilisation de différents SGBD (systèmes de gestion de bases de données). Le plus souvent, on est très libres sur la façon dont on veut aboutir à notre analyse (les choix d'architecture, d'outils data, de modélisation), ce qui nous permet de tester pas mal de choses si on en a envie. Une grande part de la formation repose aussi sur le développement de compétences plus fonctionnelles. Il y a, par exemple, un focus très intéressant sur la gestion de projet, et c'est d'ailleurs l'une des matières qui m'a le plus marquée : on part d'un ensemble de jeux de données brutes issus d'une grande entreprise avec pour objectif l'amélioration de la satisfaction client. Cela signifie explorer à l'aveugle les différents jeux de données, identifier des anomalies, des motifs ou des sources d'insatisfaction, en déduire des chantiers d'amélioration qu'il s'agit ensuite de prioriser selon leur valeur métier et de déployer sur un calendrier, le tout selon notre propre choix de méthodes de gestion (agiles ou non). C'est très complet et très proche du terrain.

Enfin, il y a des modules qui développent clairement nos capacités à interagir avec les métiers, notamment sur des enjeux business pour lesquels il est indispensable de comprendre une identité de marque, les stratégies marketing, etc.

En termes d'outils, les projets nous invitent à travailler avec les langages et bibliothèques d'analyse, de visualisation et de data science les plus courantes sur le marché (les langages de programmation Python et R, par exemple). On a aussi souvent l'occasion de développer nos compétences sur les solutions de datavisualisation les plus connues (PowerBI ou Tableau).

In fine, je pense qu'on peut dire que, sur le métier de data analyst spécifiquement, le master Médas est assez complet.

Quelles ambitions nourrissez-vous pour la suite ?

Ma priorité à moyen terme, c'est logiquement de continuer à monter en compétences techniques. C'est très important d'avoir conscience que dans le secteur de la data, on ne doit jamais se reposer sur nos lauriers. Les nouvelles solutions ou méthodes de travail se développent avec une vitesse impressionnante et la validité d'une compétence périme rapidement. Ça nécessite une curiosité permanente, même lorsqu'on part d'une très bonne base.

Deuxièmement, je dirais assez logiquement aussi de développer encore mes compétences analytiques, que ce soit pour la compréhension d'une tendance, d'un public ou d'un comportement, ou bien pour la compréhension d'un besoin métier. Sur ce point à l'inverse, je crois qu'il n'y a qu'avec le temps, l'expérience et la rencontre de différents cas d’usage qu'on peut en faire une expertise.

Enfin, très personnellement, j'aime bien ressentir l'utilité de ce que je fais, donc si je pouvais participer à des projets un peu ambitieux dont le but est de faciliter, de partager et de transmettre des connaissances, ce serait encore mieux.