Le Marché De La Data En 2024

Au programme :

✔️ Les tendances dans le domaine de la data en 2024 dans le monde

✔️ Freelance, CDI, ou Portage Salarial: un zoom sur les réalités au Canada, en France et au Luxembourg.

✔️ Les réalités des métiers en France, au Canada et au Luxembourg

✔️ Les conseils RH de Céline pour faire décoller sa carrière, négocier son salaire/TJM, etc.

✔️ Les carrières et opportunités émergentes dans le monde

✔️ Les compétences essentielles pour les pros de la data

✔️ Et bien plus encore

Pour rejoindre les 657 personnes déjà inscrites, c’est très simple : il suffit de prendre sa place en cliquant ici : https://natacha-njongwa-yepnga.ck.page/marchedata

Bonjour tout le monde bonjour bonjour bonjour à tous on va attendre un tout petit peu pour qu’il y a plus de monde et dit bonjour peut-être que j’aurais dû aussi dire bonsoir parce qu’on a des personnes qui sont connectées depuis l’Asie ilit ouais ilitit c’est déjà 21h là-bas ah ouais quand même c’est

Tard un peu tout fuseau horaire justement n’hésitez pas à nous dire en commentaire où vous êtes en France en Afrique en Inde faites-nous rêver on voyage un peu il y a pas mal de monde il y a les commentaires bonjour tout le monde et bienvenue sur le live je passe des

Personnes qui nous saluent on a Montréal Cameroun ah ça fait plaisir de voir Montréal con il y a le Congo il y a Paris il y a le Cameroun il y Aang ça c’est le [Rires] Cameroun c’est un village un village c’est une ville au Cameroun en

Fait cam ah on a Toulouse on a Toulouse non ah il y a toulousien Ici Paris parisien je vois la Mauritanie je vois le Maroc je vois Lyon Paris ah ça fait plaisir deout Cameroun la Suède la Suède wouh c’est tout le monde entier en fait ce soir Mohamed

Il y a beaucoup de personnes Dean làiversité lon province il y a bordeau Yaoundé Paris Nant bref il y a beaucoup de V du monde enti beaucoup de Orléan aussi on a Jean-Baptiste qui nous vient de Douala Abdel Mauritanie et voilà super on va attendre encore quelques minutes histoire qu’on franchisse la

Voir des S on a mobi qui nous dit qu’il est dans le gare il sais pas s’il va nous faire rêver mais si mob c’est un très beau département il y a les Congolais qui sont là je sais pas si c’est l’équipe de Congo qui a gagné hier mais félicitations à vous

Pour la demi-finale RDC ou RDC ouais voilà on a nos amis du Maroc qui sont là Gabon encore TR personnes 7 personnes et on est pass là on est 84 14 sur Youtube et à peu près une trentaine sur lindine sur 700 inscrits donc il y a beaucoup de personnes

Ouais ça va arriver ça va arriver ouais c’est c’est encore tôt là en Amérique du Nord les samedi matin lesment là à Montréal je en attendant je suis curieux de savoir quel est le profil des personnes qui nous écoutent est-ce que ce sont des personnes qui travaillent

Dans la data est-ce que vous pouvez nous dire en commentaire c’est quoi votre fonction est-ce que vous êtes data scientiste data analyse ou bien juste vous êtes des curieux pour savoir comment se passe le marché vous êtes en reconversion étudiant quel est votre profil ce soir et quelles sont vos

Attentes en fait du live aussi ouais oui on a tu àami qui est là Mohamed bon juste pour vous expliquer en fait c’est une chaîne Youtube euh qui essaie de vulgariser les statisques les statistiques j’aime les stats moi les mathématiques donc voilà c’est c’est elle elle elle a

Elle a pour elle a pour mission de actuellement elle fait un podcast où elle invite des des grands mathématiciens d’Afrique en général qui ont marqué l’histoire c’est c’est super intéressant donc n’hésitez pas aller vous abonner si vous souhaitez découvrir le monde des mathématiques voilà

H et en terme de profil on a un peu de tout euh on a des personnes son data scientist h les Data analyes data ingénieur Analytics ingénieur architect Big Data il y a des étudiants dat ingénieur chez KPMG ingénieur mécanique don il y a des curieux aussi il y a des

Personnes en reconversion Desf des économètres des statistiques appliqué qui est té qui on a quelqu’un qui est tenté par par ouais des personnes qui veulent se reconvertir a priori reconvertir super ouais il y a tous les profils c’est bien parfit je je pense qu’on peut commencer si vous êtes ok

Ouais ouais ouais ok parfait bon ben merci à tous merci de nous rejoindre merci à à nos panélistes euh c’est c’est vraiment un plaisir de d’échanger avec vous autour de la data on a des profils extrêmement variés data science engineering Analytics RH c’est c’est vraiment top euh alors idéalement on on va commencer

Par se présenter et on fait honneur aux dames donc Natacha si tu ah ok bah du coup déjà bonoir à tous et à toutes et encore merci Mohamed d’avoir organisé cet événement parce que je trouve c’est une très belle initiative pour pouvoir montrer les réalités du

Monde de la data à tous les passionnés donc pour ceux qui ne me connaissent pas moi c’est Natasa Njonga ça fait déjà 5 ans que je travaille en tant que data scientiste analyste quantitatif dans le monde financier donc j’ai travaillé pour Société Générale HSBC ey et actuellement

Je suis à mon propre compte et j’interviens principalement dans des banques en général donc voilà mon profil et en parallèle j’aime partager je suis très active notamment sur Linkedin où je partage tous les jours sur des notions de Data Scien je je je partage en fait des réalités du marché également vous

Pouvez me suivre également sur YouTube sur le coin stat où je vulgarise davantage les métiers de la data actuellement je fais un challenge où pendant 7 jours tous les jours à 19h30 on monte en compétence ensemble en SQL donc tous ceux qui sont intéressés par SQL vous pouvez me suivre tous les jours

Sur le coin stat à 19h donc voilà que je suis et je suis content d’être là parmi vous ce soir super merci merci Natacha euh pour info le coin stat c’est vraiment génial c’est euh moi je suis un grand fan de Natasa je regarde souvent ces publications et je pense que c’est l’une

Des créatrices sur Linkedin qui crée le plus de valeur ajoutée sur la data science pas à la follower merci m alors à toi Céline alors B donc moi je suis Céline guet et bah aujourd’hui je me présente à vous en tant que recruteuse data bi et également en tant

Que coach ha mais il faut savoir que j’ai pas toujours évolué sur des enjeux R puis qu’en fait initialement moi je viens du milieu du commerce du service client et encore plus précisément de la littérature euh et l’édition j’ai notamment été libraire et j’ai entamé ce

Nouveau chapitre de ma vie il y a un peu plus de 5 ans voire même 6 et ça s fait de manière assez naturelle euh je dirais même que ça s’est imposé à moi puisque j’ai toujours été très intéressée par le milieu de l’ et de la data et et aussi

Pour pouvoir m’épanouir prof professionnellement et humainement j’ai toujours eu besoin d’interaction humaine et sociale alors attention quand je ti interaction c’est pas bavarder autour de la machine à café parler de la pu du beau temps c’est vraiment participer au développement de l’humain euh vraiment valoriser les expertises les qualités

Humaines les la diversité des parcours également donc cette cette reconversion professionnelle elle a coché plusieurs de mes cases et et j’ai eu l’occasion de travailler notamment dans le domaine du portage salarial j’ai travaillé aussi pour une plateforme de mise en relation freelance et clien euh j’ai également été recruteuse indépendante euh pendant

Quelques temps euh et au niveau de mon actualité aujourd’hui donc en fait j’ai deux casquettes donc la première je suis salariée d’un cabinet qui est anataa Consulting qui est un pur player data EBI euh pour lequel en fait je suis responsable commercial et recruteuse et ma deuxième casquette c’est que depuis

Un peu plus de 2 ans maintenant je suis également euh coach pour les consultants haï et et ben en fait mon rôle en fait c’est de vous aider à vous rendre plus visibles des recruteurs via votre profil Linkedin et votre CV pour vous puissiez décrocher des entretiens et bah

Justement en parlant d’entretien un des autres services que je propose c’est de vous aider à pitcher avec beaucoup plus euh de de de de conviction on va dire et de vraiment sortir du lot pour pouvoir bah décrocher la mission ou bien ou bien l’emploi de vos rêves puisque savoir

Pitcher et savoir se vendre c’est pas des les compétences sinées ça doit s’apprendre avec le temps donc euh donc voilà de manière un peu rapide euh mon mon parcours super céine on a vraiment de la chance de t’avoir et et pour pour ceux qui sont en live n’hésitez pas à lui

Poser vos questions je pense que elle a énormément de connaissances à partager avec tout le monde y compris nous qui qui sont un peu ça fait un un moment qu’on est dans dans la data science euh alors Willis à toi salut à tous moi c’est Willis nana euh j’ai plusieurs

Casquettes la première casquette c’est je suis l data engéer au Canada j’interviens sur des projets data data engineering pour mettre en place des infrastructur euh j’ai travaillé donc ça fait plus de 10 ans que je fais ça et je travaill pour différents types d’entreprises je travaill dans le jeux

Vidéo là je travaille dans le divertissement je travaille en finances et globalement j’aide les entreprises à établir leur stratégie data data engineering pour servir par exemple tout ce qui est machine learning tout ce qui est analytique tout ce qui est bi donc avec différents types de technologies

Donc par exemple tout ce qui est data bric snowflex et cetera c’est chose que je connais très bien puis autre casquette que j’ai c’est coach créateur de contenu j’aide les gens à monter en compétence en data que ça soit côté data engineering avec par exemple SQL python

Toutes les plateformes git et cetera et aussi tout ce qui est vulgarisation qu’on peut retrouver sur ma chaîne youtube donc en gros vulgariser des principes data plus ou moins complexe et ça c’est ce que j’adore faire aussi donc sur ma chaîne sur ma chaîne youtube data from scratch c’est là-dessus que vous

Pouvez trouver tout ce que je tout ce que je prêche en terme de de de de Data que ce soit data science ou dataineering j’en parle assez précisément les outils les compétences et cetera globalement c’est un peu ça pour mes deux casquettes et j’habite au Canada Montréal donc si

Vous avez des questions sur le Canada Montréal ou sur le Data engineering je pourrais y répondre super merci Willis pour la petite anecdote la première vidéo que j’ai vu en français autour de du marché de la data c’était celle de Willy sur youtube il y a des années quand j’étais

Intéressé par le marché le marché américain donc n’hésitez pas à follow sa sa page il partage des des infos extrêmement intéressantes merci alors Cyprien à toi ouais bah pour rebondir sur le sujet du coup moi c’est un peu pareil hein la chaîne de Willis aussi je l’ai pas mal découverte avant de venir

Au caradops du coup quand quand je me suis posé la question de venir au Canada c’est comme ça que j’ai découvert sa chaîne min à rien au final il y a il y a très peu de de chaînes qui parlent de de ce métier en fait au Canada et enfin vu

Qu’il a aussi un background enfin qui vient de de France aussi ça ça faisait le lien euh donc moi c’est Cyprien Cambus je suis directeur intelligence artificielle chez solution bi Canada donc à Montréal qui est donc une firme de conseil en data euh donc moi j’ai un parcours très particulier ça va

Peut-être parler à ceux qui veulent faire une reconversion du coup euh j’ai été patissiier pendant presque 8 ans donc donc ça ça fait quand même une presque une carrière on va dire j’ai j’ai quitté on va dire le collège enfin juste après le collège j’ai commencé ma

Carrière de pâtissier et après bah suite à une on va dire maladie professionnelle une allergie à la farine ce qui est un peu ce qui est un peu ballot pour pour un pâtissier j’ai dû abandonner ce métier donc je me suis reconverti alors pas directement en data sence j’ai pas

Fait un jump comme ça aussi aussi fou j’aurais pas eu le courage euh mais on va dire c’est c’est plus un peu de fil en aiguille euh j’ai commencé donc à faire un BTS en commerce et ensuite de fil en aiguille je me suis retrouvé en licence d’économie euh puis j’ai switché

En licence d’économie mathématique pour enfin faire donc un master en économétrie et statistique euh donc très orienté mathématique puisque ma spécialité c’était mathématique de de la décision euh et donc suite à ça j’ai travaillé donc en en banque euh notamment au Crédit Agricole en France où j’ai bah qui pas mal de compétences

Je suis passé aussi manager donc dans cette entreprise euh et ensuite donc là maintenant ça fait depuis juin donc que j’ai immigré euh au Canada pour pour venir exercer ce métier ici euh donc euh donc voilà je serais très heureux aussi de répondre à toutes vos questions sur

Bah que ce soit la reconversion sur le parcours qu’on peut avoir qu’ soit data scientist même data ingénieur peu importe data analyste qui qui veut qui veut se reconvertir en data ou qui veut tout simplement mirigrer au Canada super merci cprien ton parcours est comme on le dit souvent est très

Très inspirant parcours de combattant c’est c’est très inspirant euh on on va passer à Diop maintenant alors yes il semble que mon micro été coupé donc je me présente cher cher Diop donc euh aujourd’hui je suis euh l data analyste chez AXA donc je travaille avec

Une sur à mon propre compte comme Natasa d’ailleurs donc globalement pour parcours euh j’ai eu un Master Data Scien ben vu qu’il y a des gens de l’Afrique qui nous suivent évidemment on fait souvent la licence d’abord en Afrique avant de venir en France donc si vous avez des questions là-dessus

N’hésitez pas du tout et euh j’ai une double casquette aussi je suis dataanalyste et data scientiste j’essaie d’avoir tout le temps les deux les deux casquettes dans mes missions donc sur la partie data analyste je suis plus orienté power bi pour la partie visualisation donc tableau je le fais

Pas trop souvent donc je suis plus sur la partie power bi et pour la partie dat scientist bon bien sûr avec la partie Ia machine learning et cetera donc euh comme comme les autres je travaillé en banque assurance principalement donc avec les cré d’ agricool et aujourd’hui

Avec AXA donc très rapidement voilà mon profil donc si vous avez des questions en France en tout cas sur la partie data analyste notamment sur Power bi n’hésitez pas merci merci job euh alors bonour moi c’est Mohamed BIA donc je travaille actuellement comme head of data chez M7

Qui est une filiale de Canal Plus groupe donc dans le groupe Canal Plus euh j’ai fait Crédit Agricole pendant 5 ans où j’ai commencé en tant que data scientiste et et j’étais le responsable du département data Analytics et marketing digital euh j’ai fait quelques boîtes de conseils notamment de loat et

PwC donc j’ai fait un peu de consulting et voilà pour ne pas trop endurant voici mon parcours donc euh on va maintenant passer au sujet donc si vous avez bien vu la la on va dire l’annonce sur le webinar on va parler de de marché de la

Data en 2024 les tendances on va parler de de carrière et opportunités en fait quelle carrière il faut avoir pour décrocher un job dans la data que ça soit du Data engineering data science ou autres en fait parce que vous verrez il y a tellement de métiers au sein de la

Data et ça ne se limite pas à data scientist data engénieur ou data analyste il y a d’autres métiers on parlera ensuite des compétences essentielles qu’il faut avoir aujourdhui en 2024 non seulement pour être performant euh compétitif pardon sur le marché euh mais aussi pour évoluer vers

Des des STR des euh des postes de d’encadrement de management de dire action et au final je pense que c’est là où beaucoup nous attendent parce que moi j’ai eu beaucoup de sollicitations sur cette partie euh c’est euh la partie freelance versus CDI versus portage salarial parce que beaucoup aujourd’hui

Euh euh envisagent où ont déjà fait le le pas pour quitter le salariat vers le freelancing on a la chance aujourd’hui d’avoir autour de la table des personnes qui ont déjà fait ce ce grand pas et donc vous pouvez le leur poser vos questions bon on va commencer avec la la thématique on

Va dire marché de la data je je poserai la question à à Cypria selon toi aujourd’hui c’est les les les quelles sont les tendances actuelles sur la data et notamment en data science vu que c’est ton cœur de métier ouais bien sûr bah les tendances je pense que on l’a

Tous vu hein ça va pas pu vous échapper enfin ça vous a échapper c’est qu’il a un problème c’est que bah on voit très bien aujourd’hui que le Lage générative est et et a pris une place on va dire prépondérante euh dans le monde de la

Data science mais pas que même je dirais qu’en fait l’ générative a permis de mettre un peu en lumière justement la data science parce que avant ça en fait c’était quand même un métier euh assez sombre he pour certains il y avit beaucoup de personnes qui savaient même

Pas que ce métier existait euh et on va dire que l’a générative a permis un petit peu voilà de de mettre en lumière ce que pouveit faire les Data Scientis même si on est d’accord euh le la conception des modèles di générativ avancé tels qu’ils sont aujourd’hui euh

C’est la panage de Data scientist très limité dans le monde he ceux qui on travaill notamment autour de chat GPT chez open ai qui sont des modèles extrêmement complexes euh mais du coup moi je suis assez enthousiaste on va dire sur les tendances 2024 bah autour de cette nouvelle composante parce que

Pour moi en fait c’est clairement une nouvelle composante c’est pas une particularité de la data sence c’est vraiment devenu en fait une composante à part entière dans le métier et ce qui est ce qui me fait dire que que qu’on va vraiment en fait pousser vers qu’on va

Qu’on tend vraiment à à à aller vers dans cette direction c’est que on remarque que il y a de plus en plus de spécialités de sous-spécialités en fait typiquement dans ce domaine au tout départ lorsque Chad pity est arrivé c’est li génératif c’était quand même ça restait quand même dans le domaine de

Compéten des Data scientist donc souvent on voyait n annonce pour des posts de Data scientist de maîtriser en fait justement les concepts de de LM euh mais aujourd’hui en fait on voit une spécialisation de ces métiers donc on voit des nouveaux métiers arrivés comme par exemple promt engéer pardon

Architecte de solution a enfin voilà tous ces ces nouveaux métiers en fait qui apparaissent autour de l’IA générative et cette spécialisation en général c’est quand même plutôt bon signe parce que ça veut dire que du coup le marché de la data tend vers ça et qu’il y a donc de fortes opportunités

Dans ce sens ça me fait penser un petit peu à ce qu’on a vécu en fait avec de manière manière globale la data science c’est le Data engineering auparavant c’est-à-dire que selon moi il y a peut-être 15 20 ans même s’il y a 15 20 ans on est d’accord j’étais pas data

Scientiste j’étais au collège euh il y a 15 20 ans en fait le métier de Data scientist de ce que j’avais pu comprendre en tout cas à ma lecture c’est que il y avait qu’un seul métier qui était la science des données euh les entreprises ne savaient encore pas réellement faire la différence

Typiquement entre un Data ingénieur et un Data scientist donc on voyait très souvent des CV type data scientist/ datata engener parce qu’en fait c’était assez flou pour tout le monde et au fur et à mesure euh je pense quand les entreprises ont gagné en maturité sur ces sujets ont compris vraiment le

Mécanisme il s’est passé en fait qu’il y a eu vraiment une distinction entre ces métier donc au bout d’un moment c’est devenu beaucoup plus clair ce que faisait le Data engéur ce que faisait le Data scientist et ensuite on a vu des hyper spécialisations notamment alors en data science data engineering je pense

C’est c’est un peu la même chose moi là je vais parleris juste pour la data science on a vu des hyp spécialisation comme par exemple le ML engineering le mlops engineering ce genre d’éléments qui ont fait qu’en fait bah tu sais lorsque forcément tu commences à avoir des hyper spécialisations c’est toujours

Pareil c’est que il y a vraiment des besoins très spécifiques en fait sur le marché qui euh qui font bah que du coup tuas tu as besoin de ces ces compétences donc moi je suis assez optimiste pour le les tendances 2024 euh bah tout ce qui est autour du gennei

Après bon toujours pareil hein c’est ce que je dis enfin tout cas moi c’est c’est mon cheval bataille je pense qu’il faut quand même pas oublier les compétences de base et aussi la data science tel qu’on l’a toujours connu avec les bons vieux modèles de machine learning de Deep learning qui peuvent

Répondre quand même à une grande partie de nos problématiques et qui sont aussi je le rappelle un beaucoup moins consommatrice de ressources hein parce que actuellement mettre en place un un un LLM en fait en entreprise c’est un coût qui est non négligeable donc un coût économique mais aussi un coût

Écologique c’est quelque chose qui consomme énormément de source euh il faut pas oublier qu’en fait nos nos nos nos anciens modèles de machine learning et deep learning peuvent très bien répondre à une grande partie des problématiques à des coûts moindres euh et c’est aussi bah c’est pas des Black

Box c’està-d qu’on peut facilement expliquer ce ce genre de modèle pourquoi le modèle a pris telle ou telle décision euh mais bon voilà il y a quand même un focus à avoir sur le geni à mon sens parce que c’est c’est une une composante qui va énormément se développer en 2020

24 même si j’en ai discuté encore très récemment je pense que le geni maintenant c’est plus forcément réservé au data Scientis d’ailleurs je pense vous voulez peut-être un peu expérimenté si vous avez essayé de de déployer des LLM il y a pas besoin clairement d’être data scientist pour déployer un LLM

Aujourd’hui avec toutes les solutions qui existent que sur les solutions les manag services sur les clouds que ce soit bah c’est tout simplement l’utilisation de laap open il y a pas réellement besoin en tout cas de de d’avoir des compétences statistiques et mathématiques pour pour mettre en en

Place un LLM euh mais voilà cette composante on le voit aussi toutes les Data plateformes commenc à intégrer aussi cette cette composante de LLM nous on travaille beaucoup avec snowflake donc snowflake qui a qui a annoncé fin 2023 son partenariat avec NVIDIA donc la mise à disposition de GPU pour bah en

L’occurrence euh pouvoir déployer des des modèles LLM euh donc ce qui rentre totalement en fait dans leur stratégie de vouloir donc tout centraliser en fait dans la plateforme snowflake voilà et euh et c’est pas la seule he il y a il y a énormément enfin maintenant quasiment toutes les plateformes toutes les Data

Plateformes en fait mettent à disposition en tout cas facilite le processus d’utilisation des des LLM euh donc pour moi c’est c’est quelque chose qui est qui qui en tout cas va nous permettre de largement gagner en productivité cette partie euh ensuite juste une dernière petite chose enfin par rapport à aux tendances 2024

Il y a quelque chose dont j’ai entendu parler alors je vous avoue j’ai pas eu le temps encore de trop me pencher sur la question mais j’ai trouvé ça intéressant dans le concept euh c’est un collègue qui m’en a parlé très récemment c’est les large action model donc c’est

C’est pas des LLM c’est des LAM euh en fait donc c’est un une firme je crois qui s’appelle rabbit R1 qui a qui qui est focus sur ce sujet euh et euh en fait euh leur leur discours consiste à dire que bah les LLM au final ne permettent que de restituer de

L’information et que du coup eux ils aimeraient tendre vers du coup justement une ni génératif qui permette d’effectuer aussi des actions d’où le large action model et donc ça c’est quelque chose qui est vraiment tout nouveau hein vraiment on en voit enfin en tout cas j’ai

Entendu que très peu parler et ça peut agir un petit peu au final comme les agents autonomes qu’on avait dont on a souvent entendu parler déjà notamment en cyber sécurité j’ai vu qu’il y a des cas d’usage de pain test qui était fait par des agents autonomes pour voilà pour un

Petit peu aller tester la sécurité dans les entreprise là le large action model ça serait vraiment en fait dans le concept pouvoir aider l’utilisateur dans la réalisation d’actions qui sont parfois répétitives et qui n’ont pas forcément de valeur ajoutée typiquement on peut penser notamment à tout ce qui est emploi administratif lorsqu’il

S’agit d’aller remplir des documents aller cocher des cases et cetera c’est des choses qui sont très répétitives et qui n’ont voilà qui n’ont pas forcément de à le ajouter et donc je pense que cette composante de large action model est vraiment cassé tout début mais c’est une piste intéressante à mon sens

Qui qui va être vraiment c’est je pense la la continuité naturelle de de ce qui a été engagé sur les les LLM d’accord euh merci Cyprien je pense que tu as fait un un topo très clair sur la partie data science moi si je devais rajouter quelque chose c’est que

Vraiment on va dire grâce à engouement sur tchat GPT et cetera comme l’ dit suprien beaucoup de gens ontt ouvert les yeux sur lia lia ça c’est pas c’est pas venu avec chat GPT ça existait bien avant les datas scientistes créai de la valeur bien avant et en fait si on

Regarde l’historique des choses notamment sur le marché européen euh il y a eu depuis 2011 vraiment un engouement sur la data science et ces data scientistes son se sont transformé on va dire machine à PO machine à proof of concept et ça n’allait jamais en production pas parce que ces personnesl

Manquaient de compéten mais c’est juste qu’en fait l’infrastructure à l’époque n’était pas ne favorisait pas la le déploiement le la mise en production d’où le fait que les entreprises se sont retourné vers le Data engineering qui est la base en fait c’est c’est c’est la base et et donc l’offre en data science

A diminué considérablement comparé au data engineering donc là moi ce que je prévois je pense qu’on va on va avoir un retour en force sur la data science parce que ce qui se passe c’est que quand ces entreprises onont des infrastructures solides très qui permettent de faire de l’analyse de

Données ben en fait il faut revenir à la data science pour créer de la valeur ajoutée c’est la data sence et la data Analytics de façon globale qui permet d’extraire des Insight et ajouter de la valeur entre c’est pas vraiment avoir une jolie architecture St sauvegarder les données de façon on va dire

Compliante et cetera c’est c’est data scientist data analystes qui vont créer de la valeur un un un autre point ce que dit disit Cypria je vois aussi le la la création de de pas mal de posts notamment je pense qu’il y a une personne qui a posé la question

Là-dessus c’est ai product manager donc si vous l’avez vu récemment Netflix avait publié une offre d’emploi qui avait fait un peu le buzz sur Linkedin c’était à à 900 900000 € la le salaire annuel pour un ai product manager et en gros c’est des personnes qui ont une

Solide connaissance de de de l’a euh du du du product management le life cycle d’un produit comment mettre en prod euh comment discuter avec les stakeholders les change request change management et cetera et et aussi qui connaissent bien la la l’aspect technique donc c’est pas vraiment des spécialistes de de la data

À 100 % mais c’est des personnes qui sont amènes à à à faire vivre un produit data au sein d’une entreprise et et pour conclure c’est vraiment la spécialisation parce que je vais Willis va nous en dire un plus sur la partie data engineering mais sur data science

Je pense que le métier de Data scientist traditionnel tel qu’on l’a connu il il est amené à disparaître on va on va on va aller vers des spécialisations des mlops engéur des NLP engéer du machine learning engéer ou bien du business scientist qui qui prend qui est un peu à

La mode C tempsci aux États-Unis en gros c’est c’est un Data analyste mais qui qui qui qui connaît très bien la partie data sence qui estable de faire de l’automatisation euh créer des pipelines tout et en fait tout le tout ce que la data analyse traditionnelle ne fait pas

C’est vrai juste du coup pour rebondir par rapport à ce que tu dis mais d’illeurs Willy a fait une une vidéo à sujet qui est très intéressante là sur la mutation du métier de Data scientist je vous invite à aller à voir si si vous

L’avez pas vu bah ça fait écho un peu à ce que je disais avant et d’ailleurs il y a une question qui me fait penser à ça là dans le chat qui qui qui dit donc c’est Alex masterisme qui dit que se passe-t-il dans le marché de la data actuellement certaines offr d’emploi

Teignent sans candidature quand avant c’était recruteur qui ne trouvait pas de candidat surtout des DS je pense que ça fait largement écho à ce que je disais tout à l’heure c’est-à-dire qu’auparavant il y avait plus ou moins qu’un seul métier c’était assez flou c’était le métier de la data on avait un

Peu des licornes c’estàd data sentis qui faisait un peu tout au final c’était c’était très flou la frontière entre data engineering data scientist data analyst n’existait pas vraiment euh et en fait le truc c’est aussi qu’à l’époque il y avait assez peu je pense de formation qui existait euh sur le

Domaine vraiment de la data S c’était surtout bah des statisticiens des mathématiciens qui rentraient dans ce domaine là euh et bah je pense que c’est c’est pour cette raison qu’à l’époque en fait il y avait vraiment un manque de compéten dans ce domaine là et que

C’était en fait un un métier bah ce qu’ils ont appelé le métier le plus sexy he typiquement data scientist euh sauf que comme disait Mohamed je pense que au bout d’un moment les les entreprises aussi sont rendu compte ont bien fait la distinction entre data engineering et

Data scientist et se sont rendu compte que pour pouvoir faire la data science il fallait vraiment une maturité data nécessaire que justement le Data ingénieur apporte il y a le Data ingénieer en fait son rôle il est vraiment ultra important et ça les entreprises s’en sont rendu compte et

Ont compris que il y a des steps à suivre qu’on peut pas genre se lancer directement dans data s sans avoir une architecture de données bien établie voir même maintenant de plus en plus une gouvernance de données parce que il y a aussi tout l’encadrement légal qui est

Venu avec he que ce soit par le rgpd en Europe que ce soit maintenant par la loi 25 aussi au Québec qui est l’équip équivalent un peu du du rgpd en Europe donc voilà il y a il y a tous ces ces steps je pense que les entreprises ont

Compris elles ont pris en fait en maturité et et ça leur permet maintenant de mieux distinguer ce genre de choses et pour répondre donc clairement à la question de Alex bah c’est que entre-temps il y a beaucoup aussi de formations qui ont commencé à naître sur la data science en particulier euh et

Donc du coup il y a eu beaucoup de personnes qui sont rentrées dans ces formations donc beaucoup de nouveaux arrivants sur le marché et sauf qu’au final maintenant la data comme on le disait c’est un peu la la sise sur le gâteau après tout le process de Data

Engineering parce qu’on a vraiment fait la distinction donc il y a un peu peut-être une inadéquation c’est-à-dire un peu plus de demande de demande d’emploi en fait que d’offre d’emploi des fois super merci cypren Willis je je te passe la parole pour nous éclairer un peu sur les en les tendances data

Engineering en en 2024 surtout dans le scope de Lia génératif parce queou ce qu’on est en train de voir c’est que beaucoup d’entrepris prise s’orient vers le JI en pensant que ça va régler tous les problèmes qui vont devenir data driven et cetera on se retrouve avec la

Même erreur commise il y a des années c’est oublier les les les fondamentaux la data inéie donc voilà si tu peux nous éclairer là-dessus ouais B donc data inener je vois un peu comment le marché se se transforme actuellement il y a énormément d’offres en tout cas au

Canada et en Amérique du Nord de post data engineer dans l’idée de mettre en place des plateformes pour de l’analytique aussi pour de l’i pour de la Gen ai parce que justement il y a un besoin de prendre des actions avec en terme de technologie déjà en terme de

Base pour un Data engineer pour être confortable pour répondre à ses offres je dirais c’est SQL pyon toujours c’est toujours ces deux fondamentaux il faut vraiment être très à l’aise avec pour ensuite pouvoir ensuite mettre en place différentes différentes technologies différentes plateformes comme par exemple Dataflex euh data databrix

Snowflex fa une mutation entre les deux qui donner un super logiciel mais bref ces deux ces deux plateformes sont déjà sont assez présentes en Amérique du Nord et facilite vraiment la mise en place de projets Ji parce qu’ils vont fournir des outils plus ou moins clé en main pour

Justement mettre en place C ces plateformes il y a aussi évidemment AWS Google ou Azure donc pour Microsoft qui est aussi présent et on va demander souvent à datinien de connaître au minimum au minimum une de ces plateformes sachant que quand quelqu’un connaît une de ces plateformes est

Capable de mettre en place une de ces plateformes il est souvent aussi capable de switcher par exemple de AWS à Azure voilà c’est les produits sont parallèles il y a beaucoup de guides sur Internet qui montrent un peu le parallèle entre tous les produits donc le marché se met

En place et très favorable pour les Data inéer et très honnêtement euh quand je vois les tendances moi je regarde souvent ce que fait Netflix et Netflix a sorti il y a quelques semaines un mois maximum une un semit concernant data engineering on voit vraiment que le Data Engineering est présent partout parce

Que c’est le socle qui permet ensuite de faire des choses bah pour impacter positivement le le business donc ça serait un peu comme ça que je je le dirais c’est il a vraiment une grande place pour les Data inéer actuellement parce que justement ils mettent en place

Les infrastructures pour tout ce qui est analytique Ji et cetera d’accord super merci euh alors je passe la main à ces Lig de ton côté avec ta casquette RH est-ce que tu depuis l’arrivée de Ji chat GPT notamment est-ce que tu vois des tendances se dessiner est-ce que il y a

On va dire il y a un type de métier data qui est plus demandé que d’autres ou bien il y en a des nouveaux qui on qui ont émergé que tu avais pas l’habitude de voir avant ah déjà moi ce que j’ai observé c’est que on est sur des métiers

Un peu qu’on connaît déjà du type data engineer ou bien product manager et on va rajouter la particule intelligence artificielle à soit avant soit après on va on va voir exemple ai euh product manager pareil pour pour data enginer et ce qui est intéressant aussi c’est qu’au

Niveau des euh des descriptions en fait de poste on va pas forcément avoir la notion de compéten euh ou bien de maîtrise mais plutôt de de compréhension des aspect technique de l’intelligence artificielle donc déjà il y a les entreprises qui sont un peu plus euh au fait au niveau des recruteurs qui

Rédigent j’entends que on va pas demander à quelqu’un qui soit vraiment expert he pour rappel l’intelligence artificielle même si ça ça ça ça date concrètement la Commission européenne elle a fait le nécessaire par rapport à la réglementation que depuis janvier 2021 et c’est encore un sujet vraiment

Chaud et qui va continuer en en 2024 donc ça c’est déjà la première chose après je vais revenir aussi sur le métier de promt engineer dont dont parlait Cyprien il y a quelques il y a quelques minutes minutes euh la grosse différence c’est que avant c’était pas vraiment c’était plutôt une tâche moi

J’ai échangé avec des ml ingénieurs et des Data scientistes qui m’ont dit en fait qu’il y avait certaines parties ça faisait partie en fait de certaines tages qu’il pouvaient faire pour vérifier les vulnérabilités par exemple pour travailler un peu avec les chat debotes alors que maintenant on va

Vraiment être sur un métier à part à part entière et pareil si vous allez regarder un petit peu les offres d’emploi commencez un peu à piannoter vous allez voir il y a des des offres d’emploi dont l’ c’est vraiment prompt ininer mais on va leur donner aussi deux

Tâches en plus qui sont un peu hors scope l’autre aussi métier c’est aussi tout ce qui va être les spécialistes du traitement de langage naturel qui fait partie un petit peu aussi des des tendances là qui est en train d’arriver pour pour 2024 les entreprises qui souhaitent vraiment développer ça donc

On retrouve aussi cette cette bah cette complétence qui est de plus en plus plus en plus demandée d’accord c’est très clair merci Céline alors avant de passer à la la prochaine étape on va prendre quelques questions juste pour pour vous pour vous rappeler un peu comment ça fonctionne on a quatre

Thématique on on commence d’avoir par le marché de la data les tendances c’est ce point actuel et à chaque fois que les intervenants finissent d’intervenir on prendra quelques questions ça évite de prendre toutes les questions à la fin euh donc là on va prendre quelques questions la prochaine une thématique ça

Va être carrière et opportunités tout ce qui est carrière euh formation quel type de formation université école et cetera donc on on va bientôt en parler mais là on va prendre quelques questions alors c’est peut-être une question pour toi Willis pourquoi choisir snowfleake plutôt que SQL serverur

Euh alors ça va dépendre du cas d’usage mais globalement euh snowlex c’est une plateforme qui est sur le Cloud donc par défaut il va avoir besoin de de de créer un compte et gérer des ressources cloud alors que SQL Serveur ça peut être soit unpromise donc en physique géré par

L’entreprise en tant que tel ou dans le Cloud il a déjà ça ensuite Soflex c’est vraiment pour la quasi totalité du temps faire de de l’analytique ou du machine learning en tout cas pour faire de la science de données alors qu’est-ce que le serveur ça peut être plus par exemple

Pour faire du transactionnel pour gérer je sais pas des données applicatifs et cetera donc ça va vraiment des cas d’usage et en tant que data inénieer ou data analyste data scientiste en tout cas personne de la data actuellement je favoriserai du snowofleake que SL serveur SQL Serveur pour l’instant enfin

Je dirais que c’est moins utilisé dans ce cadre là absolument moi je confirme dans mon équipe euh j’ai dans mon scope la partie data Analytics data science et les Data analyst et data scientist utilisent beaucoup beaucoup snowflake parce que snowflake offre pas mal de choses comparé au traditionnel SQL Serveur pour

Faire de la data science du machine learning de l’analyse des données et cetera donc je je rejoins Willis làdessus je pense que c’est Prien aussi tu peux rajouter quelque chose ouais c’est ça bah c un peu je pense c’est pour pour rejoindre un peu votre propos c’est que vraiment la stratégie snfle

Comme je disais tout à l’heure c’est d’arriver à centraliser en fait toutes les opérations qu’ell soi donc de la data intégration jusqu’à même maintenant la restitution c’estàdire qu’on est même capable maintenant de faire des Data apps qui vivent dans snowflake donc en fait je pense que l’idée aussi

C’est d’arriver à sortir le moins de cet environnement pour éviter aussi sa tout ce qui est problème de de fuite de donné ce genre de choses qui peuvent arriver je veux dire moins on switch de plateformes de données muux C de manière générale d’accord alors je vois que la

Plupart des autres questions sont très liées au points qui qui vont suivre donc je vous propose de passer au deuxième point qui est la dimension carrière formation opportunité et je commence avec toi Natacha euh alors une question que beaucoup de gunor pose c’est quel est le le parcours type pour devenir

Data scientiste on parler avec toi pour la Dimension Data analyste data scientiste est-ce que c’est une vaut mieux choisir une école qu’une université est-ce que les formations de type open classroom c’est quelque chose qui marche et voilà quels sont tes conseils à toi pour quelqu’un qui qui

Qui se lance aujourd’hui dans dans la data sence en fait ça c’est une question qui revient souvent qu’est-ce quel parcours choisi tout dépend de votre profil si vous êtes jeune vous êtes encore à l’université et que vous habitez en vous habitez en France clairement la recommandation que je viis

Donner c’est privilégier les écoles d’ingénieur spécialisé en data Scien pourquoi est-ce que je dis ça parce que sur le marché du travail aujourd’hui en tout cas ceux qui ont fait des écoles d’ingénieurs n’ont pas de problème de recherche d’emploi la valeur valur du diplôme est reconnu par le marché actuel

Et en plus la formation est de qualité parce que par exemple moi j’ai fait l’enssai et aussi l’ENSAE ce sont les deux grosses écoles d’ingénieurs en matière de statistiqu Data sciences c’est qu’ils sont habitués à à former des professionnels qui ont ce profil là don ils ont de l’expérience donc

N’hésitez pas quand vous avez la possibilité intégrer des écoles d’ingénieurs spécialisés en data sciences ça c’est ma première recommandation je sais que tout le monde n’a pas la possibilité d’intégrer ce type d’école parce que c’est très sélectif mais quand vous avez la possibilité faites tout pour intégrer

Cette école sinon il y a des Masters qui sont très côtés également en data science donc allez faire déjà le master classique je pense c’est ce que tu as fait Mohamed et cprien aussi alleer faire les mathématiqu les master en statistiqu économétrie appliqué ce type de Master vous donne de bonnes

Compétences parce que avant de dire quel quel école il faut faire il faut d’abord savoir qu’est-ce qu’un data scientiste la définition que moi je donne toujours sur tous mes réseaux du métier data scientiste c’est C ce professionnel qui aura là de rendre la donnée utile avec mathématiqu statistique machine learning

Programmation et aussi la connaissance business il y a toutes ces aspects là qui font en sorte que vous SZ de très bonnes dat scientistes donc choisissez des les formations qui auront toutes ces composantes en général les masters en statistique vous donne la composant statistique et de plus en plus je vois

Les programmes on ajoute du python ajoute du R donc approfondiser approfondiser cette connaissance de plus en plus toutes des écoles aujourd’hui proposent des masters spécialisés que ce soit Polytech Alix que ce soit Télécom tout toutes les tous les grandes écoles d’ingénieurs proposent des master spécialisant en datas sciences donc

Première vois première voix royale en tout cas faites un master euh faites un diplôme d’ingénieur parce que vous aurez plus d’opportunités avec ces profil là maintenant si vous n’avez pas la possibilité de faire ces écoles et que vous souhaitez vous reconvertir c’est d’ailleurs l’une des des des des

Questions que j’ai eu est-ce que la la est-ce qu’il faut faire une certification moi je parle j’ai été mentor sur Open classroom tout va dépendre de votre engagement et de votre implication vous voyez tout dépend de comment est-ce que vous vous formez fait des formations mentor l’avantage c’est

Que il y a un programme qui est bien structuré vous êtes accompagné par des personnes chaque semaine donc ça peut être un plus en fait de de faire ces formations là et maintenant pour faire la différence parce que la difficulté maintenant c’est que c’est pas forcément les formations les plus reconnues on est

On est le monde francophone je je décris la la réalité ce sont pas des des formations les plus reconnues sur le marché du travail et moi je ne pense pas que comment dire ça moi je crois fortement au fait que lorsque vous avez la compétence lorsque vous savez ce que

Vous VZ sur le marché vous pouvez très bien vous vendre malgré votre diplôme malgré votre parcours en fait c’est pas trop le le diplôme en soi c’est surtout vous comment vous vous vendez parce que en général en entreprise une entreprise ne vous ne vous recrute pas pour vous faire plaisir

Comme j’ai l’habitude de le dire on recrute une personne parce que cette personne va apporter de la valeur donc lorsqu’on se reconvertit la stratégie que moi je recommande c’est commencer déjà par vous demander dans quel secteur d’activité je souhaite travailler parce que on parle depuis de Data scientist mais pour moi data

Scienti qui ne mîtrisent pas un métier ça peut être difficile en fait de de de trouver l’intérêt des travaux que tu réalises si ce n’est pas directement applicable si ce n’est pas directement utilisable il faut la compétence métier donc première question c’est dans quel métier je souhaite travailler une fois

Que j’identifie dans quel métier je souhaite travailler je vais discuter avec les professionnels de ces métiers-là pour identifier les compétences euh nécessaires d’un secteur à un autre le métier de Data scientist est complètement différent aujourd’hui je travaille en banque je j’ai une grosse compétence en connaissance de réglementaire connaissance des produits

Financiers je pense qu’une personne qui travaille par exemple dans le secteur marketing n’a pas forcément les mêmes compétences que moi ça Nite ça pas le même niveau d’exigence c’est pour ça que j’ai dis euh d’un secteur d’activité à un autre le métier change complètement donc intéressez-vous au métier et faites

Des projets pour pouvoir progresser donc les formations mentoré l’avantage c’est justement ça ça vous donne un cadre parce que si vous êtes tout seul vous allez apprendre tout et n’importe quroi alors que fait les formations je n’ai pas de partenarat avec ces genslà mais il y a open classroom data c’est un test

Il y a quoi d’autre encore bref tous ces diplômes là et maintenant vient la valeur des certificats est-ce qu’il faut faire un certificat sur le marché français je connais pas de certificat officiel qui est très connu sur le marché là pareil encore le certificat ce qui est intéressant c’est plus le

Processus d’apprentissage si je fais une certification aujourd’hui c’est pas pourquoi je c’est pas pour mettre Link pour dire j’ai fait cette t certification je suis super intelligent non moi mon objectif c’est de me former avoir la compétence donc le certificat je sais pas à quel point c’est valable

En tout cas dans le monde d’entreprise c’est pas ce qu’on regarde en premier le plus important c’est le parcours d’apprentissage que vous avez eu réaliser durant cette certification et votre capacité à vulgariser les les les travaux que vous avez réalisé en fait donc c’est ce que moi je vois comme

Parcours d’accord c’est merci Natacha c’est très bon tu tu ouvres tu tu ouvres de on va dire tu poses des des questions très intéressantes alors avant de passer la main à Willis pour parler de la partie data engineering et bien évidemment on on oublie oubliera pas d’être analyste parce que Job aussi en

Parlera je vrais que Céline rbondisse pour nous dire son avis à elle en tant que recruteuse parce que on entend souvent euh ouais il faut mieux vaut mieux faire être sortant d’une école d’ingénieur pour avoir plus de chance que un sortant de Polytechnique X par exemple a beaucoup plus de chance et

Cetera je pense que c’est une réalité mais moi si je donne mon exemple euh quand j’ai commencé à à manager des départements data j’avais pour habitude de recruter des personnes qui venaient de d’écoles très spécifiques d’écoles très reconnues et j’avais commencé à donner un peu la chance à des personnes

Qui ont fait de qui ont fait une reconversion ou bien qui ont qui ont tout appris en ligne et j’étais assez surpris des fois j’ai eu C ces personneslà qui étaient beaucoup beaucoup plus motivé beaucoup plus compétents que des sortants d’école pour la simple et bonne raison que ils sont

Allés à construire des des des projets ils sont ils sont on va dire ils ont appris sur le tas euh ils ont développé des projets et euh j’ai vu des juniors qui connaissaient comment mettre un produit data science produit machine learning en production là où les écoles

D’ingénieurs ou euh ou autrees c’est pas c’est pas tout le monde qui qui qui sait faire ça parce que généralement ça s’apprend en entreprise donc j’aimerais bien avoir ton avis à Céline sur cette dimension école université formation ligne effectivement il y a des écoles qui ont une très bonne réputation et qui

Vont faire qu’on va regarder peut-être un peu plus le CV mais euh dans lesffit ce qui va vraiment nous intéresser c’est euh bah votre appétence réelle pour le métier et les projets personnels et ou un lien giththub euh parce que ça va nous permettre déjà d’avoir une idée de

Ce ce sur quoi vous avez déjà un peu travaillé ça prouve que vous êtes autonome euh que vous êtes vraiment impliqué dans votre bah dans votre métier actuel hein et volontairement je dis pas futur métier je dis vraiment métier actuel euh ça c’est aussi important euh

Ensuite par rapport aux euh aux au au au aux formations voilà vous pouvez le mettre aussi en avant pendant les Entretiens vous pouvez aussi le mettre en avant dans dans le mail qui va accompagner votre euh votre candidature mais ça fait pas tout en fait euh la partie vraiment projet perso c’est

Vraiment très très important pour pour les recruteurs et pour pour les managers qui font le même métier le même métier que vous euh et ensuite ça va dépendre aussi des entreprises il y en a qui vont être beaucoup plus euh ils vont voir une école ils vont se

Dire tout de suite je le veux ils vont même pas faire entre guillemets même pas de test techniques ils vont ils vont avir des vraiment des yeuillères ils vont directement le prendre et mais ça c’est vraiment du cas par cas euh comme il y en a qui vont regarder ou pas votre

Votre lien gitthub encore une fois ça il y a pas vraiment de règles en fait c’est comment vous vous allez travailler votre CV et euh et et c’est vraiment là où je vais en venir c’est que si vous me faites un CV où vous vous me listez

Juste un peu comme une liste à l’aprèsvert toutes vos compétences mais vous mettez pas par exemple dans le projet personnel le contexte et surtout bah les réalisations euh qu’est-ce que ça vous a permis d’atteindre comme objectif bah concrètement vous êtes pas orienté solution et ça c’est des compétences que nous recruteurs on va

Chercher c’est vraiment est-ce que vous avez déjà cette réflexion est-ce que vous vous êtes posé la question par ex j’ai j’ai fait telle chose j’ai des données je sais pas quoi en faire est-ce que vous vous êtes demandé si ça pouvait pas quand même servir l’entreprise ou ou

Dans le cadre de votre projet pour pour avoir d’autres d’autres informations intéressante c’est vraiment votre réflexion en fait derrière donc est-ce que du coup je réponds à ta question Mohamed oui oui tout tout à fait en fait c’est ouais merci non c’est moi je te rejoins à 100 % surtout il y a

Un point qu’avait souligné Cyprien quelques minutes plôt c’est le fait que il y a eu ces formations en ligne les les parcours moi je prends mon exemple moi j’étais diplômé de l’année scolaire 2017-28 et à l’époque les Master Data science ou les parcours data science il se comptaient sur les doigts les

Universités qui ont proposé aujourd’hui si on fait juste un zoom sur la France il y a une explosion tout le monde propose des parcours data science et on tombe vers des on va dire les CV deviennent tellement standard qu’il devient difficile de les séparer euh le

Kagle avec Titanic euh le le le le l’analyse de données sur le jeu de données iris tout ça c’est des choses qu’il faut oublier je pense il faut il faut aller vers des projets il faut le lien gitop c’est devenu indiscutable moi moi à mon époque on nous demandait pas

Ça je pense que Cyprien et eDOP ne me contrediront pas mais aujourd’hui c’est devenu indispensable moi quand je recrute dès quand je ne vois pas de lien gitthub quand je ne vois pas de portfolio il y a de très fortes chances pense que ce CV

Je je je je je le regarde pas en en détail donc voilà il faut il faut il faut se démarquer donc euh ouais pour répondu peut-être sur le point d’information il y a il y a un message en fait que j’ai reçu quelques jours d’une de mes mentourés qui a fait le

Parcours data analyste chez open classroom et elle me dit Natacha il y a mes collègues qui me disent de ne pas mettre du tout open classroom sur mon CV parce que c’est pas bien côté sur le marché parce que c’est pas visible et j’étais là j’étais un peu choquée me dit

Mais pourquoi est-ce que tu ne mets pas open classroom pourquoi est-ce que tu veux pas mettre parce que en soit parce qu’ on veut toujours aujourd’hui en fait beaucoup de personnes euh voit leur valeur à travers la certification qu’ils ont réalisé entre guillemets et pourtant open classroom comment dire ça dans une

Formation c’est pas le nom qui est important dans une formation c’est ce que toi tu as appris et ce que toi tu es capable d’apporter à l’entreprise donc peu importe l’école que tu fais peu importe la certification que tu as réalisé si du moment où tu es capable

D’expliquer de façon simple ce que tu as réalisé du moment où tu es capable de montrer comme tu tu as dit les projets que tu as réalisé c’est ça le plus important et il y a aussi il y a aussi il y a aussi un auteur que moi j’adore

C’est set Godin il écrit un livre ça s’appelle c’est practice ou bien non c’était lichpin où il disait dans le livre en fait que de nos jours le CV et le CV en fait c’est quand tu écris un CV c’est comme c’est c’est juste un document qui donne au recruteurs des

Raisons de ne pas te recruter c’estd qu’ en gros un individu n’est pas un CV un individu ce sont ses compétences un individu sur la valeur qu’il apporte un individu c’est un tout en fait c’est pour ça qu’aujourd’hui moi je je recommande souvent de d’être actif par

Exle sur les réseaux sociaux parce que vous apportez de la valeur tu vois donc ne pas se concentrer seulement sur les lignes que j’écrit dans mon CV mais sur la valeur réelle que j’apporte à une entreprise et une fois qu’on est capable conscient de cette valeur là je pense

Que les questions comme est-ce que je mets open classroom sur mon CV on ne se pose même plus la question en fait parce qu’on a déjà confiance en soi on a confiance à ses capacités et voilà c’est le le point le le la nuance que je vous

Apporter c’est ne mettez pas trop de focus sur les ctifs sur les formations profitez des systèmes quand vous pouvez mais mais davantage faites des projets pour avancer en fait ouais vas-y pardon j’allais juste j’allais juste rondir sur le côté certification moi je vois beaucoup de profils junior et c’est très bien en

Fait en attendant vous retrouvez votre votre future challenge professionnel bah vous vous formez à côté et c’est génial mais parfois je peux avoir une dizaine de certifications que vous avez passé mais sur des techno complètement différentes et en fait si vous pratiquez pas bah vous allez oublier euh et je

Pense que bah là vous tous vous êtes bien vous êtes bien placé pour pour le savoir en fait une certification ça prouve que vous êtes curieux que que que vous avez vous avez un côté aussi autodidacte parfois mais moi la certification je la vois vraiment comme quelque chose en fait qui vient

Confirmer ce qu’on a réellement appris en entreprise entre la théorie et la pratique en fait donc attention quand quand on va beaucoup de certification c’est aussi un peu inquiétant parce que on on on peut aussi se demander est-ce que cette personne elle a vraiment le temps de faire tout ça ou est-ce qu’elle

A été aidée par un tiers donc voilà on n’est pas à côté de vous quand vous faites la certification il y a ch pouz faire en ligne aussi donc ça je vous dis faites faites attention par rapport à ça et par rapport aux différentes formations moi je vais être complètement

Transparente avec vous euh il y a certains formations même école en fait quand je regarde leur programme c’est très similaire en fait à un moment moi-même j’arrive à m’y perdre et je pense que je suis pas la seule recruteuse et même peut-être que vous aussi quand vous vous choisissez une

Formation ou même une école vous dites ok les deux en fait me proposent la même chose je vais choisir laquelle vous allez plutôt choisir celle qui a une bonne renomé quand vous le pouvez mais les formations sont vraiment les les les les mêmes en fait on est là pour vous

Pour vous apprendre les bases du métier après c’est vous quand vous mettez les mains dans le camboui que vous devenez vraiment le métier que vous que vous souhaaitiez faire je sais pas si vous partagez mon point de vue ouais juste bah moi pour ajouter quelque chose là

Sur les certifications ça ça me fait ça me parle quand même pas mal là je pense qu’il faut vraiment pas passer des serertif pour passer les serertif genre comme tu dis Céline quand tu fais une sertif c’est que tu as l’intention tu de creuser cette technologie et parce que

Tu as compris l’intérêt de cette technologie parce que tu vas travailler avec cette techno il y a typiquement il y a des certifs en fait qui se bachote presque un peu comme les examens où en fait pendant genre une semaine tu vas t’y mettre à fond tu vas passer

L’assertif une semaine après tu auras tout oublié tu vois donc en vrai il y a pas réellement d’intérêt c’est juste avoir des badges sur les polettes là c’est c’est pas très intéressant euh et pour faire aussi éco à ce que disait Natacha parce ça me semble important

Enfin Natacha du coup et Mohamed euh sur les sur les projets persos les projets perso faites quelque chose de vraiment personnel comme disait Mohamed ne faites pas des des des projets bateau là qu’on qu’on peut trouver sur le web faites quelque chose qui vous tiennent à cœur

Des choses c’est qui qui sont aussi d’actualité dès que vous voyez un élément d’actualité est-ce que vous êtes curieux par rapport à ça est-ce que est-ce que vous savez s’il existe données par rapport à ça est-ce que vous pouvez aller creuser est-ce que ça vous intéresse je pense que vaut mieux un

Seul projet qui est qui est vraiment abouti sur un thème qui qui vous tient particulièrement à cœur que plutôt que genre CIN ou si projets très très standard comme on peut en trouver sur sur le net assez facilement absolument h parfait euh donc Willis je te passe la

Main pour parler de la partie data engénierrique donc en fait pour toi quel est le parcours type d’un Data engénieer même si je pense qu’il il n’existe pas de parcours type et surtout à une dimension de cette question qui m’intéresse beaucoup parce que je vois que tu parles souvent de gfam de Netflix

En fait est-ce que tu as des tips pour pour intégrer ces entreprises là ouais donc d’abord sur le parcours d’un d’ inéer je dirais que c’est quelqu’un qui a fait soit une école d’ingénieur soit une école d’informatique ou un master en informatique et tout ce qui tourne autour de l’informatique et mathématique

Voilà ça c’est large mais globalement le but de ce parcours je je dirais en Europe de privilégier le backac+ 5 c’est d’être solide sur tout ce qui est programmation software engineering base de données vraiment tout ce qui est informatique c’est très très important parce que le métier de Data engéer c’est

Beaucoup enfin c’est normalement de l’informatique donc déjà avoir un parcours académique lié à l’informatique forcément il y a aussi des gens qui souhaitent se reconvertir et dans ce cas-là ça serait plutôt aussi faire un bout de camp sachant que le bout de camp comme le disait Natacha ça

Vous donne les bases mais c’est à vous ensuite de creuser via des projets personnels donc il faut vraiment prendre le temps de faire le bout de camp et ensuite de bachoter ce que vous avez appris durant ce bout de camp avec des projets personnels et en tant que d’A

Ingénieur un projet personnel c’est par exemple personnaliser prendre ses données par exemple je sais pas vous êtes fan je sais pas de d’une série de regarder un peu l’évolution de la série vous récupérez des données que ce soit sur Google ou via une API vous les transformez vous luur apporter des la

Valeur et ensuite vous les affichez dans un Power bi un tableau faut vraiment baser se baser sur son intérêt personnel par exemple moi je suis fan du Japon peut-être que je regarderai toutes les préfectures du Japon j’analyserai le nombre de d’habitants je regarderai un peu les les sites histori et tout ça et

Ensuite je le mettrai sur un un tableau dashboard pour dire bah voici voici le nombre d’habitants voici les sites historiques voici la population voici les sites touristiques en tout cas ça ça serait mon point de vue mais partir de votre point de vue pour analyser des les

Données ensuite les présenter donc ça ça serait le chemin pour devenir dat inénier et bien sûr le mettre le tout sur un gitub parce que encore une fois comme disait Mohamed un gitub c’est super important surout en data ingénier parce que en tant que dat ingénieer on

Utilise guit tous les jours donc si quelqu’un qui a peu ou pas d’expérience montre pas un gitub là je vais être surpris je vais me dire bah ok peut-être qu’ il est peut-être pas assez débrouillard donc je vais creuser un peu plus en entretien pour savoir quelle est

Sa motivation donc ça ça serait pour le chemin pour avoir sa première expérience en tant que pour les opportunités euh il y a énormément de types d’entreprises qui font du Data engineering moi c’est vrai ce qui me fascine c’est des entreprises qui ont du gros volume de données qui ont un impact

Dans le monde et je regarde Netflix parce que ils ont de très bonnes pratiques dat inéering et surtout il paye énormément il paye un junior peut-être 300000 dollars des signor plus autour de 700 800000 dollars annuels donc vous avez des chaires mensuels à 30000 dollars par exemple donc ça fait énorme mais

Globalement pour intégrer ces grosses entreprises c’est souvent du bachotage il faut vraiment prendre le temps d’apprendre ce qu’on appelle structure de données et algorithme donc en anglais c’est data structure algorith donc c’est ça qui va vous être posé durant les entretiens et donc les structures de données ça va être par exemple comment

Une liste une struct tout ce que vous voyez dans des langages de programmation type Java ou python on va vous le demander on va vous demander de passer desexercices avec sur une série d’entretiens ça peut être ça peut être 2 3 4 5 6 7 8 entretiens et il faut être

Capable de performer c’est vraiment un test de performance sous pression et ça ça vous vous amener justement à pouvoir rentrer dans ce genre d’entreprise donc ça demande du bachotage pour ça il y a différents sites qui existe comme je dirais lead code lead code c’est le plus

Connu il y a aussi hack rank pour tout ce qui est SQL surtout dêt ingénieur c’est important de conêre le SQL est bien le maîtriser et avec toutes ces différentses briques et cette practice en fait ça va permettre d’atteindre avec un peu de chance qu’ a toujours le le

L’élément chance qui joue ce type d’entreprise je parle souvent de ce type d’entreprise parce que elles offrent de gros salaire elles offre bonne possibilités de carrière en terme d’évolution et de bonnes technologies puisque c’est elles qui mettent ensuite à disposition plus ou moins leur technologie euh que ça soit des

Technologies sur sur appach euh que ce soit iceberg apachti iceberg ça a été fait par si je me souvens bien ça a été fait par Netflix je crois bien il y a aussi airflow airflow que certains connaissent airflow ça a été fait par Airbnb donc voilà donc ce type

D’entreprise vous donne disposition euh ce type de compétence et ce type d’outil ceci dit il y a d’autres types d’entreprises et pour les entreprises plus classique comme la banque alors ça je parle surous contrôle de Mohamet que j’ai pas travaillé beaucoup en banque mais globalement on va regarder vos

Compétences python SQL les tester et regarder aussi vos projets réalisés au fil de votre carrière le type de technologie que vous avez utilisé le type de volume de données que vous avez utilisé euh quelle chose quelle chos concrè vous avez réalisé les Hel en tout cas toutes ces t ces éléments concrets

Que vous avez livrés durant un projet et comment vous avez travaillé en équipe donc c’est très important la cohésion d’équipe aussi c’est important métier dat inénieur c’est un métier complexe avec différentes briques et donc les membres de l’équipe on va rediscuter collaborer pour pouvoir faire avancer le

Projet pour livrer la donnée à la data science je dirais que c’est ça pour les opportunités comment y attendre d’accord merci Willis avant de passer la main à job pour nous parler de la partie data analyste moi je je te rejo à 100 % Willis parce que c’est tellement

Fascinant de travailler pour ces pour ces entreprises là parce que c’est eux qui créent les technos qu’on utilise là tu as parlé de la Dimension Data inéniering mais le même prant existe en data science euh prophète par exemple qui un des algorithmes qu’on utilise c’est fait par facebook euh Tenser flow

T ces outils là sont développés par ces par ces gfin et ces gross entreprise donc extrêmement intéressant moi je recevis je reçois beaucoup de personnes de questions de personnes qui veulent euh qui me demande est-ce qu’il y a des tips et cetera bon j’ai jamais travaillé

Pour ces ces boîtes j’ j’avais fait un post LinkedIn qui on m’avait posé beaucoup de questions là-dessus parce que j’avais fait des entretiens chez chez Google Facebook et et et Netflix donc certes il y a une grosse grosse dimension chance ça je je je vous le dis

Parce que on sait pas tu confir ouais parce que SS on chez eux il y a une question de chance ou absolument et je j’oublierai jamais ce que m’avait dit le recruteur chez Google parce que chez Google le processus est tellement long et la dernière étape c’est cinq

Entretiens de entre 45 minutes et 1 he chacun euh mathématique probabilité SQL et après et cetera il me dit faut pas stresser parce que 90 % de l’équipe actuelle n’ont pas intégré Google avec leur premier entretien c’est plusieurs itérations qui ouais et et donc les les plateformes com que disait Willis Leit

Code Hank c’est c’est parfait pour tester et et les gens je pense Willis en tout cas en dat science il prépare ses entretiens un mois à l’avance euh ouais parce que ils sont très flexibles du moment où vous entrez dans la shortlist ils vous disent ah vous avez besoin de

Combien de temps pour préparer ces entretiens euh ok donc là je passe la main à job qui va nous parler de quelque chose qui est très intéressant euh par que Job toi tu as une formation de Data scientist tu as commencé en Scien et tu as switché vers le le métier

De Data analyste tu peux nous dire pourquoi et qu’est-ce que tu as pu voir euh justement c’est ce que tu disais au début donc au début de la data c’était le métier de Data scientiste qui était le plus valorisé donc on pensait que le Data scientiste une fois qu’il vient

Dans la boîte il va régler tous les problèmes du monde et cetera c’était le mouton en 5 Pat comme on dit tout le temps au final on s’est rendu compte que les plateformes comme tu disais Mohamed n’étaiit pas forcément à niveau pour pouvoir exploiter toute la puissance de

La data donc là moi à la sortie de ma formation en Master 2 euh et les alternances que j’ai eu à faire en data je me suis rendu compte tout simplement que les offres de Data scientiste pur où on va faire de Lia où on va faire les

Trucs fun comme on le disait à la fac il y en a pas énormément donc je me suis tout simplement adapté au marché aujourd’hui en tout cas en France notamment à Paris les métiers où il y a le plus de demandes donc c’est data ingénieur et data analyste parce que

Data scientiste aujourd’hui sur le marché en tout cas ma conna sens euh il y a moins d’offres comparé euh comparé aux autres peut-être que vous serez pas forcément d’accord avec moi mais moi c’est ce que j’ai vu en tout cas quand j’ai commencé à déposer al inded h work

Et cetera donc euh donc voilà je me suis orienté sur la partie de analyste pour suivre le marché et voilà quoi et c’était pas mal donc pour le parcours euh à faire parcours type bah je parlerai pas forcément de parcours type je parlerai surtout de mes expériences personnelles peut-être que d’autres

Auront d’autres parcours euh différents euh j’avais pas les capacités intellectuelles pour passer par une école d’Inger j’avais pas fait j’avais pas fait les les concours c’était c’était trop compliqué il y a tout le monde il y a les écoles prépa et vu que j’avais pas fait de prépa ils sont hyper

Bons à Matth donc ce concurrence avec eux ça va être compliqué donc j’ai fait un parcours classique disons une université mais aussi il faut faut savoir que moi personnellement par expérience avec les amis que j’ai eu le nom c’est une réalité en France le nom

De l’école ou de la la fac ça importe beaucoup dans le CV c’est c’est une réalité donc si quelqu’un comme quelquun fait potique x évidemment dans le CV il sera plus valorisé en tout cas à l’entrée c’est vraiment à l’entrée hein ce que je dis là c’est à l’entrée parce

Que au au bout de 5 ans après l’école qu’on a fait çaattend moins à apparaître mais à l’entrée c’est vrai que l’école peut jouer sur le salaire sur plein de choses et même sur la sur la facilité avoir avoir une entreprise donc pour le parcours type il y a plein d’universités

Aujourd’hui moi personnellement j’ai fait l’école Paris saclé pour parce qu’ils ont master en data science c’est c’est un master qui n’est pas mal mais aussi je voulais euh attirer votre attention aussi sur le fait de bien voir l’université en fonction de ce qu’on veut faire après donc comme disait

Natacha c’est pas forcément euh le nom de la fac mais c’est ce qu’on va apprendre c’est les compétences qu’on va tirer derrière il y a des universités ils ont des masters en data mais ils sont plus orientés d’ dunur moi personnellement j’ai fait trois universités en France j’avais fait

Toulouse Paul Sabatier j’ai fait Paul Valéri de Montpellier et Paris saclé mais les trois les types de formation ne sont pas pareils du tout moi je trouve que Montpellier ils étaient plus bon en data engéering ils sont très bons sur tout ce qui est base de données ils ont

D’ailleurs iris ils sont spécialisés en base de données ils nous donnent vraiment en L3 déjà ont touché à des choses vraiment vraiment tch Paul Valéri ils sont plus orientés euh ils sont plus orientés pratique donc eux c’est moins l’aspect mathématique et cetera mais c’est vraiment l’aspect pratique en

Entreprise et euh et Paris sa sont plus orientés mathématique tout simplement et on peut voilà donc euh là où je voulais insister aussi c’est que faire une alternance aussi ça peut être intéressant si vous êtes junior et que vous voulez avoir du travail rapidement bah parce que vous avez déjà une

Expérience avant de demander un CDI donc sur le CV ça ne fait pas que des projets que du et cetera c’est vraiment une expérience en entreprise en plus vous avez un salaire donc c’est plus facile que de faire des jobes étudiants tout simplement voilà euh en dessus de cela

Donc pour les certifs pour les certifs notamment aujourd’hui por bi c’est très demandé je sais qu’avoir une certif power bi sur son CV c’est très intéressant ça ça facilite beaucoup de choses sincèrement si vous avez la PL300 il y a plein de SN notamment les ESN ils

Seront ils seront très très ce sera très facile d’avoir quelque chose avec eux et si vous vous êtes en reconversion aussi ça peut être intéressant d’avoir une certif en plus de tout ce qui est de tout ce qui est data scientest toutes les plateformes qui servent à avoir tout

Simplement euh à prouver qu’on a les compétences parce qu’on avait fait par exemple en autre domaine et là on revient en data donc en plus de cela si vous avez les les des certifs sur des sur des technos qui sont très demandés sur la partie data analyse en tout cas

La PL300 sincèrement ça ça ça a beaucoup de valeur ajouté sur sur un CV tout simplement et j’avais j’ai vu une question passée aussi sur les zsn et les les boîtes finales pour être honnête en tout cas à Paris c’est beaucoup plus facile d’avoir du travail dans les que

Dans les boîes finales parce que les boîes finales souvent c’est les grandes entreprises il y a beaucoup de gens qui postulent par contre lesn ils ont plein de missions qu’il doivent ils doivent trouver quelqu’un assez rapidement très souvent donc avec eux avec eux ça peut être ça peut être assez rapide donc

Globalement globalement c’est ça que je vois aujourd’hui sur le marchép d’accord merci job on va prendre quelques questions et essayer d’avancer sur les deux autres sujets ne pas perdre trop de temps alors je prends cette question donc quelles sont les technologies essentielles qu’ingénieur doit maîtriser par un po data scientiste

Ml engénieur data engénieur moi je pense que pour la partie data scientiste inévitablement python r C’est c’est vraiment la la base et après comme l’avais dit supri tout à l’heure euh beaucoup beaucoup d’entreprises vont sur le Cloud notamment sur la partie dataacen parce que les Data inénieurs sont allés sur le

Cloud très très tôt euh les Data scientistes data analy sont restés dans un environnement traditionnel de Jupiter notebook et cetera euh mais c’est c’est ça commence à changer parce que il faut la partie scalabilité l’environnement sécurisé et cetera donc snowflake databricks euh à à connaître je dirais mais surtout

AWS et Azure pour un Data scientist parce que chacun de ces cloud providers propose toute une pipeline pour faire de de de la data science donc y avoir touché je pense que c’est bien surtout que pour la plupart d’entre eux ils proposent des des certif souvent gratuites pour des étudiants donc euh à

Crer je sais pas euhoua juste je rajouterai une petite chose là parce que je dois dans la fin de sa question il dit donc Carn d’ emploi il y a une dizaines de techno je pense qu’il faut pas non plus euh trop focus sur les techn particul une

Technologie comme tu dis il en existe plein sur le marché l’idéal c’est quand même de maîtriser au moins un environnement cloud parce que dans tous les cas tu es un environnement claud que ce soit AWS azur GCP peu importe c’est au final le fonctionnement est très souvent similaire une fois que tu

Arrives à en maîtriser un tu peux je pense quand même facilement faire un faire un parallèle avec un autre environnement mais il faut pas non plus commencer à trop s’éparpiller à vouloir tout maîtriser parce c’est pas possible on est humain il y a que 24 he dans une journée

C’est juste pas possible de tout maîtriser donc il faut maîtriser comme disait je pense Mohamed les bases le SQL on en retrouve partout du python on en retrouve partout que ce soit dans les environnements clone dans tes environnements de développement tu vas en avoir besoin aussi donc ça c’est

Vraiment bon toute façon on va en discuter après sur les les skills essentiels là mais mais ouais je pense qu’il faut pas non plus s’éparpiller trop sur les technologiesit que tu peux faire suivant Tonon ta ta localisation enfin en tout cas l’endroit où tu cherches du travail c’est voir peut-être

Quel est l’environnement cloud qui te qui te qui est le plus demandé c’est ce que j’ai effquement pour le avant d’arriver au Canada suivant les régions en fait il y a des des technologies qui sont plus ou moins demandées donc ça tu peux le faire tout simplement en allant

Voir les offres qui sont sur sur sur Linkedin par exemple et faire une comptabilisation de de ce qui est demandé le le plus al effectivement au niveau des des offres ne soyez pas étonné effectivement vous pouvez voir parfois un nombre de techno qui assez impressionnante en fait les recruteurs

Ont déjà on n’est pas forcément tous très à l’aise avec toutes les techn donc on écrit un petit peu de tout par exemple du Gira bon bah concrètement c’est pas grave si vous connaissez pas si vous connaissez le principe bon bah ça va ça va le faire mais en fait le but

En fait c’est d’attirer entre guillemets les meilleurs talents donc comme la c’est bien dit Cyprien Mohamed Natacha et même Diop et et Winnie il faut vraiment avir les compétences de base en fait et même si quand vous lisiez une annonce vous avez au moins 60 % des compétences retiges postuler en fait

N’attendez pas d’avoir 90 % ou 100 % des compétences parce que ce qui se passe souvent c’est que quand vous avez 90 % 95 % des des compétences en entretien vous allez avoir la fameuse phrase mais est-ce que vous allez pas vous ennuyer euh qu’est-ce que nous on va pouvoir

Vous apporter parce que justement il y aura pas en fait cette réciprocité entre entre votre profil et ce que l’entreprise peut vous apporter donc si vous avez 60 % des des des compétences requises allez-y et après c’est à vous d’argumenter euh via lors de l’entretien et de bien personnaliser votre

CV par fait merci Céline euh Willis tu as quelque chose à rajouter sur la partie data engineering ouais je dirais que pour moi ce qui est important c’est toujours d’avoir les compétences clé s que Python pour être à l’aise ensuite que ça soit pour passer les entretiens techniques mais ensuite

Sur place quand vous allez prendre le poste pour pouvoir bien être à l’aise et commencer tranquillement à justement prendre tes premiers giras prendre ses premières tâches et agir sur le terrain aussi un élément qui est j’ais pas sous-estimé mais peut-être mis sur le côté ça serait git je pense c’est

Important maintenant d’être à l’aise avec git de parce que quand on est on arrive sur sa sur son sa mission sur son poost l’équipe peut être plus ou moins disponible il faut être capable d’aller voir le ripo de faire un pool ensuite d’aller lire un peu le code le le ripo

Et cetera de prendre les un ou plusieurs ripo et d’être à l’aise avec ça pour ensuite poser des questions euh et peut-être que vous allez accompagner ou peut-être pas donc ça c’est aussi être ça va être important justement d’être avec git et un guitlab GitHub ou Azure

DevOps qui sont à peu près plus ou moins les mêmes produits pour justement aller récupérer le repipo de manière plus de manière à l’aise donc SQL Python et git d’accord merci une question pour toi Willis c’est pour la recherche d’offrant data engineering au Canada ouais alors un site pour chercher je dirais euh

LinkedIn ça serait le site le plus adéquate où il y a pas mal de postes en data engineering et souvent le poste data engineer surtout au Kébec vous va être renommé data développer parce que le le nom engéer est un nom protégé au Québec donc ça faut aussi faire attention quelquefois

Les noms en fonction des pays peuvent changer donc LinkedIn et a aussi un tout petit peu inded aussi mais un tout petit peu il y a aussi glace d’or sur lequel vous allez pouvoir retrouver des certains certaines offres d’emploi en tant que dat inénier au Canada d’accord pour la question suivante je

Pense que Cypri tu tu tu peux peut-être répondre à cette question ou pas euh est-il possible de trouver un emploi en tant que data analyse directement après un master au Canada depuis le mar s’il vous plaît ben je pense que oui en théorie après la seule difficulté on va dire auquel bah

D’ailleurs tout le monde fait face c’est auquelquel j’ai dû faire face c’est en terme d’immigration donc arriver à à trouver donc un employeur qui soit prêt à faire un permis fermé ou alors les permis vacances travail donc qui sont des des permis des permis qui sont pas liés à

Des employur qui permettent donc d’imirer au Canada pendant 2 ans en l’occurrence là et puis après de trouver un emploi sur place mais oui sinon après je veux dire il y a pas de difficulté particulière à trouver enfin je veux dire un poste en tant data d’accord merci une question sur la

Partie data inéer donc y y a-t-il beaucoup d’opportunités en client final pour les Data ingénieur versus SN quelle proportion client final SN sur le marché de l’emploi en data engineering je peux peut-être mais si tu veux oui en tout cas sur le sur le marché parisien en fait ce qui se fait

Souvent depuis la covid en France les CDI sont très protégés verer quelqu’un qui est déjà en CDI c’est très compliqué donc ça c’est c’est très complexe donc les grandes entreprises qui recrutent le plus parce que ils ont des effectifs très larges ce qu’ils font maintenant c’est qu’ils travaillent beaucoup avec des ESN le

Cœur des métiers des banques par exemple c’est pas de faire de la data donc la data c’est des métiers support ils vont créer les bases de données et cetera et les Data analystes les Data scientistes ils vont venir en support au métiers donc tout tous ces travaux-l qui sont

Qui sont des métiers support entre guillemets les grandes entreprises ils ont l’habitude maintenant de les laisser aux ESN pourquoi parce qu’avec une ESN ils peuvent rapidement casser le contrat tout simplement au bout de 1 mois donc les présavis souvent c’est un mois si ça ne va pas et qu’ils doivent faire des

Restructurations ils doivent diminuer les effectifs rapidement avec unen ils peuvent annuler les contrats contrairement au CDI donc moi personnellement je dirais que avoir une un travail en data peu importe data analy data scienti et cetera en ESN ça va toujours être beaucoup plus facile parce qu’ils ont plus d’offres comparé à

Des boîtes finales surtout s’il s’agit des grandes entreprises peut-être les start-ups ce sera plus simple parce que eux bon ils sont moins regardant mais en tout cas les grandes entreprises ce sera surtout via les ASN après pour le Canada wi8 peut-être tu nous diras euh oui

Je suis assez d’accord avec avec ce que tu dis c’est les échos que j’ai en tout cas pour la France effectivement euh les gens de la data vont d’abord être pris en par des ESN pour être placé pour ensuite un peu comme une période d’essessès sur je sa pas un ou 2 ans

Pour éventuellement les recruter par la suite au Canada c’est un peu différent bien qu’on est des ESN Consulting qui vont aussi placer des gens il va avoir aussi des clients finaux qui vont aussi recruter des datas inéur la différence ça va être finalement quelle est quelle est la part de la technologie dans

L’entreprise une entreprise technologique va la plupart du temps recruter des terme pour travailler sur ces produits technologiques par exemple de la data donc par exemple je sais pas je prends je pense à Shopify je pense à Ubisoft et à d’autres entreprises comme ça pour les entreprises un peu plus

Classiqu moins technologiqu je pense à par exemple la Caisse de dépôt ou des jardins qui sont des des des des instituts ou des banques financières au Canada là ils vont effectivement recruter via des ESN ou via des sociétés de placement de consulting euh pour justement avir cette flexibilité ceci

Dit ils vont aussi recrouter des internes donc ça va dépendre aussi des budgets des choses comme ça la différence au Canada c’est que euh que ce soit en CDI ou qui en final ou même freelance euh le préavis pour terminer une mission ou tout type de de postees

C’est 2 semaines donc finalement il y a cette flexibilité de l’emploi qui fait que euh on peut être recruté directement dans un client final parce que le la personne peut être envoyée de semaines après ou la personne peut cité de quitter 2 semaines après de semaines

Éant prè à avis donc ça va être ça en gros globalement concernant les opportunités d’accord ouais moi je vous rejoins c’est c’est ce que j’observe un peu au Luxembourg et aussi en France euh peut-être que la proportion change vis-à-vis de de on va dire du type de métier euh je prends par exemple

L’exemple quiéqué job sur la la banque on va tendance à centraliser les offres data engéering via des SN et peut-être que sur la la dimension reporting ou data science on va peut-être embauchcher des internes parce que ça c’est c’est vraiment ça relève de la dimension stratégique ù des fois c’est des projets

Un peu niche on n pas on veut pas vraiment ébruer le fait qu’on travaille sur sur certains projets du coup ils vont embaucher en interne pour la partie reporting et data science j’ai vu ça sur quelques banques en France et et et au Luxembourg aussi alors je va prendre une autre

Question alors peut-être que Natasa tu pourrais nous éclairer là-dessus sur le product owner manager est-ce qui euh voilà qui souhaite monter en compétence sur la data que conseillez-vous comme formation ouais là déjà sur la question data c’est vaste en fait comme on le disait en fait dans data il y a beaucoup

De métiers il y a le Data engineering il y a data analyse il y a data scientiste il y a ml ingénieur dans déjà ça dépend euh du métier que le product her va faire ça dépend du profil de la personne B je dire ça dépend de ce si c’est pour

Être si par vous êtes déjà en poste et vous souhaitez devenir data scientiste par exemple il y a beaucoup de bootcam en ligne qui proposent déjà des certifications il y a des masters je pense que T Schol of economic fait un master en ligne également que vous pouvez suivre pour devenir pour avoir

Des compétences en mathématiques en économétrie ensuite vous complétez bien sûr avec des compétences en informatique si c’est plus le métier data engéering je pense que Wily sera mieux placé mais il y aussi les bootcam en ligne que vous pouvez suivre en fait d’ exactement moi moi je pense que sur coursera j’ai vu

Pas mal d’ de parcours qui sont dédiés au aux personnes notamment les Product Owner qui en fait qui managent un produit qui maintenant doit inclure la Dimension Data dans ce dans le le management du life cycle de ce produit et donc c’est des cours où on va vous introduire rapidement au concept data

Science c’est quoi le SuperV UNV des choses comme ça sans rentrer dans les dimensions technique bon je pense que coursera aussi est pas mal là-dessus je pense que c’est l’université de Yale qui avait qui avait un programme là-dessus alors une notutre question dans la thématique formation donc les formations traditionnelles en data science

Sont-elles obsolète en 2024 je pense c’est une très bonne question quel son ouais ouis est-ce que les formations sont obsolètes déjà il faut qu’ définiss ça veut dire que obsolète tu vois non mais globalement les formations que je vois aujourd’hui du moins je peux parler des formations

Que j’ai fait dans ma formation on a appris quoi on a appris les mathématiques on a appris les statistiques on a appris l’informatique et de plus en plus les écoles se renouvellent en fait en fonction du marché du travail elles s’adaptent en fait par exemple avant quand moi j’ai

Commencé à fréquenter on apprenait du Java et python j’ai appris python c’était en 3e année au aujourd’hui python on introduit dès la première année donc en première année ils font python 2è année il font python 3è année ils font encore du python donc l’information s’adapte en général c’est

Sûr qu’il y a peut-être des formations qui sont obsolèes je n’en connais pas mais je sais aussi qu’ell elles s’adapte au fur à mesure donc le plus important regardeer le programme de la formation regardez bien l’ensemble des des notions que vous allez apprendre si vous faites data sciences on regarde le niveau de

Mathématiqu on regarde le niveau d’informatique on regarde on regarde également tout ce qui va être machine learning deep learning s’il y a tout ça je pense que vous rpondez au critèr que le marché recherche juste pour compléter par rapport à ce que dit Natacha là je pense

Que le le problème c’est que la data S c’est un monde qui évolue tellement vite qu’en fait les à mon sens he les les grandes universités les grandes écoles et cetera n’ont pas la la flexibilité nécessaire tu vois pour s’adapter aussi rapidement que le marché évolue donc du

Coup souvent on voit un petit écart et on observe quand même un petit écart de 2 3 ans tu vois de de différence en terme de bah d’apprentissage de technologie mais après je rejoins clairement Natacha ils font quand même vraiment en sorte au mieux au mieux qu’il peuvent en tout cas pour pour

S’adapter aux évolutions du marché ouais euh juste pour pour compléter encore là-dessus moi je pense que le fait que les écoles partent vraiment des fondamentaux c’est ce qu’on disait depuis le début c’est comme faire data engineering c’est vraiment il faut avoir du puton SQL dans la dans son

Cartable quoi dans le sang les les les les univers vraiment donc les univers surtout sur les universes qui sont un pas accè en math si on comprend vraiment la machine learning le Deep learning comment ça fonctionne peu importe l’évolution qui existe LLM tout ça rapidement on peut se mettre à niveau

Par contre euh quand on comprend pas forcément le fonctionnement derrière B là s’adapter ça peut être plus compliqué donc les universités traditionnelles qui partent vraiment des bases tout ce qui est mathématique tout ce qui est optimisation et cetera donc c’est c’est c’est c’est quoi les optimisations qui sont appliquées et cetera pour

Comprendre le modèle de machine learning comment ça fonctionne après les évolutions peu importe ce qui arrive en une semaine on est on est à jour quoi c’est important aussi et peut-être pour compléter avec mon mon mon expérience à moi euh quand quand on fréquente en fait

Pour moi en fait aller à l’université ça ne t’apprend pas forcément tout en fait ça te donne comme tu comme tu as dit les bases une fois que tu as les bases tu es capable de t’adapter moi je n’ai jamais fait de cours de guide à l’école c’est

Quand je suis allée sur le marché du travail j’ai su que guide était important j’ai pris quelques cours en ligne YouTube cap je suis monté en compétenence et cette capacité de monter en compétenence rapidement sur un sujet ça tu la c’est c’est tu l’ en fait avec

Tous les projets que que tu fais à l’école donc j’ai pas envie de dire que les universités traditionnelles sont obsolèes non il y a beaucoup de choses intéressantes qu’elles apprendent on a encore beaucoup à faire mais vous avez la base en fait surtout développer des projets à côté et puis vous progressez

En fait ouais moi je moi je te je te rejoins 100 % Natacha j’avais une discussion avec un ami il y a pas longtemps qui m’a fait un peu rire mais en fait c’est on était diplômé en même temps et il était très très très doué dans ce qui faisait la data sence

C’était vraiment son kiff il en en Python et en r c’était un monstre et euh et en fait il a trouvé un un emploi on va dire dans un secteur financier et euh on va dire que il était à il y avait il avait une certaine zone de confort

Donc il touchait pas aux nouvelles technologie il faisait un tout petit peu de Power bi de tableau et les années sont passées et on fait il me dit qu’il veut changer de carrière mais il n’a plus en fait les compéten pour postuler à un poste de Data scientist d’aujourd’hui de seigneur data scientist

Parce que voilà il a il a perdu il s’est pas mis à jour donc je pense que la dimension m mise à jour l’école comme tu as dit te donne les bases que ce soit l’université l’école formation en ligne ils vont vous donner les bases mais après c’est un travail individuel de se

Mettre à jour de faire du upskilling tout le temps tout le temps ouais et là peut-être pour Abou ce que tu dis sur le fait de se mettre à jour li générative c’est vrai que c’est c’est une discipline qui existe depuis longtemps mais dans les écoles je suis

Pas sûr que dans les programmes on mettait l’accent là-dessus ça veut dire que les personnes qui étaient formées il y a des années peut-être c’est pas les sujets qu’elles mîtrise donc c’est aussi à nous de monter en compétence sur C sujet là avec l’évolution et je dis ça

Pour com pour ne pas donner l’impression que à l’université c’est nul je vais pas aller à l’école d’ingénieur parce que c’est c’est obsolet non allez vous former et vous prenez le temps de monter en compétence sur les sujets prenez le temps de maîtriser les nouvelles technologies et puis c’est comme ça que

Vous allez progresser ou absolument on va prendre une dernière question sur cette thématique euh est-ce qu’il faut une formation supplémentaire pour intégrer le secteur banque assurance en data je viens d’être diplômé par Polytechnique spécialiste data analyste data science alors euh alors moi je pense que Cyprien diob

Natasa vous avez fait la banque euh vous pouvez en parler moi si je prends ma casquette de banque je pense que absolument c’est c’est c’est vraiment une valeur ajoutée parce que moi moi moi moi j’ai commencé ma carrière au au marketing au Crédit Agricole mais il y

Avait des des métiers de la banque notamment en risque et notamment on va dire en en KYC des choses comme ça des formations par exemple niveau balle 2 je pense maintenant c’est balle 3 des choses comme ça euh des formations très métiers sont extrêmement importantes et vous démarque

Des des autres candidats parce que vous vous connaissez l’norme les normme de de l’assurance de la banque vous pouvez directement R et et voilà vous avez une valeur ajoutée comparé aux autres h et peut-être pour ajouter ce que tu dis c’est vra que de façon classique dans toutes les

Entreprises le minimum si tu veuxê datas scientiste mathématique programmation et avoir les connaissances métiers c’est un plus dans le métier de la banque tout dépend parce que la banque aussi c’est vaste travailler en banque ça aut tout dit il y a tellement de métiers moi je

Suis dans la gestion de risque de crédit tu peux faire ce qu’on appelle le risque de marché et lorsque tu travailles dans le risque de marché en théorie tu n’as pas besoin d’autres choses avec avec la base que tu appr PRS à l’école tu progresses mais sauf que ce sont des

Environnements qui sont tellement compétitifs qu’on on remarque quand même des tendances ceux qui ont fait des Master type m2 c’est l j’ai oublié le le nouveau nom mais c’est l caroi ou bien encore Lorely ou les les postes en finance marché pur c’est souvent ce type de profil qu’on va retrouver parce

Qu’ils mîtriseent des produits du marché ils ont fait des calculs t les mathématiques très avancé et en plus ils ont des dimensions data Scien donc si c’est ce type de poste là fait des ur spécialisé en analyse quantitative c’est un plus ce n’est pas obligatoire c’est un plus j’ai intervieé sur ma chaîne

Youtube notamment bris tanga qui est qui est justement qu chez Goldman sax à Londres et il me disent en fait qu’à Londres tu n’as pas besoin tu n’as besoin de rien juste mathématique statistiqu classique et les techniques de machine learning ça va mais sauf que dans la l’environnement français des

Français en général ils mécrisent déjà les produits de marché donc entre une personne qui connaît juste les stats et une personne qui connaît les stats et les produits de marché bon le on a tendance à prendre l’autre en fait donc ouais maîtrisez la réglementation bancaire comprenez le métier et surtout

Sachez dans dans la banque quel métier je veux faire parce qu’il y a tellement de métiers dans la banque en fait pour compléter moi je pense que tout repose sur la capacité de la personne à s’adapter à son environnement on n pas forcément besoin de de de de de de à mon

Avis on n pas forcément besoin de connaître les métiers parce que souvent dans les grandes entreprises il y a des BA j’avais vu la question passée d’ailleurs c’est quoi la différence entre dat analyste et en business business analyste en fait le business analyste c’est comme le chef de projet

Lui son son travail c’est de faire le Link entre le métier et le Data analyste donc des fois il nous aide à mieux comprendre le besoin du métier moi personnellement j’avais notamment travailler avec Mohamed en sur le marketing j’avais aucune notion de marketing au début honnêtement chez AXA

Aussi je travaille avec les comptables j’ai aucune en comptabilité je sais juste que à gauche doit être égal à droite c’est ce que je leur dis tout le temps que ça doit faire zéro quoi c’est tout mais à part ça sur chaque chaque mission qui me donne je leur dis juste

Bon je maîtrise pas tout mais si vous m’expliquez je suis capable de comprendre ils me disent on a tel besoin on a ça et en fonction de ce qui m’explique euh on va voir comment structurer le tout donc il y a pas pour moi forcément un besoin un must en tout

Cas bien sûr si on l’a c’est mieux si on a déjà travaillé en banque être en banque après c’est plus simple parce qu’on connait les règles et cetera mais si on ne l’a pas aussi euh pour moi tant qu’on a la volonté d’apprendre rapidement de lire la doc ça va être

Très voilà c’est pas le truc le plus plaisant non plus de lire des docs en banque alors qu’on est en data mais tant qu’on a cette volonté làà de de se former très rapidement de poser des questions voilà de de poser des bonnes questions ça ça pe faire quoi en

Entreprise donc il y a pas forcément besoin de de connaître tout dans l’entreprise pour travailler en data dans une entreprise donnée d’accord merci merci job je pense qu’il y a avant de passer au sujet suivant qu’on va ta CLA rapidement vu qu’on est un peu en retard c’est euh

Qu’on n pas abordé si l’importance des diplômes vu qu’on parle toujours de diplôm sur le marché canadien versus marché européen c’est cprien est-ce que par exemple vous constatez que il faut obligatoirement avoir un bac + 5 pour décrocher un job sur ce marché bah je vais commencer puis si tu

Veux vousouliss portera ton expérience par toi ça ça fait quand même pas mal de temps que tu es ici mais moi en tout cas de ce que j’ai pu remarquer depuis que je suis arrivé au Canada c’est vrai que ici ils accordent énormément d’ ance à l’expérience euh beaucoup plus que que

Qu’au diplôme en soi euh et j’ai pas l’impression non plus en tout cas au Québec hein je je je t’avou je me suis pas renseigné sur le reste du du Canada mais j’ai pas l’impression qu’il ait une formation vraiment beaucoup plus valorisée tu vois qu’une autre en data

Science ici euh ce qui est alors qu’en France il y a il y a vraiment des formations qui sortent du lot comme tu disais pour pour entrer en tout cas dans une entreprise la la la formation en tout cas le le diplôme va être très très important ici j’ai l’impression que

C’est quand même moins le cas donc je sais pas ce que tu en penses Willis à ce sujet ouais effectivement globalement les formation il y a pas de formation ou d’écoes euh privilégié euh pour travailler dans la data ceci dit il y a quelques écoles qui sont quand même connus euh je parle

Le TS euh il y a Polytech Polytechnique Montréal euh déjà avec ça il y a des formations en software engineering en informatique qui ouvrent la porte au métier de la data il y a ça en terme de niveau de diplôme généralement en Amérique du Nord ça va être le bachelur

Donc c’est l’équivalent du bac+ 3 il y a des gens qui poussent au au bac + 5 équivalent mais généralement c’est bac + 3 je vais expliquer quelques raisons pourquoi c’est comme ça parce que c’est important de les comprendre déjà en Amérique du Nord que soit Canada ou États-Unis mais encore plus au

États-Unis les études sont super chers pour faire un diplôme B+ 5 ça serait peut-être aux États-Unis qui vendre 80000 dollars au Canada peut-être peut-être 40000 dollars minimum donc ce qui fait que les recruteurs et le marché s tourné vers les compétences plus que le diplôme plus que ça devient cher

Ensuite que ce soit au Canada ou États-Unis les ces métiers de la data vont vite ça accélère vite et les entreprises vont demander une forte adaptation donc si les entreprises se basaient juste sur le diplôme elles ne pourrai pas être assez compétitive parce que recruter quelqu’un

Sur le diplôme ok il a le diplôme mais est-ce qu’il s’est utilisé la dernière version de snowflek est-ce qu’il s’est faire du databrak c’est ça que les gens veulent c’est ça c’est à quoi quel est quel va être ton impact en tant que personne qui va être recruté

Dansentreprise et donc c’est déjà avec ces ces paramètres que finalement en Amérique du Nord les entreprises regardent moins le diplôme c’est parce qu’elles veulent être très vite compétitive pour maximiser justement leur leur impact dans leur domaine d’activité et c’est pour ça que justement regarde moins le diplôme donc

Voilà je tenais à le dire pour pas juste que les gens débarquent au Canada ou États-Unis ils se disent ah bah j’ai pas de diplôme ou j’ai juste un bac+ 3 ou même si voilà euh et qu’elles se disent ah je trouve pas de travail je trouve elles trouveront du travail si elles

Apportent sur la table euh une valeur que l’entreprise pourra ensuite utiliser d’accord merci Willis je suis désolé on a tellement de questions on pourra pas prendre t je serai à la fin de de de vous collecter des réponses et vous envoyer ça ou poster ça quelque part

Euh la la la thématique suivante c’était vraiment les les skills qu’il faut avoir dans dans le dans le métier de la data dans le monde de la data je vois qu’on a déjà parl de pas mal de skills je vais commencer directement avec toi Céline ton côté au-delà des compétences

Techniqu quelles sont les compétences que tu considères comme essentielles pour réussir dans une carrière data al euh juste avant je vais parler ça sera très rapide et compétences techniques euh quand vous vous demandez vraiment sur quel techno vous avez intérêt de plus vous former qu’une autre moi je

Vous conseille de de regarder il y a une une une analyse qui a fait un youtubeur un Data analyse qui s’appelle Luc barous Luc c’est l u k E et barous B a r o u W s e si je dis si je pense pas me tromper

Et en fait il a étudié plus de 100 il a fait une analyse où il y a il y a plus de 100000 offres d’emploi par pays et en France il y en a peu près 60 sur 50000 et en fait vous allez trouver par métier vraiment les technos les plus utilisés

Euh qui sont les plus diffusés dans le dans euh dans l’offre dans les offres d’emploi et ça va vraiment vous permettre de vous dire bah voilà là j’ai tout intérêt de me former sur tel techno par rapport à une autre voilà c’était la petite parenthèse pour pour balayer un

Certain nombre de questions euh que vous avez posé dans le dans le dans le chat euh ensuite par rapport au au skills euh bah vous avez toute la la partie on disait tout à l’heure hein être orienté vraiment solution euh ça c’est important et commment on

Peut le voir dans un CV c’est quand vous allez parler de de vos réalisations des des des des bénéfices de votre travail euh le fait d’être un bon communicant les jobs étudiant par exemple si vous avez travaillé je sais pas moi vous avez été prof particulier par exemple avec

Des enfants d’âge assez variés ça montre aussi que vous êtes capable de parler avec des humains on n’oublie pas he généralement je vais aller un peu dans la car euh ceux qui sont dans l’hait on peut se dire ils ont plus l’habitude de parler à des machines qu’à des êtres

Humains donc du moment que vous avez eu des expérience où il y a eu beaucoup d’interaction n’hésitez pas à le mettre ça c’est c’est également très différen pour vous euh ensuite on va tout ce qui va être on l’avait dit déjà tout à l’heure les langages de programmation les compétences mathématiques statistiques

Et et et j’en passe on va pas je pas revenir dessus euh voilà vraiment les les les points vraiment les les les les les plus importants je dirais l’adaptabilité la communication [Musique] euh voilà je là comme ça je vois pas forcément d’autres compétences des compétences vraiment clés juste pour

Pour compléter ce que tu dis là sur les compétences du coup plus non technique je pense qu’aujourd’hui ça a toujours été le cas mais je pense que c’est vraiment de plus en plus important c’est bah justement tout ce qui est compétences non technique he la vulgarisation arriver à prendre du recul

Euh arriver à les à essentiel pour pour des des on va dire des techniciens que nous sommes c’est pas toujours évident tu sais il y a une époque où le Data scientist ou data engéer c’était un peu le le geek là qui agissait dans l’ombre mais de plus en

Plus en fait et d’ailleurs pour pouvoir résoudre des problèmes business complexes il faut pouvoir interagir du coup avec avec le les personnes métier et pour ça bah on a besoin tu vois de de vulgariser clairement ce qu’on fait et ça c’est une vraie compétence qui qui s’apprend pas forcément pour le coup à

La Faculté donc ça je pense c’est vraiment l’enhase aussi là-dessus parce que c’est aussi très souvent demandé dans les dans les entretiens d’embauche dans les offres d’emploi justement cette capacité à pouvoir communiquer clairement et pas pas ressortir un charabia statistique que personne ne comprend quoi ouais absolument parce que moi je je prends

L’exemple quand j’étais en Big Four notamment chez delat on est je recrutis pas mal de Data scientist et ce que j’ai remarqué c’est que on a eu à recaler des des des profils très très très bon techniquement mais qui était pas vraiment à l’aise dans la communication

Business donc après on va dire tout dépend du du du secteur mais la vulgarisation comment communiquer le message c’était vraiment les on va dire la compétence numéro une dans en Consulting je pense que bon j’ai fait que 1 an et demi je je peut-être que vous connaissez mieux que moi moi mais

Voilà je un consultant qui qui sait se vendre qui sait vendre son son métier qui peut vulgariser interagir avec des personnes du C level ou autrees a beaucoup plus de Chan de réussir sa carrière que quelqu’un qui maîtrise très bien les techno mais final il arrive pas

À communiquer et même pour pour pour pour compléter ce que tu dis Mohamed ça c’est d’autant plus vrai pour le Data analyste parce que le Data analyste il a en face de lui des métiers il doit faire du reporting et reporting c’est le métier qui doit l’utiliser derrière le

Métier il a il est pas informaticien il sait absolument pas c’est quoi les statistiques et cetera donc il faut vraiment être capable de vulgariser ce qu’on dit de le dire de manière très simple très terre à terre pour qu’on puisse pour qu’on puisse se comprendre et derrière aussi euh les port bi par

Exemple vu que très souvent sur la partie euh data analyse aujourd’hui à Paris c’est plus port bi qui est utilisé donc derrière aussi même quand on fait le Power bi il faut le faire en de sorte à ce que quelqu’un qui n’a pas fait d’informatique qu’il puisse l’utiliser

Très très facilement et que ça soit très ludique pour lui donc vraiment le soft skills de savoir parler à des gens qui sont pas forcément du même domaine c’est c’est c’est vraiment important peut-être un point là-dessus euh euh Mohamed c’est on on dit tous ici les les soft SK c’est important et un

Point essentiel également à avoir en tête que c’est que comme les les hard skills on les a appris à l’école les soft skills ça s’apprend aussi c’est pas naturel c’est pas un don de Dieu entre guillemets si vous voulez apprendre un communité pratiquez la communication formez-vous lisez documentation si vous

Voulez travailler en équipe travaill en équipe en fait c’est pas ça va pas ça ça ne tne pas de on travaille donc parce que du moins c’est souvent l’erreur qu’on commet qu’on est technicien entre guillemets on pense que notre côté technique euh on le maîtrise vous allez travailler pour maîtriser ce côté

Technique travailler également pour maîtriser la partie soft skill c’est très important ouais c’est ça arriver juste pour finir là-dessus arriver en gros à sortir de sa zone de confort on sait que c’est c’est pas évident all est typiquement pitcher un sujet auprès de de la direction c’est quelque chose de

Stressant qui est pas fait pour tout le monde à l’origine mais faut vraiment arriver à à à sortir de sa zone de confort et pour pour monter en compétence sur sur ce domaine là par c’est c’est vraiment important ça c’est et même pour les par contre pour la

Partie hard skills donc les les les compétences vraiment techniques quoi là pour la part d’ analy évidemment parce que j’avais vu la question passée qu’est-ce qui est plus utilisé entre tableau et power bi donc aujourd’hui c’est clairement par bi hein c’est vraiment sur le marché aujourd’hui c’est

Par bi après pas forcément seulement par bi il faut aussi savoir faire du P Park il faut savoir faire du SQL et du pthon les bases c’est ces bases là peu importe les domaines de la data il faudra toujours que ça soit là donc SQL python

SQL python quoi les deux r un pour moins mais SQL python en tout cas il en faudra toujours c’est c’est c’est les bases quoi et si vous faites en plus de ça du Power bi pour la part dat en tout cas ça fait ça fait le compte après pour la

Partte data ingénieur data scientiste peut-être les autres vous diront mais je pense on a déjà pas mal parl de compétences ça voilà donc ça va ouais je pense que là on va juste sur pour data engéer contrairement à ce qu’on peut croire un Data engéer quand même peut

Avoir pas mal d’inlocuteur et un des soucis entre guillemets si on peut voir ça comme un souci pour un Data engéer c’est que il est un peu en retrait par rapport à autres métiés de Data comme data analyste ou data scientiste donc c’est d’autant plus important qu’un data

Inéur soit capable de communiquer avec les différents interlocuteurs qu’il aura parce qu’il faut qu’il marque les esprits et les gens se diraient ah ouais un dat inéer qui qui peut m’expliquer me vulgariser des principes assez complexes de Data ça c’est c’est intéressant et donc ça fait ça permet de gagner en

Visibilité parce que inéer des fois on peut être justement un peu masqué par le rayonnement des Data scientistes ou data analyses donc la communication est importante pour aussi pour les Data ingénieur ou absolument moi je les les plus grosses transformations data en sein d’entreprise que j’ai vu Willis notamment en gouvernance les personnes

Qui étaient à la baguette c’était des Data engénieurs qui avaient qui qui maîtrisaient vraiment la partie business et donc c’est eux qui a orchestré la partie gouvernance de données transformation data entreprise parce que le Data analyste le Data scientiste eux ils sont vraiment centrés sur comment j’utilise la donnée pour créer de la

Valeur ils s’en foutent en quelque sorte de de ce qui se passe avant donc le Data ingénieur a un rôle fondamental de communiquer avec le le se level alors euh on va attaquer le dernier point qui je pense que le point le plus attendu parce qu’en tout cas personnellement

C’est là où j’ai eu le plus de questions sur le webinar donc c’est vraiment la dimension euh freelance CDI portage salarial quels sont les avantages les inconvénients et et et avant de commencer de rentrer dans le vif du sujet moi je vous pose une question à tous et si vous pouvez bien évidemment

Répondre et c’est une question un peu tabou sur le salaire euh Cyprien et Willis est-ce que vous pouvez nous dire au Canada qu’est-ce que on va dire qu’on va on va poser la question de façon claire combien touche un un Data scientiste un Data enggénieur en entrée

Euh en entrée bah tu sais moi je t’avoue comme je disais ça fait 8 mois que je suis ici de de ce que j’ai compris en tout cas de ma lecture là du marché de ce que je peux voir sur les sur les sites de phone emploi là euh en entrée

Je pense que sur la data science on va souvent graviter autour des 60 70000 euh dépendamment en fait de l’entreprise des fois ça peut être même plus ça peut être du 80000 dollars en entrée euh donc enfin voilà de ma compréhension c’est c’est c’est ce que j’ai vu en tout

Cas qui se fait ici sur le marché en data c ça d’accord merci pour le Data engineering je dirais en tant que Junior je pense autour de 70 entre 70 et 90000 dollars euh 90000 dollars là pour un junior on va attendre de lui dans ce cas-là quand même qu’ a

Fait des projets personnels qui connaissent par exemple la WS qui soit déjà prêt à border être assez actif dès le début et 70000 70000 ça va être voilà mon onbard il est junior et il apprend donc ça ça va être en entrée qui après plus l’expérience bah plus vous prenez

De l’expérience plus vous allez avoir de plus gros salaire et honnêtement généralement en Amérique du Nord il y a pas de il y a pas de fin vous pouvez aller très haut et au Canada mettons quelqu’un qui a 5 an d’expérience il peut viser entre 120000 et 140000 dollars ça serait raisonnable

Pour quelqu’un 5 an d’expérience et pour ensuite plus il a de l’expérience forcément on va aller sur les 150 160 180 je dirais 200 étant un un bon top à Montréal un très bon top à Montréal sachant que pour compléter peut-être un peu ce que ce que dit Willy

C’est que ici contrairement à la France j’ai l’impression quand même que les salaires évoluent peut-être plus rapidement il y a plus de flexibilité sur les rang de salaires alors que tu en France enfin on l’a vu j’ai travaillé dans les entreprises où les réévaluations salariales c’était parfois

Tous les 2 ou 3 ans tu vois donc quand tu as une inflation qui qui te passe à 7 % sur l’année ce qu’on a vu en France c’est un peu compliqué tu vois donc pend de 3 ans tu tu perds clairement en pouvoir d’achat euh ouais donc les les salaires

Peut-être évoluent plus rapidement en Amérique du Nord de manière générale je parle pas que Canada je parle aussi US donc ouais d’accord moi moi ce qui je peux rajouter un quelques mots sur le Luxembourg donc c’est on va dire c’est un peu moins transparent euh juste par

Manque de données comparer parce que au Canada en France on peut facilement faire des statistiques et regarder au Luxembourg c’est un peu on va dire c’est pas très on va dire les les données sur sur les salaires en tout cas des données accessibles manque beaucoup

Mais ce que je peux voir c’est que pour in génieur en data science on peut démarrer entre du 55 et 60 en tant que Junior mais là aussi c’estè très très volatile ça dépend de de l’entreprise je donne souvent un exemple que j’ai vu de mes propres yeux de

Personnes sortant de la même école même parcours embauché juste dans deux entreprises différentes l’une en cabinet de conseil l’autre en banque d’investissement le gap il était de 35 k euh donc je pense que le secteur joue là-dessus et pour revenir à une question qui qui qui est posé sont les les

Secteurs les plus lucratifs pour en terme de date dat sence data ingénieer pour ma part de ce que j’ai pu voir c’est la banque et plutôt la banque d’investissement que le banque la banque de détail euh pour la pour la et après l’évolution ça ça dépend avec 4 5 ans 5 ans

D’expérience on peut facilement être dans les 90 et et après quand on r dans la strate managériale direction ça ça ça va loin un peu Mo je pense que Luxembourg sur l’Europe c’est en terme de classement niveau salaire c’est le numéro 2 après la Suisse et et

Voilà après euh je pense qu’on avait déjà un petit peu évoqué ce sujet là mais c’est vrai que c’est toujours bien aussi de comparer tes son salaire par enfin avoir une base de comparaison parce que tu dire que tu gagnes 60000 € au Luxembourg 50000 € en France enfin

Peu importe et tempant au Canada si tu veux ça va dépendre aussi du coût de la vie tu vois genre tu aux US tu peux avoir des salaires d’entrée qui sont enfin qui peuvent te sembler élevés en tant que Français ça peut te sembler vraiment très élevé sauf que le coût de

La vie aux US est aussi très cher euh donc moi ce que j’ai pour habitude de faire souvent c’est quand même de prendre pour base le salaire médian et de regarder à peu près combien de fois le salaire médian tu vois tu tu gagnes parce que en gros on va considérer que

Quelqu’un qui gagne le salire médian c’est on va dire suffisamment convenable pour vivre donc voilà c’est une petite astuce que je fais c’est pour comparer un petit peu on va dire les les les les différents salaires dans dans les pays quoi ouais ouais pour rebondir justement rapidement sur ce que Cyprien a dit

Effectivement en Amérique du Nord Canada c’est le cas le coût de la vie est cher donc faut pas s’étonner d’être à 80000 ou 100000 dollars parce que derrière en fait il y a beaucoup de choses à payer et puis justement pour comparer tout ça moi j’ai deux sites que j’utilise euh il

Y a le site levels.fy je crois que c’est ça for your information c’est un peu ça le site dans lequel il va ce site va répertorier plein de de salaires concernant euh les métiers en AM enfin les métiers de la tech et data en Amérique du Nord donc ça permet

Justement d’avoir une vision euh par par par poste et surtout par par compagnie par entreprise des salaires donc c’est très focus Amérique du Nord il y a un peu de données en Europe mais c’est très focus Canada et US il y a aussi un autre une autre plateforme que j’utilise qui

Est très très très connue en Amérique du Nord qui s’appelle blind euh donc c’est une application qui qui permet en fait de discuter avec différentes gens de la tech de manière anonyme et vous allez pouvoir discuter et trouver des informations sur les salaires mais aussi sur les opportunités bah du moment en

Informatique en tech et en data donc c’est deux applications deux sites qui sont très très intéressants à utiliser quand on est en Amérique du Nord ouais pour compléter la liste des sites web moi je je dirais Fisher ball ça m’a permis de négocier quand je suis passé de PwC à à delouat

En fait j’aime bien le concept c’est que ils vont utiliser votre adresse mail pour vérifier que vous vous travaillez réellement dans cette entreprise après c’est anonyme il y a pas votre nom qui s’affiche et admettons que vous soyez je sais pas en Crédit Agricole et que vous

Partez à BNP bah vous pouvez dire poser la question combien touche un Data scientiste chez BNP et là c’est des personnes dans BNP qui sont là qui vont répondre à c’est anonyme donc personne ne sait qui a répondu derrière et je et pour vérifier que les réponses sont

Fiables ils utilisent les adresses email entreprise des personnes donc très très intéressant alors pour la ouiy c’était quoi le site tu voulais le mettre en commentaire mais je n’ai pas je peux le mettre s’il te plaît je prévu oui je le ver du coup peut-êre on peut parler du

Salaire de la France en attendant c’est ça oui je sens qu’il y en a beaucoup qui attendent là du je peux commencer en France vas-y concrarement à l’Amérique du Nord la France pour les débutants j’insiste uniquement pour les débutants comme Mohamed le disait le Sala dépend déjà du secteur d’activité et quand on

Débute dans les grands groupes j’ai pas la vision des startup dans les grands groupes qu’on début le Sala dépend aussi de l’école qu’on a réalisé ça c’est en France donc secteur d’activité et l’école en général dans la data en France le secteur financier c’est le secteur qui paye le mieux entre

Guillemets et en terme de fourchette en terme de fourchette les salaires je vais pas être trop pessimiste je dirais qu’aujourd’hui autour de 40 à 50 K 55 ans à peu près on peut diser une fourchette raisonnable pour les débutants pourquoi je donne une fourchette aussi large parce que je sais

Que quand tu sors des écoles des grandes écoles d’ingénieur tu peux avoir 50 K au début j’insiste c’est l’école mais je pense qu’une moyenne autour de 40 44 k ça peut être acceptable tu me diras job toi ta vision là-dessus c’est à peu près ce que j’observe euh je suis d’accord

Avec toi toi mais je précise à Paris ouais par ça sont les forces de Paris voilà parce que j’ai eu des amis ils avaient commencé à à 32 à Toulouse notamment 32 35 euh perpignon là je parle même pas là ça va être peut-être du 28 30 donc ça dépend vraiment les

Salaires sont variables en fonction de où on se trouve si c’est dans les provinces c’est beaucoup moins ça pas être dans les 35 38 ça dépend mais à Paris c’est sûr que ça pas aller j’ai eu des amis qui ont commencé à 52 cas voilà donc c’est pas c’est pas non plus

Forcément la grande école si c’est une bonne université aussi assez reconnu vous pouvez commencer à 48 à 50 et cetera ça dépend c’est vraiment de la négociation il faut savoir négocier voilà donc si on sait négocier ça pe le faire après pour les profils un peu plus

Seignor il peutvent aller jusqu’à 80 à 5 ans d’expérience en data à Paris en tout cas là je parle vraiment de Paris être à 804 ça me choquerait pas 80 6 80 et quand on est manager tout ça bon là on est dans des salaires à C chiffres là

C’est du 100 K 120 20k et cetera donc globalement moi c’est les infos que j’ai que j’ai adapte merci merci diob merci Natacha euh la question qu’on qu’on avait c’était vraiment pour Natasa et C liges quels sont les vu que vous avez fait travailler en entreprise vous avez

La la dimension freelance quels sont vraiment les principaux avantages et inconvénients que vous voyez du travail permanent par rapport au freelancing dans le domaine de la data bien évidemment B ok je commence ok bah peut-être je pas je partager mon expérience j’étais salarié pendant 3 ans à peu près et j’ai

Commencé le freelancing c’était à 4 ans plutôt en avril dernier et qu’est-ce qui change en terme de mission honnêtement rien ne change dans mon quotidien c’est comme si je suis dans une boî de je je fais des services de suis consultante en entreprise et je fais exactement les mêmes missions que lorsque j’étais

Salarié mais la différence c’est juste le type de contrat qui change donc en terme de mission en terme de charge de travail euh c’est la même chose et maintenant ce qui change euh déjà je suis plus autonome tuis j’ai plus de de de manager je n’ai plus de d’évaluation

De fin d’année comme quand on est euh employé dech autonome il faut apporter de la valeur très rapidement à son client on est responsable de on est beaucoup plus responsable en tout cas lorsqu’on est dans des projets donc c’est ça la plus grosse différence et aussi en terme de salaire le salaire

N’est plus le même quand on est freelance on prend plus de risque donc le salaire peut aller du simple au double euh clairement et voilà donc c’est ça la différence entre les deux statutes donc freelance du moins dans le monde bancaire dans le métier que je fais au quotidien c’est exactement les

Mêmes missions que quand j’étais salarié ce qui va changer c’est le type de mission et comment est-ce qu’on fait pour avoir ces missionslà en général on va travailler avec des boîtes de conseils qui ont souement besoin de ressources supplémentairire pour placer le clients auprès des grands groupes en général et voilà c’est

Ça ouais je je te rejoins Natacha c’est c’est vraiment ce qui ressort le plus euh la différence aussi c’est que quand on est salarié on vend son temps à un employeur alors que quand on est freance c’est une expertise euh c’est aussi la raison pour laquelle on déconseille

Souvent à des profils vraiment junior de se lancer tout de suite en tant freelance vous pouvez le faire mais c’est une des choses qui resser va vraiment on va vraiment attendre une autonomie euh bon après ça dépend évidemment de de l’offre pour laquelle vous y a des postulés hein moi j’essaie

Vraiment de généraliser le le propos et euh et la différence aussi ça va dépendre aussi du statut que vous allez choisir mais euh par exemple vous pouvez avoir aussi toute une une gestion en fait administrative comptable à gérer et ça ça peut bah selon en fait encore une

Fois votre votre aence sur le sujet soit ça peut être un un un fardeau sur vos VX épaules c’est ça prend du temps tout simplement ou bien vous y allez plutôt bien bien le gérer l’autre point également ça peut être le stress euh en fait de mon point

De vue quand on choisit un statut par rapport à un autre la la la gestion du stress elle est importante parce que quand on est normalement CDI que ça soit au sein d’une entreprise finale ou bien au sein d’un cabinet les moments où vous vous y avez un peu la sécurité de

L’emploi finalement tandis que quand on est frélance on est généralement sur des Bones commandes de 3 voire 6 mois euh et vous êtes jamais à à l’abri d’avoir une B une rupture budgétaire donc il faut vite tomber sur vos pates et euh et toujours en fait euh lier des relations

Avec des partenaires que ça soit des des commerçaux des recruteurs des recruteurs indépendants des ESN les gens passent pour que euh bah votre CV il soit toujours bien en tête hein de de de vos partenaires et euh la différence aussi entre les deux c’est par rapport à où

Vous en êtes dans votre vie si vous avez prévu par exemple de faire un achat immobilier un prêt à la banque euh bah parfois être en CDI c’est plus c’est plus facile euh je vais juste nuancer entre CDI et CDI 2 portage salarial puisqueen fait le CDI 2 portage salarial

Facilite quand même plus euh quand on n pas encore 3 ans d’encieneté la possibilité de faire un prêt par rapport au freelancing SARL su et j’en passe quand on est des quand on vient de commencer quand on a un an on va dire d’activité hein j’espère avoir été clair

Si c’est pas le cas n’hésitez pas à à à laisser des commentaires ouais peut-être pour rbondir sur ce que tu disais Céline effectivement il y a plusieurs statuts pour partager mon expérience moi j’ai commencé en tant que un portage salarial en gros quand on a en portage salarial

On n’ pas cette charge mentale de comptabilité à gérer c’est qu’on on prend une une boîte de portage qui va faire toutes nos factures parce que lorsqu’on est en freelance en général on facture il y a ce qu’on appelle le TGM taux journalier moyen donc on va facturer aux clients le temps qu’on

Réalise sur la mission en général et on peut fa 18 jours par mois 20 jours par mois et c’est la boîte de portage qui réalise ces factures pour nous et transforme tout le chiffre d’affaires qu’on a réalisé en salaire donc lorsqu’on a en portage salarial c’est un peu euh ài chemin entre être

Complètement freelance et être salarié on a les fiches de salaires on a la sécurité de l’emploi pour l’emploi notamment en France je n’ai pas parlé de ça mais c’est une vraie bén c’est une vraie chance euh en France pour l’emploi on a pour l’emploi on est salarié on a

La retraite on côtise sur les charges sociales B bien sûr l’inconvient c’est qu’ en terme de en terme de revenu final c’est beaucoup plus faible si on t freelance complètement et qu’est-ce que vou encore dire j’ai V une question sur les missions comment est-ce qu’on trouve cette mission et comme l’a dit

Idéalement il faut avoir l’expérience moi par exemple c’est parce que j’ai eu l’expérience et quand je vais on on on on apporte mon mon CV sur une mission le client attend quelqu’un qui est déjà opération n en fait donc ça dépend des missions mais sur la mission sur

Laquelle je suis on aend la personne qui est déjà opérationnelle donc avoir de l’expérience en tout cas pour être freelancer un plus et lorsqu’on a de l’expérience on s’est déjà construit construit un réseau donc on a des anciens collègues on a rencontré des personnes dans d’res entreprisees et en

Général c’est ce réseau là qui peut faciliter le fait d’avoir la première mission donc voilà donc déjà se construit un non et ensuite passer en freelance mais bien sûr c’est possible de d’être freelance sans expérience mais c’est difficile entre guillemets donc voilà c’est ça d’accord Willis toi comme Natacha comment tu fais pour

Chercher t missions trouver de nouveaux clients ouais alors moi effectivement je passe par une société de consulting USN qui me met à disposition des des missions et c’est souvent la manière la plus classique euh la différence au Canada c’est qu’il y a pas forcément à ma connaissance de portage salarial

Peut-être qu’ a mais ça je connais pas si ça si ça existe euh donc il y a soit être freelance sohait salarié et souvent en freelance il y a différentes compagnies qui vont proposer des services d’accompagnement par ex une une ESN qui va proposer de faire la facture

La facturation au clients et donc en tant que freelance j’ai récupéré donc les sommes de mon compte bancaire et c’est moi qui vais donc ensuite organiser ma paye et cetera et souvent les gens font ça avec un comptable un expert comptable quelque chose d’assez fréquent en tout cas au Canada de

Déléguer la partie comptabilité donc ce qui permet de s’alléger un peu la tête et bah éviter de la papasserie de la paperace parce qu’il y a pas mal de paperass qu’on est on est freelance donc ça c’est en tout cas le côté freelance puis côté salarié effectivement il y a

Une sécurité mais qui est beaucoup moindre qu’en France c’est pour ça que je tiens à le préciser puisquon a encore une fois que de semaines de préavis en cas d’arrêt que ça soit du côté de l’employeur ou côté du salarié c’est de semaines et c’est la même chose en tant

Que freelance c’est aussi de semaines donc la vraie différence ça va être sur le gain qui va être réalisé en tant que freelance et sur effectivement la possibilité d’accéder à des missions plus ou moins intant vont être plus intriantes si vous avez de l’expérience donc effectivement privilégier le côté salarié quand vous

Êtes junior c’est plus simple même passer par des ESN qui ont souvent un portefeuille de mission qui vont vous pouvoir vous placer vous allez gagner l’expérience puis après vous pouvez décider de rester avec eux ou de partir en freelance à votre compte c’est quelque chose qui se fait très bien donc

Donc voilà dernière chose au Canada on parle pas forcément de TGM on parle de taux horaire euh taux horaire donc on est payé à l’heure et donc en fonction des heures que vous avez faites et donc vous allez déclarer sur votre feuille de temps au client vous allez être payer

Par rapport à ça et vous allez donc payer ensuite des taes et des taxes et cetera et cetera donc le Balan pour le Canada c’est un peu près ça d’accord une idée du TGM Natacha en France tu as une idée une fourchette à peu près en data science data analyste

Là là je pense que ma vision sur le sujet est très biaisée parce que je suis dans le monde financier où les les TGM sont un peu plus élevés que d’autres secteurs d’activité donc je dirais pour un juniion en dans le finan en tout cas

Qui a à peu près je dirais 3 ans d’expérience je pense que la TGM peut être entre allez 750 et ça dépend de ça peut m’aller jusqu’à 900 vraiment là c’est c’est exceptionnel mais maintenant si on prend dans d’autres secteurs et je pense tu me

Diras job mais je peux dire 600 800 à peu près ouais ben le TG moyen je pense à Paris euh pour les freelan en data ça va être en moyenne il y a des gens qui sont ça dépend des années d’expérience bien sûr avec l’expérience les gens ils

Peuvent aller à 800 mais à peu près disons du 550 600 ça ok ça peut êre raisonnable voilà donc ça globalement dans les Zn au début quand on travaille avec eux c’est ce qui propose d’habitude du 550 600 jusqu’à 650 après avec l’expérience surtout quand on est

Carrément freelance bon là là il y a pas de limite on peut aller sur du 800 sur du voilà ça dépend ça dépend vraiment du profil et de savoir négocier aussi et pour appuyer aussi ce que tu disais sur la partie portage parce que j’avais vu

La question passé euh il y a aussi euh parce que très souvent à Paris quand on travaille en date on se rend compte qu’il y a beaucoup d’étrangers qui travaillent en data moi par exemple dans mon équipe j’ai plein de Marocains d’Algériens et cetera euh pourquoi les

Gens ils font aussi du portage c’est que avec le tytre de séjour salarié on peut pas créer d’entreprise c’est c’est interdit c’est pour ça que les gens se mettre en en portage en fait portage ce qu’on perd quand on est en freelance on perd pas autant en moyenne

Dans les société de portage on perd 50 % du chiffre d’affaires donc si on fait du 500 de TGM si on fait du 500 de TGM par par moin à peu près il y a 20 jours travail c’est 10000 € 10000 € c’est le chiffrees d’affaires parce que des fois

Sur Linkedin quelqu’un il dit je fais 10000 € les gens ils pensent que c’est 10000 € qui reçoit pas du tout l’URS n’est pas encore passé là donc quand il fait 10000 € de chiffre d’affaires et que ça passe et que les impôts passent

Ça reste 5000 € à la fin bon 5000 € en France quand même en CDI il faudrait un salaire de 100000 € pour avoir 5000 € net donc c’est pas mal non plus même s’il y a moins de sécurité derrière donc vraiment le portage c’est orienté sécurité comme cine disait aussi si on

Peut faire des prês bancaires ça peut être intéressant parce qu’on a des fiches de pays on a un CDI et cetera mais derrière très souvent quand la personne n’a pas de contrainte pour vraiment marger le maximum se faire le max maximum d’argent là vraiment il faudra faire du freelance purement créer

Une SARL faire toutes les optimisations fiscales et cetera ouais et peut-être pour rondir ce que tu as dit job effectivement c’est très important de rappeler que le 10000 € de chiffre d’affaires c’est pas ce qu’on a dans sa poche à la fin de journé pas du tout et moi personnellement j’étais en P

Salarial parce que justement j’étais étrangère et c’est pas c’est pas possible de créer une entreprise quand bon du moins c’est compliqué de le faire et un point j’ai vu une question sur le TGM je voulais juste préciser en fait que le TGM c’est le taux journalier

Moyen en gros c’est le le montant qu’on on va facturer au client tous les jours qu’on passe sur la mission si je passe comme il le disait si par ma monté GC 500 € je passe 20 jours à la fin du mois ça fait 20 x 500 ça fait 10000 € de

Chiffrre d’affaires que j’ai généré et voilà et et l’avantage par l’avantage du du du portable salarial c’est la sécurité on divise pratiquement 50 % de son chiffre d’affaires et l’avantage de passer en full freelance avec les Sall szu et c’est qu’on peut mieux optimiser en fait son chiffre d’affair placer dans

Plusieurs créer des holdings des holding là c’est déjà de l’optimisation fiscale mais il y a plus de Marg de manœuvre à faire lorsqu’on a une entreprise plutôt que lorsqu’on est en portage salarial d’accord euh Willis toi pour rebondir sur cette histoire de TJM en France si tu devais utiliser je pense

Toi c’est THM si je c’est plutôt horaire en en journalier ça fait ça ferait combien à peu près en dollar canadien euh disons eu un taux moyen je vais passer en heure à la journée 90 dollars de l’heure pour moi ça serait pour quelqu’un d’A engineir euh 3 ans d’expérience euh

Voilà il fait sa première mission freelance donc ça ferait quelque chose comme un 120 euh 720 dollars par jour à peu près si on la personne travaille 8h maintenant euh il y a pas finalement plus on prend l’expérience plus le tire va augmenter et il y a pas de il y a pas

De plafond euh et ça va dépendre de vos expertise ça peut monter bah 110 120 130 150 160 et donc forcément je sais pas sur un 160 on peut peut-être avoir donc ça fait je fais mon calcul rapide ça fait 1280 dollars par jour euh en freelance

Euh multiplié par 20 en fonction du nombre de jours travaillés par par mois donc on peut facilement arriver à des chiffres d’affaires par mois entre je sais pas 18000 et 23000 dollars par mois donc après le statut la création d’entreprise est plus simple au Canada on appelle ça une une

Incorporation donc crée sa corporation et ensuite on va avoir des avantages fiscaux en fonction de de chiffr d’affaires réalisé et de la comptabilité réalisée et tout ce qui est défiscalisé ou pas donc voilà donc ça c’est les aspects auxquels il faut penser qu’ on crée sa société en tant que freelance et

C’est plus intéressant de créer une société assez vite en tant que freelance quand on fait des gros chiffres d’affair comme c’est possible de le faire en data plutôt que de prendre cet argent en auto-entrepreneur puisque ça fait augmenter son son revenu personnel et donc son taux d’imposition et puis ça ça

Devient plus cher en fait finalement donc voilà pour un peu le résumer au Canada ouais par du coup juste pour apporter une précision par rapport à ce que dit Willis j’ai entendu enfin moi moi je suis absolument pas dans le freelance ni quoi que soit mais en fait

Au Canada euh de ce que j’ai compris tu peux facturer en nom propre sans avoir à créer en fait d’entreprise ou quoi que ce soit tant que en fait ton chiffre d’affaires reste à moins de 30000 dollars par an tu vois exa donc donc ouais c’est ce qui se passe c’est que si

Tu fais moins de 30000 dollars tu vas pas payer l’équivalent TVA qu’on appelle TV TPS TVQ ici au Québec tu vas pas payer l’équiv de la TVA si tu fais moins de 30000 dollars si tu fais plus de 30000 dollars tu vas payer la TVA qui

L’équivalent je crois 15 % au au Québec et donc là effectivement c’est de la par en plus après euh si tu fais plus de 30000 dollars euh par exemple 90000 dollars à ton nom propre euh aussi c’est de la papera c’est de la c’est la fiscalité qu’il faut regarder

Il y il y a des choses optimisées je dirais qui sont important à prend en compte qu’on est entrepreneur c’est super important je de ce que de ce que j’ai compris au Québec c’est que sans comptable c’est juste pas possible enfin même pour les particuliers en fait tout

Le monde fait appel à descomtable parce que les impôts c’est c’est juste bien pire je pense qu’en France c’est un peu plus complexe un peu moins automatisé qu’en France en terme de comptabilité personnelle et comptabilité d’entreprise c’est encore pire puis que il il y a pas mal de papas c’est chose à à

Rendre l’état l’État québécois donc que voilà c’est faut faire un tradeof entre en tant consultant en en data si je fais un bon chiffre d’affaires très vite il va falloir switcher et créer sa compagnie pour éviter justement de de perdre des gains et aussi un point pour compléter

Ce que tu disais un conseil que j’ai reçu quand je voulais me lancer c’était l’espect comptable doit être t meilleur ami Don il faut très vite prendre contact avec un contact ça ça doit être clairement pour ton entreprise ce qui veut se dansancer en freelance en tout cas l’ESP comptable c’est votre meilleur

Ami et un deuxième point aussi que je vais mettre en avant sur le côté freelance c’est que c’est on a parer de TGM on gagne un peu plus mais il faut aussi il faut aussi avoir cette capacité d’épargner pour les moments où on a les interconcrats où les M les périodes

Creuses les vacances donc il faut faire preuve il faut apprendre à gérer son budget parce que clairement quand on est salarié l’une des beautés du salariat c’est que Chine te demande plus si le salaire va tomber ou pas chaque mois tu as le même salaire le même montant dans

Ton compte bancaire S réfléchi mais en freelance il faut vraiment le côté administratif fa faire des rappels aux clients de payer des factures suivre la comptabilité anticiper les périodes où venait pas de mission anticiper mes mes vacances donc ça demande beaucoup de gestion quand même à à

Prévoir d’accord merci Natacha on on a parlé de portage salarial on a pé de freelance et et et peut-être aussi euh quelques mots sur sur le CDI parce que voilà ceux qui optent pour le CDI comme tu disais Natacha ils veulent vraiment cette sécurité de l’emploi euh ne pas

Aller à chercher ses clients avoir un montant fixe qui va arriver mais aussi la dimension carrière évoluer euh grandir dans un grand groupe je prend exemple dans le cas40 beaucoup beaucoup de des PDG de de grosses boîes ont commencé en tant que simple salariés ont gravit les échelons jusqu’à aujourd’hui

Diriger des des grands groupes et donc euh à ce sujet j’aimerais te poser la la question Cyprien par parce que toi tu as commencé au Crédit Agricole en tant que data scientiste de base tu as fait on va dire une reconversion et après tu es passé manager et là aujourd’hui tu es

Directeur est-ce que tu pourux nous donner un un retour d’expérience par rapport à ça ouais bien sûr bah alors en tout cas comme je disais tout à l’heure willly c’est que l’argument de la sécurité de l’emploi au Canada ça tient pas tellement donc on pourra pas dire

Que que c’est pour la sécurité de l’emploi parce que c’est vrai que ici en je veux dire il y a pas vraiment de différence en fait en de semaines on peut être licencié donc je veux dire c’est pas comme en France où c’est aussi protégé euh par contre euh en tout cas

Moi ce qui me plaît d’évoluer on va dire énormément en interne c’était surtout le fait d’être après je sais pas j’ai pas la vision du coup freelance ou en tout cas indépendant euh mais vraiment faire partie tu vois d’une équipe de pouvoir aussi bah ce qui m’a plu aussi dans dans

Le dans le fait de de devenir pardon manager et ensuite directeur euh c’est vraiment de d’avoir aussi des interactions humaines de de manager vraiment une équipe tu vois d’accompagner vraiment ton équipe pour pour essayer de l’élever de de de l’élever en terme tu vois de de compéten

Euh ce qui ce qui est intéressant aussi c’est quand on devient manager et ça je pense bah toi du coup tu l’as aussi beaucoup vécu Mohamed c’est la capacité aussi de la nécessité euh de devoir prendre du recul c’est-à-dire ne ne il faut être conscient que en fait tu seras

Plus tous les jours les mains dans le code si c’est quelque chose que tu as apprécié énormément et qui te faisait vraiment vibrer c’est faut faut être conscient que c’est quelque chose une partie de ton travail que tu vas devoir peut-être un peu mettre de côté parce

Que il y aura la partie justement management des personnes il y aura la partie un peu plus business donc là tu vas être un peu plus en en interaction que ce soit par exemple avec des clients ou même des clients en interne donc c’est-à-dire par exemple d’autres

D’autres services euh par contre ce qui est vraiment stimulant c’est justement de de se rendre compte que bah du coup les décisions que tu prends bah de manière collective avec ton équipe euh ont vraiment un impact en fait du coup sur la direction tu vois que que prend

Entreprise ça je trouve ça vraiment très très intéressant et euh il y a il y a une compétence en particulier je me rappelle c’était un un ancien manager que tu as très bien connu Mohamed aucole qui a appeler ça la la capacité hélicoptère c’est j’aime bien la la

Métaphore c’est c’est-à-dire avoir la la capacité à prendre énormément de recul quand il le faut donc ça faitcho à ce que je disais tout à l’heure c’està-dire pouvoir vulgariser euh rester très très haut niveau quand il le faut et en des fois une fraction de seconde parce qu’on

Peut avoir à la fois des techniciens et à la fois des personnes business dans un même meeting en quelques secondes savoir switcher d’une vision très haut niveau à une vision très très fine tu granularité vraiment très fine renter vraiment énormément dans le détail donc ça c’est

Un exercice qui mine de rien n’est quand même pas si évident tu vois c’est une gymnastique un peu de l’esprit qui qu’il faut arriver à avoir euh donc donc ouais voilà moi je trouve que en tout cas c’est c’est hyper épanouissant de enfin d’évoluer en entreprise euh encore plus là je trouve

On les cabinet de conseil parce que mine de rien quand je travaillais typiquement en banque euh l’équipe technique était assez restreinte euh surtout là où j’étais on était enfin voilà ça serait ça se résumait à 6 se personnes euh alors que là vraiment dans un cabinet de conseil comme là où je travaille

Actuellement euh on est à peu près une centaine de consultants il y a des compétences un champ de compétences qui est tellement large que si à un moment donné une techno que tu connais pas sur lequelle tu veux te pencher tu veux commencer à apprendre et cetera tu es à

Peu près sûr qu’il y a au moins une personne dans l’entreprise euh qui maîtrise cette compétence et sur laquelle c’est tu vas pouvoir aller échanger euh essayer d’apprendre c’est avoir un peu des des astuces pour pour monter en compétence sur sur cette techno euh donc je pense qu’on apprend

Énormément surtout dans un cabinet de conseil là en terme technique de par de par les autres h ouais moi moi je te rejoins Cyprien je pense que la le fait euh surtout quand tu es dans un grand groupe c’est le fait de de construire quelque chose tu le vois à l’état

Embryonnaire et au bout d’un an 2 ans ça devient un projet énorme il y a des dizaines de personnes qui sont recrutées par rapport à ça un département carrément on l’a vécu au Crédit Agricole euh et je pense que c’est c’est extrêmement intéressant outre le fait que ça te génère aussi un

Peu de bon il y en a qui l’appellent prestige moi j’aime pas ce trop ce mot là mais c’est le on va dire c’est le networking parce que quand tu parlais de cabinet de conseil je pense qu’en cabinet de conseil quand tu arrives à la strate partenire tu as tu as facilement

Des connexions tu tu peux facilement discuter ça arrive même des fois jusqu’à des chefs d’État des des ministres des choses comme ça donc voilà c’est pas c’est pas que l’aspect financier que les personnes qui aiment le CDI mais aussi l’aspect aventure qu’est-ce que la carrière que je vais je vais je vais

Créer euh bien évidemment ça reste des choix personnels et chacun chacun a sa propre vision là-dessus euh avant de prendre quelques questions avant de conclure je pense qu’on a débordé est-ce que Céline tu as un dernier mot à à dire sur ce sujet euh sur la partie rénuméra rémunération

Je vois qu’il y a beaucoup de de questions euh le petit tips c’est peut-être d’aller regarder le l’analyse qu’ a fait pilote sur les TJM ça va vous donner une bonne idée des des des TJ possibles euh donc ça c’est pour la partie freelance et pour la partie les

Les rénumération euh pour les les salariés vous avez en fait un certain nombre d’enquêtes de salaire qui sont faites tous les ans et les enquêtes de 2023 sont complètement disponibles vous allez les retrouver sur page group par exemple sur S vous avez également l’Apec qui vous propose euh des simulations euh

Vous avez glace d’or pour a des retours d’ancien employés euh et euh et même plus récemment vous avez également euh comment s’appelle euh Elisabeth born qui juste avant en fait de partir avait fait une circulaire interministrielle avec toute avec les les rémunérations dans le milieu numérique en fait et on retrouve aussi

Des professions telles que data scienti data ingénieur et et gen pas donc vous avez quand même beaucoup d’outils à votre disposition pour pouvoir avoir une bonne idée de votre fourchette aujourd’hui tarifaire voilà pour petit pour gagner un peu de temps parce que je pense pas qu’on pourra répondre à à à

Tout le monde voilà c’était juste peette ce petit supplément d’accord ah c’est vrai que ça répond à pas mal des questions qui ont été posées euh moi je propose c’est que on prend deux trois questions vu que la plupart des questions sont relatives au TJM et est

Ce que tu disais Céline ça ça ça ça donne des réponses beaucoup plus complètes alors euh je vais juste remonter un tout petit peu VO là c’est peut-être pas lié à cette thématique mais c’est une question qui a été posée a pas longtemps je pense que assez intéressant c’est d’actualité

C’est l’utilisation de chat GPT au quotidien pour être productif si je devait répondre en premier je pense qu’aujourd’hui il y a pas un jour j’utilise pas chat GPT euh je pense que c’est un outil fantastique et ça ça booste énormément la la productivité que ce soit du code euh du

Brainstorming et cetera je sais pas quels sont vos avis là-dessus ouais enfin moi personnellement c’est pareil c’est des squelettes même si tu sais même il y a des choses que tu sais faire que tu serais capable de faire from scratch sans avoir recours à chatpt mais tu sais

Il y a des fois c’est c’est juste beaucoup plus rapide de poser une idée d’avoir le squelette de code et ensuite tu as l’adapter même si à long terme je trouve ça un peu dangereux pour nos compétences de base tuis Atton data Scientis c’est flemar de base

C’est pour ça qu’on ESS tout automatiser pour et d’ailleurs d’ailleurs pour pour même compléter ce que tu disais moi je l’tilise souvent en cas de bug parce que souvent on a en long code on sait pas où se trouve l’erreur et il est très efficace pour détecter les erreurs et

Cetera donc là il est très bon pour corriger du code que ça soit du DAX avec Power bi que ça soit du python simplement donc c’est on pas mal h parfait il y a une question pour toi Cyprien alors pouvez-vous donner des conseils pour intérer le marché de la

Data au Québec pour un junior euh diplômé en informatique bah alors déjà ça va forcément dépendre de de l’endroit dans lequel vous vous trouvez euh si vous êtes déjà au Québec que vous avez un permis de travailler en fait ce que je disais tout à l’heure c’est très lié

À l’immigration en fait les difficultés ça va être lié à l’immigration euh après une fois qu’ qui a un permis de travail qui est valide en soit c’est pas très compliqué de trouver un emploi il y a quand même là il y a quand même pas mal

D’emplois qui qui sont même sur même si sur 2023 on va dire on a quand même senti un petit peu la récession clairement post covid on on a senti le ralentissement quand même s’opérer on voit qu’il y a quand même un très bel avenir là par les offres data science ou

Même data analyse qu’on qu’on voit sur le marché donc les conseils m pour intégrer le marché de la data ça va être surtout si vous êtes pas sur euh sur le territoire d’arriver à trouver un permis enfin de en tout cas se renseigner sur sur les méthodes

D’immigration et après sinon bah je veux dire il y a pas de conseil spécifique plus au Québec en fait que à mon sens que qu’en France mis à part comme on disait tout à l’heure l’expérience c’est-à-dire que ici vu qu’il focus plus sur l’expérience mettre un point d’honneur peut-être encore plus qu’en

France tu vois à faire des projets personnels euh moi je le vois là on a embauché récemment une une stagiaire et bah du coup les stagiaires qui qui sortent d’études c’est très souvent ça va être sur la base de projet personnel et et donc c’est vraiment là-dessus qu’il faut faut mettre l’en face

D’accord merci Cyprien il y a seette questions je pense que Willis tu pourras y répondre moi de ce que je vois ici la question c’est pour les métiers opérationnels de type gouvernance data data stratégi il faut avoir quel niveau de sur les technologies quand on a la connaissance

Fonctionnelle je pense que de ce que je peux après tu pourras me corriger à Willis quand je travaillais en bigf faisais beaucoup de stratégies de gouvernance d’implémentation de gouvernance et le niveau de connaissance était vraiment maîtriser tout ce qui est process ITL euh tout ce qui est on va

Dire architecture data ingénierie avoir avoir les fondamentaux euh et tout ce qui est on va dire aussi change request change management je sais pas quel est ton avu là-dessus ouais effectivement je pense qu’il faut déjà de l’expérience sur la mise en place euh d’une infrastructure

En tout cas de TL euh de base de données pour comprendre les enjeux stratégiques qui soutendent la mise en place de ces de ces éléments ETL et autres euh gouvernance de données par exemple la cécurisation des données l’anonymisation avec ddpr CCP donc les les lois euh des

De des États-Unis et puis de l’Europe donc ouais il faut avoir au moins une connaissance et mise en application d’outil data pour je trouve être pertinent sur ces sur ces sur ces métiers d’accord merci euh peut-être prendre une dernière question c’est la personne qui pose la question sur Chat GPT sur

Notebook alors ça dépend il y a des entreprises ont une politique on va dire antichat GPT vous pouvez pas l’utiliser carrément parce que voilà ça peut créer des brèches de sécurité de fuite de données euh sinon il y a l’ utilisation de chat GBT dans un environnement Azure

Dans dans un environnement sécurisé donc open ai a mise a mis à disposition donc ça dépend vraiment si votre entreprise propose cela euh sinon voilà il faut avoir l’accord de l’entreprise pour que vous puissiezer utiliser chat GPT en interne euh je pense qu’on est bon on a on a

Trop duré on a quasiment 2h 30 minutes en tout cas vraiment merci à vous et vous avez fait preuve d’une ténacité énorme euh dernier point peut-être est-ce que voilà chacun d’entre vous quels sont les les les on va dire les points clés que vous voulez que les gens garde de de ce

Webinar bien s il devait y avoir une seule chose que vous pensez que les gens doivent retenir moi je vais commencer bah du coup euh moi si y avait j’is il y a beaucoup de questions aujourd’hui sur les certifications sur les mous sur les formations et s’il y avait une seule

Chose à à retenir de ce direct c’est aller pratiquer alleer pratiquer votre valeur intrinsèque ne dépend pas du du nom de l’école que vous avez fait mais surtout de la valeur que vous apportez à la société donc concentrez-vous toujours sur quelle est la valeur j’apporte à mon entreprise

Quelle est la valeur j’apporte et plus vous apportez de la valeur plus vous avez des opportunités parce qu’en fait en entreprise c’est ça en fait c’est un échange de valeur j’apporte mes compétences et que l’entreprise pourra utiliser au quotidien donc pratiquz pratiquer pratiquer c’est le seul mot

Que je peux donner aujourd’hui moi je je poursuivre du coup euh moi je pense bah on a pas mal discuté là les les compétences de base là qui sont vraiment primordiales c’est pas parce que le métier évolue que ses compétences ne sont plus valables au contraire elles

Sont plus valables que jamais euh donc SQL pyon r tout tout ce qui peut vous sembler parfois inutile au vu de de de de ce qui est demandé des fois dans les d’emploi c’est clairement très très utile euh et surtout avoir la curiosité c’est la curiosité d’un métier c’est

Vraiment quelque chose d’ultra important lorsque vous entendez parler d’une nouvelle technologie lorsque vous voyez un collègue qui travaille avec une technologie en particulier intéressez-y vous je sais pas ça se dit il faut s’y intéresser clairement c’est la curiosité c’est vraiment quelque chose qui qui qui va vous faire évoluer en fait dans votre

Carrière super merci supr je continue moi moi je pense que le truc à retenir dans tout ça bien sûr c’est de connaître le marché qu’est-ce qui est demandé les techn demandés et cetera les soft skills aussi c’est important mais comme disait Natacha vraiment le focus doit être sur ce qu’on

Sait faire réellement pas juste les noms et cetera et ça pour l’avoir il faut d’abord il faut d’abord avoir confiance en soi avoir confiance sur le fait qu’on sait le faire qu’on peut le faire même si à date ça évolue tellement vite on sa pas tout faire à date mais c’est dire

Que demain je suis capable j’ai les compétences pour faire les efforts et à la fin en tout cas avoir cette confiance c’est avoir la capacité de se dire que si je fais des efforts je peux faire ça donc peu importe qu’on soit junior qu’on soit en reconversion et cetera donc

Croire que vraiment en faisant les efforts ça va venir quoi parce que le marché là voilà quoi c’est pas rempli du tout le marché de la data il est en plein bomb aujourd’hui donc peu importe votre profil peu importe qui vous êtes bah le marché vous tend les bras il

Suffit just de faire les efforts et après après ça sera tout simplement merci di moi je vais je vais rebondir du coup sur euh sur ça en disant que bah il y a de la place pour tout le monde peu importe l’école d’où vous venez peu importe le métier que

Vous voulez faire euh l’objectif c’est vraiment bah de savoir bien se vendre de bien valoriser vos compétences et votre parcours de faire un CV vous allez vraiment personnaliser du mieux que vous pouvez si vous postulez pour une opportunité vous voyez la compétence pyon et SQL elle est importante il faut

Pas que ça apparaiss une seule fois dans votre CV il faut qu’il y ait vraiment plus de récurrence que ça et et surtout bah ne lâchez rien même si c’est pas évident de trouver aujourd’hui une mission ou un emploi la concurrence est rude mais vraiment ne lâchez pas il y a

Vraiment de la place pour tout le monde ouis c’est je rondir sur ce que c dit effectivement il y a la place pour tout le monde ayez confiance en vous c’est super important une entreprise si elle recrute quelqu’un si pour recruter quelqu’un qui a confiance en lui pour

Justement pouvoir un impact pour avoir un impact justement dans dans l’entreprise donc comme je dis souvent soyez sur vos sur vos appuis connaissez votre SQL votre python pratiqueer des des projets personnels et puis faites de la veille technologique pour ça vous avez différentes choses avez ma chaîne

Youtube il a aussi newsletter blef qui fait sa newsletter euh un convert qui qui qui justement fait aussi data inéer et aussi moi un site que j’aime bien c’est redit redit qui va aussi un peu les gens vont discuter sur les T sur les difficultés que chacun chaque dat engéer

Rencontre mais voilà ça donne un peu le pou de l’industrie en tant que dat engéer et dit je vous conseille vraiment le subit d’ génériquei je pense que vous avez tout dit vous m’avez rien laissé à rajouter de plus moi si je devais rajouter un dernier une dernière chose c’est

Vraiment faut pas oublier la le cœur de métier d’un Data analyse d’un Data scientiste c’est de résoudre des problèmes en partant de là il faut vraiment les te vont évoluer vont changer vont tout le temps évoluer les méthodes vont changer mais les entreprises auront toujours besoin de quelqu’un qui sache manipuler la data

Pour résoudre des problèmes et donc faut garder ça en esprit et donc pour résoudre ces problèmes il y a pas mal de choses qu’il faut le business faut développer votre intuition business selon le secteur dans lequel vous êtes euh des fois des choses qui n’ont rien à voir lire des bouquins sur le

Développement personnel la communication et cetera tout toute chose qui va élargir votre palette et permettre de résoudre des problèmes de façon efficace en tout cas c’était un honneur pour moi de de vous avoir tous et c’était un grand plaisir et j’espère qu’on se revi qu’on se reverra bientôt

Ouis merci beaucoup Med pour grand plaisir merci beaucoup merci beaucoup à tous merci merci bonne bon à tous et à tout salut Co