Présentation de Leo

Salut tout le monde ! Je m'appelle Leo et j'ai 23 ans. Je suis passionné par tout ce qui touche à la data science, et plus particulièrement par son application dans le domaine médical.

Parcours

J'ai commencé par un DUT en Statistique et Informatique Décisionnelle, puis j'ai suivi trois années de licence en ingénierie statistique. Actuellement, je suis en école d'ingénieur en spécialisation Data Science et Intelligence Artificielle.

Formation actuelle

Je suis à l'ESIEA, une école d'ingénieur habilitée par la CTI en cursus ingénieur en apprentissage. Ce diplôme est de niveau bac+5, et on peut y accéder après une prépa, un BTS, un DUT ou une licence. En tant qu'apprenti, l'entreprise prend en charge les frais de scolarité.

Métier de Data Engineer

Je travaille en tant que Data Engineer en entreprise. J'apprécie énormément ce métier car il est au cœur des projets de données. Mon travail consiste à comprendre les données, les modéliser, construire une infrastructure pour les récupérer, et enfin automatiser tout le processus. Il n'y a jamais qu'une seule façon de faire les choses !

Journée type

Mes journées varient en fonction de ma présence en formation ou en entreprise. Je peux passer une journée à travailler sur des TP de Réseaux ou de Cryptographie, tout comme je peux déployer un pipeline de données en entreprise.

Technologies utilisées

Au quotidien, j'utilise principalement le langage Python, suivi du langage R (utilisé par les statisticiens) dans le cadre de mon alternance. J'utilise également Docker/Kubernetes pour conteneuriser certaines applications, par exemple pour mettre en production un modèle. Enfin, j'utilise Google Cloud Platform.

Conseils pour les futurs Data Scientists et Data Engineers

• Pour ceux qui veulent travailler dans le domaine des données, je recommande de persévérer, car la concurrence peut être rude sans le bon profil.
• Pour ceux qui aspirent à devenir Data Scientists, il est essentiel de renforcer ses bases en mathématiques.
• Pour ceux qui visent le poste de Data Engineer, la polyvalence est la clé : système d'exploitation, modélisation de données, programmation... il faut savoir tout faire !

Ressource recommandée

J'apprécie énormément la chaîne YouTube Statquest : Statquest

Centres d'intérêt hors tech

En dehors de la technologie, mes centres d'intérêt incluent les mathématiques et la médecine.

Réseaux sociaux

Vous pouvez me retrouver principalement sur Twitter : @xtlxnta