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Une excellente expérience d’apprentissage

Bertelsmann, Google et Udacity ont lancé l’an dernier le “Udacity Data Science Scholarship Program” dans le monde entier. Les employés de toutes les sociétés de Bertelsmann ont eu la possibilité de se qualifier pour l’un des trois programmes de Nanodegree d’Udacity dans le cadre de l’initiative de formation continue. Après que les participants aux cours “Data Foundations” et “Business Analyst” ont déjà décrit à BENET leurs impressions, trois collègues donnent dans cette troisième et dernière partie de la série d’entretiens leur expérience avec le Nanodegree “Data Analyst” : István Véber est présentateur météo sur la chaîne hongroise RTL Klub, Varun Sharma occupe le poste de Finance Business Partner dans le domaine de la distribution chez Penguin Random House Australia et Lukas Grehl est Head of Research & Services chez Motor Presse Stuttgart.

BENET: Qu’est-ce qui vous a motivé à participer au “Udacity Data Science Scholarship Program”?

István Véber : Je suis très intéressé par l’explosion de données que nous connaissons sous le nom de Big Data. À l’heure actuelle, il se passe beaucoup de choses dans différents domaines, qu’il s’agisse de voitures autonomes, István Véberd’algorithmes de trading, de l’influence des sujets d’actualité ou même de la recherche des modèles dans notre ADN pour traiter les maladies. Nous vivons dans un monde très excitant où les données sont omniprésentes et peuvent être utilisées à des fins positives ou négatives. En plus, j’ai toujours aimé les graphismes intéressants et colorés (rires).always loved interesting, colorful charts (laughs).

Varun Sharma : Tout au long de ma carrière, j’ai cherché à développer diverses techniques de gestion et d’analyse des données. Par conséquent, le cours Udacity, soutenu par une organisation tournée vers l’avenir comme Bertelsmann et au sein d’une communauté d’apprentissage mondiale, a été l’occasion idéale d’améliorer mes compétences. La science des données, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ont le potentiel de porter l’humanité à un autre niveau. J’espère donc que le cours m’aidera à tirer le meilleur parti de cette révolution industrielle.

BENET : Décrivez brièvement votre expérience d’apprentissage ; dans quelle mesure êtes-vous satisfait du contenu et des méthodes ?

Lukas Grehl : J’ai beaucoup aimé la partie de l’analyse exploratoire des données. En règle générale, le cours propose un bon mélange de vidéos, de questionnaires et d’exercices pratiques, complétés par un soutien de la communauté. Les exercices pratiques sur le langage de programmation Python sont particulièrement efficaces pour l’apprentissage, même s’il est difficile de coder correctement, en particulier pour les débutants de Python comme moi. Apprendre avec le temps libre et sans interaction directe était une expérience complètement nouvelle pour moi. J’ai suivi de nombreuses parties du cours le soir, le week-end et pendant le trajet en train pour me rendre au travail. J’ai découvert que l’apprentissage numérique fonctionnait très bien pour moi, mais il est bon d’avoir des deadlines, et il faut avoir suffisamment de motivation pour réussir.

Varun Sharma : L’apprentissage au sein du Nanodegree d’Udacity était bien plus efficace que de longues conférences et séminaires hebdomadaires dans une université. Les nombreux projets offraient une excellente plate-forme pour appliquer les connaissances acquises et recevoir un retour qualitatif. J’ai été en mesure de communiquer avec les autres étudiants du monde entier et de bénéficier de l’intelligence collective de la communauté. Dans l’ensemble, le programme m’a fourni une expérience d’apprentissage de grande qualité dans le confort de ma maison.

BENET : Quels étaient pour vous les principaux défis ?

Varun SharmaVarun Sharma : Maîtriser ma curiosité et rester concentré. Le traitement des données et la programmation sont des domaines de connaissances extrêmement vastes et le cours lui-même faisait référence à des sources supplémentaires. J’ai ainsi souvent été distrait des questions fondamentales et étudié des contenus qui n’étaient pas nécessaire pour réussir le cours. Surmonter cette envie et mener à bien les projets dans les délais ont exigé beaucoup de discipline de ma part.

BENET : Quels sont pour vous les avantages du Nanodegree, aussi bien au niveau personnel que professionnel ?

István Véber : J’aimerais en savoir plus sur l’apprentissage automatique. Avec ce nanodegree, j’ai probablement une très bonne base pour élargir mes horizons. Le cours comprenait exactement ce que je cherchais.

Varun Sharma : En tant qu’expert en matière de paie et de finances, mon objectif est de fournir des informations éclairées pour les décisions. Le programme m’a donné exactement les compétences dont j’ai besoin pour atteindre cet objectif avec des quantités de données sans cesse croissantes. Mes nouvelles connaissances me permettront d’automatiser davantage de calculs, d’améliorer la préparation de données visuelles et de développer des modèles pour améliorer les capacités de prévision ainsi que des outils pour une prise de décision plus efficace. Mes connaissances aideront certainement Penguin Random House à faire face à une complexité croissante.

Lukas Grehl : Le sentiment lorsque ton code fonctionne enfin après des heures de travail et des messages d’erreur était à chaque fois magnifique. Cette expérience dans la gestion de tâches complexes m’a certainement aidé personnellement. Mon employeur m’a soutenu pendant le nanodegree, et j’espère qu’avec mes nouvelles qualifications, je pourrai maintenant rendre quelque chose en retour. Tout d’abord, je vais réfléchir à de nouvelles techniques d’analyse et de visualisation des enregistrements sur lesquels je travaille actuellement. Dans la prochaine étape, je pourrai penser utiliser de nouveaux outils analytiques pour différents types de données.

BENET : Quels conseils pouvez-vous donner aux futurs participants ?

István Véber : Il est utile d’avoir des connaissances préalables en statistique et en Microsoft Excel afin de mieux comprendre les contenus.

Varun Sharma : Des connaissances préalables en langage de programmation et statistiques ainsi qu’en algèbre linéaire facilitent l’apprentissage. Udacity offre de très bons cours gratuits sur certains de ces sujets pour aider à bien se préparer. Ce qui est avant tout nécessaire, c’est la curiosité, la constance et la persévérance.

Lukas Grehl : Il faut vraiment être motivé pour terminer le cours. Certaines tâches demandent beaucoup de temps et d’énergie, et il est important de ne pas perdre le fil. Si vous ne savez pas quoi faire, cela vaut la peine de consulter les forums ; l’aide y est généralement fournie très rapidement. Et vous constaterez que d’autres participants ont des problèmes similaires : vous n’êtes pas seul.Lukas Grehl

Bertelsmann encourage également le développement de compétences dans le domaine de l’analyse de données avec d’autres moyens. Il y a moins d’un an, le Groupe avait lancé le programme “Median Data Science”. Il offre aux diplômés du monde entier la possibilité d’élargir leurs compétences en analyse de données et d’acquérir une expérience pratique. En raison de l’énorme succès remporté, le programme entamera son prochain cycle en 2019. La phase de candidature court jusqu’au 25 mai. Plus d’informations suivront bientôt dans le BENET et sur le site du programme . (benet)

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