datamining

INTERVIEW

Découvrez le portrait d’Amandine,

DATA MINER chez My Web Marketing depuis 1 an.

Pourrais-tu, en quelques mots, nous décrire ton parcours de formation ?

Après deux ans en classes préparatoires physique de POLYTECH, je me suis réorientée vers une licence de mathématiques appliquées aux sciences sociales. Après l’obtention de ma licence, j’ai poursuivi mes études jusqu’au master du même nom. Le parcours Mathématiques Appliquées aux Sciences Sociales, c’est beaucoup de maths, un peu de gestion, et un brin de marketing et d’informatique.

Pourquoi as-tu choisi ces études et ce secteur du Data Mining ?

J’ai toujours aimé manipuler les nombres. Après ma réorientation, j’étais partie pour être statisticienne, puis en deuxième année de master, on a commencé à parler de Data Mining, et l’évolution que c’était par rapport au métier de statisticien.

Quelle est ta définition du Data Mining ?

La « Fouille de données » en français, c’est cet outil magique qui permet de tirer des tendances et des comportements récurrents d’une base où, à priori, on ne remarque rien de particulier.

Aujourd’hui comment vois-tu cette fonction au sein de l’entreprise MWM ?

C’est un poste central et important de toutes les étapes de la communication digitale.

A l’avenir vers quoi allons-nous tendre en terme de Data Mining ?

Un traitement de plus en plus affiné en termes de données, et surtout des nouvelles méthodes produisant des modèles plus adaptés.

Et plus globalement quels seront les problématiques et les enjeux de demain pour les entreprises autour de la donnée ?

Les problématiques d’aujourd’hui sont le stockage, et surtout la structuration et le nettoyage des données préalable à toute analyse. Les problématiques de demain sont probablement l’automatisation de la structuration et du nettoyage des données préalables à toute analyse.

Pour finir quel(s) conseil(s) donnerais tu à un futur data miner ?

Ce métier est en constante évolution, l’apprentissage n’est jamais fini. C’est un métier dynamique où, en aucun cas, il est question de se reposer sur ses acquis.

Si le data mining vous intéresse, lisez des livres sur le sujet et suivez les blogs que vous trouvez intéressants. Cela dit, vous apprendrez mieux par la pratique.