Le métier de Data Analyst au service du secteur financier

Jimmy-Olivier fait partie des apprenants du Batch 6 ! Avec son profil financier, Jimmy souhaitait ajouter des compétences techniques à son CV pour atteindre de nouveaux objectifs professionnels et ainsi évoluer au sein du secteur financier. Après sa formation en Data Analyse, il a occupé le poste de Data Analyst et bientôt celui de Data Business Manager !

Peux-tu nous présenter ton parcours, tes différentes expériences passées et pourquoi cette volonté de se reconvertir dans la data ?

Je suis issu d’une école de commerce (ESGCI) où j’ai effectué un master en Business développement et management commerciale. J’ai intégré directement le monde bancaire, en stage à la BRED puis en CDI au Crédit Agricole Consumer Finance en tant que conseiller commerciale, dans la vente de crédit à la consommation et rachat de crédit. Je souhaitais acquérir un maximum de connaissances sur les produits du crédit au niveau opérationnel. L’objectif était d’évoluer vers des postes de développement de partenariat et d’acquisition de nouveau marché.

J’ai commencé à m’intéresser à la Data avant le Covid grâce à une précédente aventure entrepreneuriale dans le secteur de l'animation commerciale (en parallèle de mon CDI). Avec mon équipe, nous avons notamment été confronté à un manque de compétences techniques. C’est à ce moment là que j’ai pris conscience de l’importante du traitement des données en business. Cependant, je pensais être incapable de coder pensant que cette compétence était trop compliqué à atteindre pour moi. Le déclic arrive réellement quand je me retrouve bloqué vis-à-vis de mon objectif de mobilité au sein de l’établissement bancaire. Je me remets donc beaucoup en questions et j’analyse le marché du travail pour savoir comment avoir un impact sur des projets par le biais de ma fibre business. Conclusion : la data revenait toujours en première position dans mes recherches. Je décide donc de sauter le pas et j’identifie les compétences en data analyse comme les compétences les plus adéquates et les plus accessibles pour mon projet et dans mon processus de « semi reconversion ». Conseillé par un responsable de service data et motivé par ma responsable d’équipe, je décide de me former. Ces derniers trouvaient mon profil business intéressant, mais un besoin en formation était nécessaire sur l’aspect technique.

Comment s'est passée la formation ? Peux-tu raconter ton projet final ?

Grâce a des recherches sur LinkedIn, j’ai trouvé le bootcamp de DataBird. Le rapport qualité de programme / prix / durée / format de formation me correspondait totalement. N’ayant pas eu le soutien (financier et disponibilité) de l’entreprise dans mon projet de reconversion malgré leur besoin d’un profil data, je me suis lancé par mes propres moyens (j’ai financé ma formation moi-même et j’ai posés tous mes congés). Pour remettre les choses dans son contexte, ma démarche vient 4 ans après avoir eu mon master et donc 4 ans d’expérience pro en entreprise. Ma capacité d’apprentissage en avait pris un coup.

C’était donc très difficile au début, notamment parce que le domaine de la Data m’était totalement inconnu mais j’ai persévéré. La pédagogie des professeurs et des intervenant(e)s, l’accompagnement de l’équipe de DataBird et mon envie d’apprendre m’ont permis de m’adapter au bout d’une semaine. Cette formation m’a permis d’apprendre à coder, à maitriser les language de programmation  SQL   et   Python,   mais   aussi   maitriser   des   outils   de   Data Visualisation comme Tableau ou Google Data Studio.

Après la formation comment as-tu abordé ta recherche de travail ? Quelles sont tes missions dans ton nouveau travail ?

Après la formation, j’ai eu la chance d’être à nouveau accompagné par la responsable Data France du Crédit Agricole Consumer Finance. Ce soutien m’a permis d’intégrer le service Octroi et Fraude en tant que Data Analyst, seulement un mois après ma formation. A ce poste, j’ai travaillé avec l’outil SAS pour l’exploitation des bases de données et avec Datamart et Excel pour l’analyse et la visualisation des extractions de données. Mes principales missions étaient globalement d’analyser le risque et d’apporter des évolutions sur l’octroi.

Pour vous donner une idée, voici un exemple de use case :

• Analyse du risque et Evolution des process d’octroi pour le segment jeune < 30 ans.
• Analyse du risque sur les crédits renouvelables
• Suivi de l’intégration des leads BforBank dans le parcours d’octroi BtoC.
• Assurer l’attribution des bonnes règles d’octroi.

Une dernière phrase pour conclure ?

Cette première expérience en tant que Data Analyst m’a permis d’adopter la posture et les compétences nécessaires pour prétendre au poste de Data Business Manager chez Humans for Help que je viens de décrocher ! DataBird a donc été un réel tremplin pour ma carrière professionnelle, objectif atteint !

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