Débuter dans la data : les pièges à éviter pour ne pas perdre un an dès le départ
Expert 1
Les erreurs fréquentes des juniors en Data
❌Courir après les trucs "stylés"
J’ai passé deux ans à faire du deep learning (y compris des compétitions Kaggle) alors que j’étais plus que « moyen » en SQL, mauvaise idée.
❌Trop se diversifier
On a tendance à vouloir « tout faire ».
Mieux vaut maitriser quelques items très en profondeur que savoir faire « hello world » dans 15 frameworks différents.
❌Ne pas s'enrichir d'une culture tech
Si vous savez pas installer un linux en Dual boot et vous en servir, c’est peut-être la première chose à faire même si c’est pas forcément mentionné dans les offres d’emploi, car tout le travail sur VM se fait via la Command Line Interface de Linux
Pareil pour GIt.
❌Ne pas comprendre à quoi sert la Data dans un business
Les entreprises ne cherchent pas des « codeurs ». Elles veulent des personnes qui résolvent des problèmes. Le code n’est qu’un outil.
Comment les éviter?
✔Focus
Choisissez quelques items et renoncez à tout le reste.
✔Profondeur
Rentrez le plus possible en profondeur sur les quelques sujets que vous déciderez de travailler (dans la Data je conseille Python et SQL).
✔Culture business
Ecoutez des podcast comme celui d’Emmanuel Vignon pour comprendre les problématiques des CTO / CDO.
Experte 2
L'erreur fréquente des juniors en Data
❌Négliger les bases en mathématiques
Quand on débute en data, on est souvent enthousiaste à l’idée de coder ses premiers projets, manipuler des jeux de données ou entraîner un modèle. Mais cela peut parfois nous faire commettre une erreur : négliger les mathématiques !
J’ai vu de nombreuses personnes en reconversion réaliser, une fois bien engagées dans leur formation, que certaines lacunes en maths les empêchaient de vraiment comprendre ce qu’elles faisaient.
Un exemple typique : apprendre à faire une régression linéaire sans savoir ce qu’est une fonction affine. Forcément, ça coince.
Comment l'éviter?
✔Ne négligez pas l’aspect mathématique
Pas besoin de devenir expert en algèbre ou en stats du jour au lendemain, mais commencez à vous y replonger doucement.
Voici une petite feuille de route en 4 étapes pour progresser :
- Identifiez les notions mathématiques que vous croisez dans vos cours ou dans votre travail (ex : moyenne, variance, fonctions, matrices…).
- Faites une liste simple de ce que vous comprenez bien, moins bien, ou pas du tout.
- Cherchez une ressource claire pour chaque notion (vidéo, article, ou même des cours particuliers).
Revenez régulièrement sur les concepts, car la compréhension se construit par couches.
Soyez patient : en maths, il est normal de ne pas tout saisir d’un coup. Une notion comprise à moitié aujourd’hui prendra souvent tout son sens plus tard.
Avancez pas à pas, avec bienveillance envers vous-même.
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Expert 3
Dans le monde fascinant mais exigeant de la data, les premiers pas sont souvent semés d’embûches. Si les recruteurs recherchent des compétences techniques, ils sont tout aussi sensibles à l’autonomie, la rigueur et la capacité à apprendre de ses erreurs. Que vous soyez aspirant Data Analyst, Data Scientist ou BI Developer, voici quelques conseils pour éviter les pièges classiques et bien lancer votre carrière.
Les erreurs fréquentes des juniors en Data
❌Se focaliser uniquement sur les outils
« Je maîtrise Python, SQL et Power BI… mais je ne comprends pas pourquoi mon projet n’a pas convaincu. »
➡ Ce qu’il faut comprendre : Les outils sont des moyens, pas des fins. Ce qu’on attend de vous, ce sont des insights actionnables, pas seulement des visualisations jolies ou des scripts fonctionnels.
❌Négliger la qualité des données
« Je me suis concentré sur les modèles… puis je me suis rendu compte que 40 % des données étaient erronées. »
➡ Le piège classique : croire que la magie vient des algorithmes. En réalité, 80 % du travail d’un data analyst, c’est de nettoyer, structurer et comprendre les données.
❌ Travailler en silo, sans feedback
« J’ai passé deux semaines sur un dashboard… mais personne ne l’a utilisé. »
➡ Pourquoi c’est un souci : Un bon projet data est itératif. Il évolue avec les retours, les besoins utilisateurs et les réalités métier.
Comment les éviter?
✔La valeur business > la techno
Toujours partir d’un problème métier clair et montrer comment vos analyses peuvent aider à la décision. La valeur business > la techno.
✔Données de qualité
Apprenez à aimer les étapes de data cleaning, à documenter vos hypothèses, à valider vos sources. Et testez toujours la logique de vos chiffres (les fameuses “sanity checks”).
✔Demandez des retours rapidement
Partagez votre travail régulièrement, même s’il est imparfait. Demandez des retours dès le début, surtout auprès de profils non techniques. Vous apprendrez dix fois plus vite.
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Experte 4
L'erreur fréquente des juniors en Data
❌Travailler beaucoup, produire vite… mais créer peu de valeur.
J’ai vu beaucoup de jeunes analystes confondre activité et efficacité. Ils courent après les modèles complexes, les lignes de code, les visualisations “waouh”, mais oublient l’essentiel : à quoi ça sert ? Pour qui ? Et pourquoi ? Le résultat : du muda (gaspillage), du mura (variabilité), et du muri (surcharge inutile). Bref, beaucoup de bruit, peu d’impact.
Comment l'éviter?
✔Deviens un samouraï de la donnée. Tranche le superflu. Observe avant d’agir
Apprends à écouter le besoin réel, pas celui qu’on t’a vaguement décrit. Pose les bonnes questions, même si elles dérangent. La data n’est pas une démonstration de force brute : c’est un art d’équilibre, de clarté, de précision. Moins, c’est souvent mieux.
