Kevin débute sa carrière en tant qu'océanographe en passant par la recherche scientifique puis l'enseignement. En 2015, il souhaite devenir indépendant et débute sa formation en développement web au Wagon. Il se prend de passion pour le code pour ne plus jamais quitter l'aventure Wagon et piloter aujourd'hui la formation en Data Science sur nos 43 campus.
Sommaire
Quel est ton parcours ?
J'ai suivi des études académiques pour devenir enseignant-chercheur. J'ai obtenu mon master de Biologie à l'ENS, spécialité océanographie et environnements marins. J'ai étudié le fonctionnement de la faune et la flore marine en interaction avec leur environnement. Je me suis intéressé en particulier au zooplancton gélatineux qui peuple le milieu pélagique. Pour résumer, les méduses qui vivent dans l'océan ouvert, à distance des côtes. J'ai effectué quelques missions en mer à cette occasion c'était cool. Mon travail de fin de master a donné lieu à une publication scientifique, c'était incroyable !
Ensuite j'ai continué dans le milieu de la recherche scientifique avec une mission pour le CNRS d'abord puis un doctorat. Je ne suis pas allé au bout de ma thèse, mais ça a été une super expérience. À partir de là, le chemin était moins bien tracé. Je voulais de l'indépendance et me suis donc lancé en tant qu'auto-entrepreneur dans des missions de recherche et d'enseignement.
J'ai surtout fait du soutien scolaire en : maths, physique, chimie et biologie. J'ai beaucoup accompagné d'élèves de terminale S jusqu'au bac. En parallèle, j'ai commencé à m'intéresser à l'écosystème des startups par l'intermédiaire de Romain Paillard qui avait commencé sa reconversion entrepreneuriale. On a bossé ensemble sur un projet de réseau social de musiciens. Et puis quand il a fondé Le Wagon avec Boris, ils ont rapidement eu besoin de profs. Comme cela faisait 6 ans que j'enseignais Romain a pensé à moi.
Le but n'est pas que les élèves résolvent leurs exercices à tout prix, on leur apprend l'autonomie.
Seulement voilà, mis à part les quelques scripts que j'avais écrits sur MATLAB ou R quand je faisais de la recherche, et les algorithmes pour calculatrice pour mes élèves, je ne savais pas coder et encore moins un site web. J'ai donc décidé de me former et quelle meilleure école que Le Wagon ? Ça a été un vrai challenge pour moi, j'ai vraiment galéré au début.
De plus, je me suis aperçu que je ne connaissais rien aux startups ! Dans mon batch en janvier 2015, il n'y avait quasiment que des entrepreneurs et ils parlaient une langue qui m'était inconnue avec des anglicismes et des acronymes : "Mon projet c'est de faire un POC dans la healthtech basé sur l'IoT"
What ? Qui parle comme ça ? Je caricature mais c'est pour marquer le décalage. On était immergé dans le monde de The Family, c'était un peu déroutant. Mais je me suis accroché, j'ai fini par comprendre ce que mes camarades racontaient. Et surtout j'ai adoré le code ! Je ne faisais plus que ça, la semaine suivant la fin du bootcamp je continuais de développer mon projet final et je démarrais en tant que Teacher Assistant.
Après ta formation, tu es devenu Teacher Assistant, qu'est-ce qui t'a donné envie de continuer l'expérience ?
Pour moi c'était assez naturel. J'ai tellement aimé la méthode d'apprentissage au Wagon que je voulais à mon tour l'appliquer et transmettre ce que j'avais appris. Être Teacher Assistant (TA) au Wagon ça se rapproche beaucoup du soutien scolaire. On aide les élèves dans la résolution de leurs exercices en les accompagnant dans leurs démarches pour corriger les bugs.
Le but n'est pas qu'ils.elles résolvent leurs exercices à tout prix, on leur apprend l'autonomie. Le deuxième effet que je n'avais pas envisagé c'est qu'en aidant et en expliquant les concepts abordés pendant le bootcamp, on consolide ses acquis ! On a de solides bases en développement web en sortant du Wagon, être TA m'a permis de les renforcer et de progresser très vite.
Ensuite tu as franchi une nouvelle étape tu es devenu Teacher de la formation en Développement Web. Quel a été le processus ?
Après le Wagon, pendant 9 mois j’ai passé mon temps entre des missions de développement web en freelance et du TA au Wagon. Ce qui m’a permis de rapidement monter en compétence. J’étais en mesure d’aider les élèves sur n’importe quel sujet, je me sentais prêt à passer seul devant la classe. Les premiers cours m’ont donné le trac surtout que j’étais coaché par Sébastien ou Boris, qui prenaient des notes et me debriefaient après chaque cours.
Ce dont on s’assure, c’est que les élèves deviennent de plus en plus compétents chaque jour de la formation.
J’ai tout de suite beaucoup aimé cette interaction directe avec la classe. Au début on est super concentré sur qu'on dit, ce que l’on code devant les élèves. Dans un second temps, on arrive à prendre du recul et observer les élèves pendant le cours et mesurer leur attention, s'ils comprennent, si on a perdu tout le monde. On apprend comment rythmer son cours pour maintenir cette interaction et l’attention de la classe pendant 1h30.
Depuis un an tu es Lead Teacher de la formation en Data Science, comment s'est passé ta transition ?
Quand Le Wagon a lancé sa formation en Data Science, je voulais absolument y participer. J’avais vraiment accroché avec l’analyse de données pendant mes études et mes missions de recherche et la perspective de l’enseigner était excitante. J’ai découvert avec plaisir que les outils à notre disposition pour faire de la Data Science avaient évolué de façon très significative, rendant l’analyse de gros volumes de données de plus en plus simple et rapide. J’ai passé 6 mois à me former à programmer en Python et à prendre en main ces nouvelles bibliothèques ultras performantes que sont pandas, scikit-learn ou keras.
On a lancé le premier batch en janvier 2020 à Paris et on s’est entouré de plusieurs expert.e.s dans le domaine pour les premières itérations. J’ai commencé à enseigner les modules sur lesquels je me sentais le plus à l’aise : Python for DataScience, SQL et Data Analysis. J’ai beaucoup appris auprès des autres profs pendant cette période, ce qui m’a permis de monter rapidement en compétence sur l’enseignement du coeur du programme : Le Machine Learning. J’ai encore beaucoup à apprendre mais c’est aussi ce me plaît dans ce rôle de professeur au Wagon : on apprend sans cesse, par nous-même, grâce à nos collègues et au contact des étudiant.e.s.
D’un point de vue technique, quels outils permettent de suivre la progression des étudiant.e.s ?
On suit la progression des élèves grâce à des outils internes qui mesurent le taux de complétion des exercices, de leur flashcards (des petits jeux de cartes auto-correctifs pour mémoriser les concepts clés ou les morceaux de code les plus importants) et leur assiduité en classe. Le Wagon ce n'est pas une compétition, chaque élève est unique, arrive avec son bagage et l’essentiel est qu’il reparte avec des bases solides pour lui permettre d'exercer un métier de la Data Science. Ce dont on s’assure, c’est que les élèves deviennent de plus en plus compétents chaque jour de la formation.
