Anthony Michellier, artisan de la donnée en freelance. J’aime faire gagner du temps à mes clients, en automatisant des tâches récurrentes, pour qu’ils puissent se focaliser sur leur métier. Je les éclaire aussi en mettant en avant des tendances sur leurs jeux de données.
J’adore manipuler la data, que ce soit via des projets d’automatisation ou des projets d’exploration, traitement ou visualisation. Au grand désespoir de Paul et Thomas d’Emil, mon outil préféré restera le tableur mythique, Excel.
Pour étendre mes compétences, j’avais plusieurs objectifs vis-à-vis de la formation Marketing & Data Automation. Pour démarrer, je souhaitais appréhender les mécanismes d’API, afin de pouvoir manipuler/passer des données à travers différents outils/services en ligne.
Je voulais donc explorer les outils d’automatisation de workflow via l’outil no-code (Zapier) mais surtout low-code (n8n), et avoir une introduction à Python, sur lequel je désirais me former depuis un moment (malgré mon amour pour Excel, je commence à anticiper la fin du VBA).
Cela faisait longtemps que je n’avais pas autant accroché à une formation, j’étais vraiment curieux d’apprendre de nouvelles choses, et c’est pari réussi.
Très bonne pédagogie par le faire, le juste équilibre entre contenu théorique en vidéo, pour pouvoir passer à l’action durant les TP. Le système de cohort est, pour moi, un game-changer; pouvoir s’entraider joue beaucoup dans l’apprentissage, sans parler des belles rencontres (coucou Jérémy, Adrien, Clement, Hanna, et bien sûr tous les autres).
On passe graduellement du no-code au code, la formation est assez dense, on ressort avec des skills et une meilleure compréhension des stacks data à notre disposition.
Emil nous a proposé soit de lancer un projet avec des data de notre structure, soit via des propositions d’étude de cas à difficultés variables.
J’ai choisi de me lancer sur un projet d’automatisation de scraping de contacts Linkedin et d’enrichissement afin d’avoir le maximum d’informations sur les contacts extraits.
J’ai utilisé l’outil, n8n, dans le but d’automatiser toutes les étapes de ce projet.
Je venais récupérer dans un GSheet, des liens Linkedin qui faisaient chacune référence à une recherche spécifique (exemple : Data Analyst freelance sur Paris).
Pour chacun de ces liens, je venais scapper les contacts Linkedin associés (via l’outil Phamtombuster), pour ensuite les enrichir un à un via Dropcontact, et enfin les stocker dans un GSheet.
Étant en fin de mission longue chez un client, je n’ai pas encore eu l’opportunité de mettre en application tous ces skills, mais je pense que je vais bientôt pouvoir les mobiliser soit pour de nouveaux clients, soit pour automatiser certains processus dans la mise en place de side-project.
Merci beaucoup Paul, toute l’équipe d’Emil et les auteurs, c’était le feu !
J’ai tellement aimé le format, que j’ai enchainé sur la track Python & Machine Learning.
Nous co-construisons des programmes de formation avec les plus belles start-up européennes.
