Marwane NOCEIR (Master Data Analyst, 2026) : de l'enseignement à la data analysis
"J’étais directement responsable de la progression de mes élèves, j’ai appris à suivre des résultats dans la durée et à ajuster mes méthodes en continu. Cela m’a fait beaucoup gagner en maturité."
Après avoir exercé en tant qu'Enseignant en mathématiques, Marwane NOCEIR a choisi de prendre un nouveau tournant dans sa carrière : celui de la data analysis. Il s'inscrit alors en 2024 en Master Data Analyst de l'Université Gustave Eiffel/IAE Paris-Est afin de se former au métier de Data Analyst, qu'il occupe aujourd'hui en apprentissage chez L'Oréal.
Avant le Master Data Analyst
Pouvez-vous nous parler de votre parcours avant le master Data Analyst ?
J’ai obtenu un Baccalauréat Scientifique en 2016, puis j’ai intégré une Classe Préparatoire aux Grandes Écoles. En troisième année, j’ai poursuivi à Dauphine en Licence d’Économie appliquée, J’avais des cours d’analyse des données, économétrie, mathématiques et de finance notamment.
En parallèle, je donnais des cours particuliers, ce qui a confirmé une forte appétence pour la transmission et m’a naturellement orienté vers le métier d’Enseignant.
Je me suis donc orienté vers un Master MEEF (Métiers de l’Enseignement, de l’Éducation et de la Formation) à l’UPEC, avec une spécialisation en mathématiques. Pendant mon M1, j’ai effectué un stage de six semaines dans un collège-lycée à Alfortville, où j’ai accompagné une Enseignante. J’ai pu voir le côté pratique du métier.
Je suis ensuite devenu Enseignant dans l’académie de Créteil. La première année, j’ai effectué plusieurs remplacements en collège, notamment en REP. J’ai été confronté à des élèves dont les acquis avaient été fragilisés par la crise sanitaire, ce qui m’a amené à structurer des approches adaptées et à suivre leur progression de manière rigoureuse.
J’ai également travaillé avec des élèves allophones en UPE2A (Unités Pédagogiques pour Élèves Allophones Arrivants), ce qui m’a amené à adapter en permanence ma manière d’enseigner. Cette expérience m’a appris qu’enseigner ne consiste pas seulement à transmettre un savoir, mais aussi à structurer un cadre, s’adapter à des profils très différents et rendre les apprentissages compréhensibles et concrets.
La deuxième année, j’ai été affecté sur un poste à l’année avec des classes de troisième, seconde et terminale spécialité mathématiques. J’ai préparé les élèves au Baccalauréat, corrigé les épreuves et même été membre du jury !
De manière plus générale, cette période a marqué une transition importante : je suis passé du statut d’étudiant à celui d’enseignant. J’étais directement responsable de la progression de mes élèves, j’ai appris à suivre des résultats dans la durée et à ajuster mes méthodes en continu. Cela m’a fait beaucoup gagner en maturité.
Qu’est-ce qui vous a le plus marqué dans votre expérience en tant qu’Enseignant en mathématiques ?
C’est un métier à la fois très beau et exigeant. Il demande de la maîtrise de soi, de la patience, de l’énergie et de la maturité.
Ce qui m’a le plus marqué, c’est la forte dimension humaine du métier : la pédagogie, la capacité à rendre un savoir accessible, à comprendre les élèves et à s’adapter à eux.
Cette capacité à rendre des notions complexes compréhensibles et exploitables est aujourd’hui directement mobilisée dans mon travail en data analysis.
"Le métier de Data Analyst s’est imposé naturellement, car il permet à la fois d’analyser des données, de structurer un raisonnement et de produire des analyses utiles à la prise de décision, tout en les rendant compréhensibles pour des interlocuteurs non techniques."
La reconversion
À quel moment avez-vous décidé de vous tourner vers le domaine de la data analysis ?
Cette reconversion s’est faite progressivement. J’ai cherché un domaine dans lequel je pourrais retrouver l’analyse, les mathématiques et la logique, tout en conservant une dimension de pédagogie et de transmission.
Le métier de Data Analyst s’est imposé naturellement, car il permet à la fois d’analyser des données, de structurer un raisonnement et de produire des analyses utiles à la prise de décision, tout en les rendant compréhensibles pour des interlocuteurs non techniques.
Qu’est-ce qui vous plaît le plus dans ce domaine ?
Ce qui me plaît particulièrement, c’est son caractère transversal. Le métier de Data Analyst ne se limite pas à manipuler des données : c’est très varié, c’est très technique, mais cela demande de la pédagogie, car il faut expliquer ses analyses. C’est un mélange de soft et hard skills. Je m’y suis retrouvé car cela regroupe toutes les étapes de mon parcours !
Vous êtes apprenti au sein du groupe L’Oréal. Pourriez-vous nous présenter votre poste ?
Je suis alternant Data Analyst en Data Quality au sein des équipes de recherche et d’innovation de L’Oréal. Je travaille sur des enjeux de fiabilité, de cohérence et d’exploitation des données, qui sont essentiels pour garantir des analyses pertinentes et des décisions fiables.
Concrètement, je contribue à la mise en place de dispositifs de suivi de la qualité des données avec Power BI, je développe également des contrôles automatisés en Python et SQL afin de détecter des incohérences, améliorer la qualité des données et réduire les traitements manuels.
J’explore enfin des solutions basées sur l’intelligence artificielle pour automatiser les processus.
"Reprendre ses études implique un changement de rythme, mais aussi de posture."
Comment avez-vous vécu le fait de reprendre vos études après avoir déjà été installé dans la vie professionnelle ?
C’était un peu challengeant, surtout la première année. Reprendre ses études implique un changement de rythme, mais aussi de posture.
Quand on a déjà exercé un métier avec des responsabilités et une certaine autonomie, revenir dans une logique étudiante demande un temps d’adaptation.
Avec le recul, cela m’a beaucoup apporté : j’aborde aujourd’hui les études avec plus de maturité, de recul et une approche plus pragmatique.
Votre expérience d’enseignant vous aide-t-elle dans vos études ou votre apprentissage ?
Du point de vue de mes études, cela m’a permis de prendre du recul sur moi et d’arriver plus serein en Master Data Analyst. Mon expérience m’a apporté d’abord une base solide en raisonnement analytique et technique.
Ensuite, elle m’a aidé à prendre du recul face à l’évaluation. Une note permet de mesurer un niveau à un instant donné, mais ne reflète pas nécessairement le potentiel d’une personne ou son intelligence. Je prends du recul, et cela m’aide à rester résilient et à m’inscrire dans une logique de progression continue, que ce soit en tant qu’étudiant ou en général.
Enfin, cette expérience me permet d’être plus clair, plus structuré et plus synthétique, à l’oral comme à l’écrit. En effet, lorsque je préparais mes cours, je me devais être synthétique !
Conclusion
Quels conseils donneriez-vous aux personnes qui souhaitent reprendre leurs études ?
Je conseillerais aux personnes qui souhaitent reprendre leurs études de bien réfléchir à leur motivation et de le faire avant tout pour elles-mêmes.
Pour ma part, le métier d’Enseignant est un très beau métier, mais j’ai eu envie de découvrir un autre environnement et cette reconversion m’a permis de construire un projet professionnel plus en phase avec mes aspirations.
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