Discussion :

[mohiklan]

Bonjour bonjour,

Sans rentrer dans les détails j’ai eu un parcours classique avant de vouloir faire une reconversion pro en info. J’ai été diplômé il y a 18 mois d’une bonne école d’ingé (UTC) dans un domaine qui est bouché (biologie). Malgré un premier boulot de 6 mois à l’étranger, cela fait 1 an que je suis sans emploi et il faut se faire une raison, dans un marché saturé et surqualifié, sans levier ni piston en étant jeune diplômé il y a peu de chance que je trouve maintenant, donc restons actif et changeons de domaine.

Un ami m’a recommandé les formations de reconversions Sopra. CDI à l’embauche, dans les 27k en province et formation de 2 mois, ok Sopra n’est pas la meilleure boite au monde mais j’ai un membre de ma famille dedans et c’est loin d’être la pire aussi. J’attends de voir ce que cela donne avec Sopra mais ce sera elle ou une autre.

J’aimerais bien dériver à terme par exemple dans le data mining ou l’informatique décisionnel. J’ai quand même quelques bases en infos en ayant fait du des uvs ou projets en C, R, latex et ai commencé à regarder le SQL (sauf quand postgresql ne veut pas) et Java. Je n’ai rien contre le dév en Java mais j’ai quand même une double formation ingé-scientifique et à terme j’aimerais qu’elle m’ai servi à quelque chose. Par exemple après 3-4 dans en SSII et avec l’expérience de prog que cela apporte, ça ne me semble pas impossible que je fasse quelques projets en bio-infos de mon coté pour essayer de revenir vers un domaine proche de ma formation.

Ma question serait plutôt de vous demander si il y a des écueils qu’il faut éviter dès le début ? J’ai un très bon ami chez Apple qui m’a dit de fuir le Cobol comme la peste sous réserve de finir dans un placard en ayant beaucoup de mal à avancer. Je pensais essayer de m’orienter vers le sql, pearl, netbean ect, cela semble un bon choix ? Y a-t-il une demande dans ces domaines pour que l’on puisse changer relativement facilement de boite si besoin est*? Des voies à explorer comme apprendre le Python de mon coté car certains disent que c’est le futur domaine en vogue*?

Je vous remercie pour vos conseils et désolé si le post semble plus vague que ce que je veux, c’est juste que cerner un domaine qui n’est pas celui de sa formation initiale n’est pas évident.

Bonne journée*!

[CodeurPlusPlus]

Python c'est le "futur" d'il y a quinze ans...

Pour Cobol, le mieux ce serait de demander l'avis de el_slapper:-) Il a changé de voie tout en restant dans le développement ou dans un domaine proche.

[el_slapper]

COBOL, c'est aussi préhistorique qu'intuable. C'est une niche précise, on peut en vivre 5-10 ans en prestation, après il faut passer manager/homologateur(moi)/expert métier, ce genre de choses. J'en ai vu passer en décisionnel, mais c'est rare d'en avoir l'occasion. Il faut aimer le milieu bancaire, aussi, c'est 80% des missions - et le combo JAVA-COBOL y est inégalable. Si tu veux faire du scientifique/industriel, le C est un bon début. Ausy et ses nombreux contacts dans l'industrie peut être un point d'entrée rigolo. J'y ai casé quelqu'un, du temps ou j'y étais.

SQL, ça date de 1974. C'est toujours utilisé partout, mais en fait, c'est juste un complément au reste. Indispensable et insuffisant.

Python, c'est plus pour faire du scripting, un deuxième langage dans certaines niches. Très pédagogique, mais des échos que j'en ai, il est difficile de faire un très gros projet en Python, d'ou la stagnation de ce langage par ailleurs plein de qualités.

Après, c'est un domaine hypervaste, et il y a certainement des milliers de niche dont je n'ai même pas idée. Bon, pour la bio-informatique, les places sont hyper-rares. On a un expert chez nous - et il s'occupe des impressions des résultats de labo ou des ordonnances de sortie - on ne se sert pas du tout de ses compétences en bioch. Pas besoin. C'est un peu triste pour lui, mais on est bien content de l'avoir avec nous.

[yento]

SQL, ça date de 1974. C'est toujours utilisé partout, mais en fait, c'est juste un complément au reste. Indispensable et insuffisant.

Sur les 3 dernieres années, j'ai du écrire 6 requetes SQL en tout et pour tout, dont 3 étaient pour un entretien pas un vrai projet.

Indispensable, c'est discutable, selon sur quoi on travail.

[mohiklan]

Tout d'abord merci à tous pour vos réponses !

Pour ce qui est de la bio-informatique je n'avais pas été assez clair, c'était en dehors des SSII comme possible changement, je comprends bien qu'à moins d'avoir un client spécifique la dessus cela n'a pas d’intérêt pour la boite.
Ok donc si j'ai bien compris vos indications, me SQL c'est une compétence valorisable mais pas auto-suffisante, le COBOL peut l'être mais il vaut mieux faire un mix COBOL + java par exemple et il n'y a pas que quelques personnes dans le milieu qui l'utilise. Le Python n'est pas si en vogue que cela et il vaut mieux faire du C pour avoir plus d’opportunités. Je ferrais peut être mieux de me concentrer sur du C ou du Java dans un premier temps au vu de ce que vous dites.

Ça fait déjà de bonnes indications je vous remercie .

Une autre question, en général les stats et les maths sont importantes par exemple pour optimiser les temps de traitements des données ou d'autres domaines? Il vaut mieux se concentrer sur le code en lui même et approfondir ses connaissances de prog pour trouver les trucs et astuces?

[Mat.M]

Ok donc si j'ai bien compris vos indications, me SQL c'est une compétence valorisable mais pas auto-suffisante

contrairement aux avis précédents le SQL est largement encore utilisé dans les projets informatiques ; pour faire de l'info de gestion c'est presqu'une condition nécessaire
Sans compter les langages "dérivés" propres aux systèmes de bases de données comme PL-SQL pour Oracle ou Transact SQL pour Microsoft Server

Une autre question, en général les stats et les maths sont importantes par exemple pour optimiser les temps de traitements des données ou d'autres domaines? Il vaut mieux se concentrer sur le code en lui même et approfondir ses connaissances de prog pour trouver les trucs et astuces?

les stats et les maths en info de gestion ça ne sert quasiment à rien....
si tu veux faire "data scientist" là il faut un niveau élevé en maths et stats.
Apprendre ce que c'est qu'un écart-type, variance,covariance,...je crois que c'est du domaine de classe de première...
Ou alors pour le jeu vidéo et certaines application scientifiques, de CAO...

Autrement comme je l'écris à chaque fois l'info de gestion c'est essentiellement des formulaires CRUD en Front Office et tous les traitements sur base de donnée en Back Office
que ce soit avec du SQL ou pas...

Ensuite pour ce qui est d'approfondir le code et les connaissances de programmation c'est une bonne chose mais c'est bien d'approfondir les méthodes d'analyse-conception aussi.
Et ça aucun employeur ni organisme de formation n'est foutu de l'affirmer et le dire précisément alors que l'analyse-conception ( bref le job d'un chef de projet) c'est parmi les choses qui comptent le plus sur un projet.