EDIT 2021 : Les Data SEO Labs c’est fini. Vous pouvez retrouver les formations de Vincent en mode vidéo à la demande sur https://www.datamarketinglabs.com/ & les formations de Rémi sur le même modèle que précédemment sur https://labsonmars.com/

En 2019, j’ai eu la chance de participer à la formation de Vincent Terrassi et Rémi Bacha, d’OVH : Data SEO. C’est celle ci : https://dataseolabs.com/fr/

C’est une formation autour du langage R et de la Data Science. Cela doit faire 1 an qu’elle existe et je me suis toujours taté à y aller. En effet je suis plutôt Python et avec R ce sont un peu les frères ennemis de la Data. En résumé on peut dire que les 2 langages font plus ou moins la même chose… de manière différente… Bref, on traitera de cette question à la fin.

Au final j’ai fini par me ranger au conseil de Sylvain Peyronnet disant qu’à minima il faut des connaissances dans les 2 langages pour pouvoir exploiter le code tout fait que l’on trouve à droite à gauche sur le web.

Formation Data SEO Labs : mon avis

C’est marrant, on a deux « écoles » du SEO technique en France et elles ont bien des similitudes. Je parle des Master Class Peyronnet et donc maintenant Data SEO des gars d’OVH. Ce sont donc 2 binomes ou l’on retrouve 2 scientifiques, qui partagent la qualité commune d’avoir une très grande pédagogie, accompagnés de leurs 2 larrons qui font la liaison parfaite avec l’audience.

Si je dois résumer je dirais qu’au IxLabs on apprend à comprendre le SEO avec de la Data et que chez DSL on apprend la Data dans le cadre du SEO. Très complémentaire.

Data SEO Labs est divisée en 2 jours : le premier on étudie R, le 2eme le Machine Learning avec Dataiku. Personnellement j’ai préféré le 1er jour et j’aurais bien fait 2 jours de R pur. Dataiku c’est top, mais c’est un peu sortir le bazooka pour shooter les mouches… Bref 1re grande qualité : on découvre pleins de scripts clé en main que l’on peut réutiliser derrière, plusieurs me servent désormais dans le cadre de tous mes audits SEO. Pour le reste, je parlerai de R plus bas. Dataiku c’est sympa aussi, en particulier certaines fonctionnalités basiques comme l’interface pour nettoyer ses données.

Dans tous les cas, je recommande vraiment cette formation à qui veut s’ouvrir l’esprit, découvrir un langage simple d’utilisation et apprendre les bases de la Data Analyse.

R ou Python ? Découverte de R

Je ne vais pas y aller par 4 chemins, si vous travaillez dans le Webmarketing et que vous n’avez jamais programmé : foncez sur R !

  • R est plus simple à prendre en main (pas de soucis de version, d’environnement…)
  • R est fait pour l’analyse de data
  • R fait des graphs plus beau et plus facilement
  • De très nombreux packages sont dispos
  • Les packages Google sur R sont sans commune mesure avec ceux en Python (merci Mark Edmonson !)
  • R Shiny vous permettra de rendre accessible facilement toutes vos analyses.
  • R Studio est un IDE gratuit qui enterre la plupart des IDE payant ! (je sais de quoi je parle j’ai PyCharm)
  • En France vous avez sous la main 2 excellents professeurs qui savent enseigner à des nons techniciens en la personne de Vincent et Sylvain
  • Conséquence directe, ils ont formés beaucoup de monde qui aujourd’hui partagent des scripts R prêt à l’emploi comme ceux de Grégory Florin, François ou Rémi

Python conserve quelques avantages :

  • Sur la big picture, vous pouvez tout faire avec Py, du sysadmin à la création d’un site web
  • Pour le scraping Python démonte R
  • En NLP (Natural Language Processing), tout se fait sur Python, soit 2 disciplines capitales pour les SEO
  • Dans la vie de tous les jours les équipes déjà en place sont majoritairement sur Python, R reste marginal de mon expérience.

Pour ma part, si j’avais pas tant investi (cours, livres, temps…) et bossé sur Python j’aurais switché. Ceci étant dit, je pense aussi qu’on manque actuellement dans le webmarketing d’un prof très pédagogique pour enseigner le Python à des non techniciens.

Pour finir, je terminerais sur cette citation « Start with R, transition to Python gradually and then start using both as needed. Both are great for data science but one is better than other in certain situations. » https://www.r-bloggers.com/r-vs-python-which-is-better-for-data-science/