Comment devenir analyste de données

Les analystes de données utilisent des langages de programmation comme SQL, Python et R, ainsi que des logiciels de visualisation de données et d’analyse statistique, pour analyser les données et les diffuser dans leurs organisations. Les analystes de données doivent collaborer avec des parties prenantes interfonctionnelles et travailler avec des ensembles de données structurés pour créer des visualisations facilement assimilables par ceux qui n’ont pas de connaissances techniques approfondies ou le temps d’analyser de nombreuses informations en peu de temps.

Le rôle d’analyste de données nécessite une compréhension plus approfondie de l’analyse de données complexes que la personne moyenne peut avoir. C’est aussi un rôle qui vous oblige à communiquer des concepts complexes d’une manière facile à comprendre. Enfin et surtout, les analystes de données doivent affiner leur intuition pour prédire le comportement et les résultats. Une fois que vous avez maîtrisé tout cela, vous pouvez potentiellement débloquer un certain nombre de cheminements de carrière enrichissants, ainsi qu’un salaire important.

(Avant de commencer, notez également que ce rôle n’est pas interchangeable avec celui de ” data scientist “. En général, les emplois de data scientist sont beaucoup plus stratégiques et adoptent souvent une approche plus holistique des données de l’entreprise.)

Mais comment devient-on réellement analyste de données ? Nous avons parlé à quelques experts de ce qu’il faut pour commencer (et continuer à travailler) dans ce rôle.

Quelle formation est nécessaire pour devenir un analyste de données performant ?

“Un analyste de données est une personne qui étudie les données et les informations pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions”, déclare Boris Jabes, PDG de Census. Généralement, les analystes les plus performants ont au moins un baccalauréat dans un domaine comme les mathématiques, les statistiques, l’informatique ou l’économie. De nombreux analystes de données ont également une expérience de travail avec des bases de données et des langages de programmation. De plus, de solides compétences en pensée critique et en résolution de problèmes sont essentielles pour réussir dans ce rôle.

Jabes est titulaire d’un diplôme en mathématiques et en informatique de l’Université de Waterloo, ainsi que d’une maîtrise en réseaux d’information de l’Université Carnegie Mellon. Cependant, ajoute-t-il, « certains analystes de données peuvent également choisir de poursuivre des études telles qu’une maîtrise en science des données. Ces programmes peuvent fournir une formation supplémentaire dans des domaines tels que l’exploration de données, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive. »

Justin Logerfo, consultant principal chez Final Approach Consulting LLC, a déclaré à Dice : “Pour devenir analyste de données, vous aurez besoin d’un diplôme de premier cycle en commerce, en mathématiques, en sciences ou en ingénierie et être axé sur la quantité.”

Mais Neetha Sindhu, directrice des données et de l’analyse chez Envoy Global, n’est pas d’accord sur le fait qu’un diplôme STEM est essentiel. “Je ne dirais jamais qu’un certain diplôme est requis pour devenir analyste de données, bien qu’à mon avis, une formation formelle dans des programmes qui incluent des systèmes d’information ou de génie logiciel combinés à un indice de modélisation statistique constituent une excellente base pour que quelqu’un devienne un analyste de données performant. .

Au fil des ans, Sindhu ajoute : « J’ai rencontré quelques brillants analystes de données qui n’ont jamais eu de formation formelle dans aucun des domaines que j’ai mentionnés. Alors oui, éducation formelle ou non, il est possible d’apprendre et d’acquérir les compétences requises pour être un bon analyste de données.

Quelles sont les compétences nécessaires pour réussir sa carrière ?

La liste des compétences nécessaires pour les analystes de données est en fait assez longue. “Compétences bureautiques de base telles que MS Office, Google Suite et Excel”, explique Logerfo. « D’un point de vue technique, avoir une capacité de codage SQL pour l’accès aux bases de données relationnelles sur des plates-formes comme AWS, Snowflake, Teradata et MySQL est important. R et Python pour l’analyse statistique approfondie et la visualisation des données sont d’autres compétences techniques avec lesquelles un analyste de données devrait commencer à se familiariser.

Ceux qui réussissent dans ce rôle doivent inévitablement maîtriser les outils de visualisation de données tels que :

En outre, ils devront maîtriser la présentation des visualisations et des résultats de ces outils aux parties prenantes à tous les niveaux d’une organisation, y compris les cadres. Cela exige non seulement des compétences en communication, mais aussi une pensée critique. Gardez à l’esprit qu’une fois que vous avez maîtrisé ces compétences, il est essentiel de les répertorier sur votre CV d’analyste de données : un logiciel de numérisation de CV automatisé vérifiera souvent leur présence avant d’envoyer votre CV à un véritable être humain.

Le flux de travail global ressemble à ceci, ajoute Logerfo : “Un analyste de données doit être capable de comprendre les données dont il a besoin pour une analyse, comment nettoyer, préparer les données pour l’analyse, commencer l’analyse, identifier les informations clés et fournir des recommandations sur ce que s’est passé, pourquoi c’est arrivé et que faire ensuite.

Sur quelles compétences dois-je me concentrer ?

« Je décomposerais cela en deux catégories : les compétences techniques et non techniques », ajoute Sindhu. “Au minimum, un analyste de données devrait maîtriser au moins un langage d’interrogation comme SQL, un langage de manipulation de données comme Python, un outil de BI comme Tableau, et enfin et surtout, doit maîtriser Excel. Cela couvre les compétences techniques et en ce qui concerne les compétences non techniques, un analyste de données performant est celui qui a un bon sens des affaires et peut traduire les données en informations exploitables.

Jabes convient que la maîtrise du langage de programmation, la gestion de la base de données et l’interprétation des données sont importantes, ajoutant : « L’une des compétences les plus importantes pour un analyste de données est la capacité d’interpréter les données. Ces données peuvent être sous forme de nombres, de texte, d’images ou même d’une vidéo. Un analyste de données devra être capable de comprendre ces données et d’en extraire un sens. Cela peut être utilisé pour aider à prendre des décisions pour les entreprises ou les organisations.

“Un analyste de données devra souvent faire face à des problèmes complexes qui nécessitent des solutions créatives”, poursuit Jabes. Cela signifie que les compétences de pensée critique sont essentielles pour ce travail. Un analyste de données devra être capable de sortir des sentiers battus afin de trouver la meilleure solution à un problème. » Au cours du processus d’entretien d’embauche, les responsables du recrutement et les recruteurs vous poseront presque toujours des questions sur les défis d’analyse de données que vous avez surmontés grâce à vos compétences ; Préparez-vous avec des histoires qui mettent vos compétences, vos connaissances et votre résolution de problèmes sous le meilleur jour possible.

Existe-t-il une formation spécifique qu’un analyste de données devrait suivre ?

“Je recommande fortement une formation en modélisation de données, concepts d’entreposage de données, analyse de données et BI (rapports) et science des données”, a déclaré Sindhu à Dice. “Même si un analyste de données ne construit pas un entrepôt de données et n’en est qu’un consommateur, je pense que comprendre les concepts de conception et de construction d’un entrepôt de données est extrêmement crucial pour que quelqu’un réussisse en tant qu’analyste.”

De nombreuses plateformes d’analyse de données proposeront une formation gratuite via leurs sites Web, souvent gratuitement. Apprendre à votre rythme est un excellent moyen d’échouer et d’apprendre de vos erreurs sans aucune conséquence.

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