Comment devenir un analyste de données ?

Qu’est-ce qu’un analyste de données ?

Un analyste de données est une personne qui manipule et étudie les données et communique les résultats à son organisation pour trouver des opportunités et des améliorations. Un analyste de données détient les clés des décisions commerciales basées sur les données, ce qui en fait un rôle extrêmement demandé.

Que fait un analyste de données ?

Les tâches d’un analyste de données se répartissent en trois domaines clés.

1. L’exploration des données. L’analyste tire des informations de sources primaires et secondaires.
2. Nettoyage des données. L’analyste nettoie les données de toute erreur ou divergence et procède à la recherche de tout modèle, relation ou tendance dans les données.
3. Visualisation des données. L’analyste organise les données pour qu’elles soient facilement compréhensibles afin de former des objectifs et des stratégies commerciales.

Quelle est la différence entre un analyste de données et un scientifique de données?

Un analyste de données étudie les données pour en extraire des réponses et des idées. Un data scientist utilise les données pour effectuer une analyse prédictive et décider de ce qui se passera à l’avenir en fonction des modèles présents dans les données.

Une autre façon de voir les choses :

• Les scientifiques de données posent leurs propres questions pour déterminer leurs prédictions
• On donne aux analystes de données les questions et on attend d’eux qu’ils découvrent les réponses

Les analystes de données peuvent être des postes d’entrée qui évolueront au sein de l’organisation, tandis que les rôles de scientifiques de données exigent généralement soit des masters avancés, soit une expertise avérée avec les compétences nécessaires. Les scientifiques de données auront également un salaire moyen plus élevé que les analystes de données.

Comment devenir un analyste de données en 4 étapes

1. Comprendre le rôle. Il existe de nombreux rôles dans la gestion et l’analyse des données, il est donc important de distinguer ce qui vous correspond et ce que vous recherchez. Faites des recherches à l’avance pour savoir ce que l’on attend d’un analyste de données. Rassemblez des informations sur les compétences techniques, les outils, les programmes et les compétences en communication que vous devez renforcer avant de postuler. Ce guide est un bon début.
2. Développez votre expertise. Pour devenir analyste de données, la plupart des gens poursuivent un baccalauréat en statistiques, en mathématiques, en informatique ou en technologies de l’information. Cependant, un nombre croissant de personnes se lancent dans l’analyse de données par le biais de bootcamps et de certifications. De nombreux analystes de données commencent par un camp d’entraînement ou un cours en ligne qui enseigne les compétences techniques et les langages tels que SQL, Microsoft Excel, R ou Python. Vous pouvez également vous construire jusqu’au rôle que vous souhaitez en obtenant un rôle d’entrée de gamme dans l’informatique où vous pouvez apprendre à connaître l’organisation et être à l’aise avec diverses interfaces.
3. Trouver les bonnes personnes. Votre réseau peut débloquer de nombreuses opportunités. Trouvez quelqu’un dans le domaine qui peut agir comme un mentor ou répondre à toutes les questions que vous pourriez avoir. Vous pouvez apprendre comment les gens sont arrivés à leur rôle actuel et les différents chemins que vous pouvez prendre. Une conversation avec une personne ayant une expérience réelle peut vous aider à façonner votre carrière comme vous le souhaitez. Voici pourquoi le mentorat dans les rôles hautement techniques peut faire une énorme différence dans la croissance de la carrière.
4. Assumez des projets. Pour décrocher un emploi d’analyste de données, vous devrez constituer un portefeuille de projets que vous avez réalisés. Trouvez un travail en freelance ou faites équipe avec un ami dont le projet pourrait vous aider à développer et à appliquer vos connaissances au sein de la science des données, de l’apprentissage automatique et des statistiques. Ces projets vous aideront non seulement à montrer un succès avéré dans le domaine, mais aussi à renforcer votre confiance lorsque vous postulez à des emplois.

Description de poste d’analyste de données

Une description de poste typique d’analyste de données pourrait demander les attributs, les études et l’expérience suivants :

1. Nature collaborative et compétences en leadership. Pour réussir au sein de l’analyse de données, la concentration est cruciale. Chaque organisation devrait avoir une compréhension profonde de ce qu’elle essaie d’accomplir, et de la façon dont l’analyse de données peut guider cela. C’est le rôle d’un analyste de données de travailler avec l’informatique, la direction et les scientifiques de données pour déterminer le résultat final qu’ils recherchent dans les données.
2. Expertise en langage de programmation. Chaque description de poste demandera la maîtrise de quelques langages de programmation spécifiques, d’outils d’analyse et de langages de base de données tels que Microsoft Exel, SQL, R et Python.
3. Expérience en analyse. Un analyste de données devra utiliser des outils statistiques pour interpréter les données qu’il a recueillies, travailler avec les données pour trouver tous les schémas ou tendances pertinents, et être capable d’effectuer une analyse prédictive. Il doit également être capable de reconnaître les relations au sein de l’ensemble de données et ce que chaque relation pourrait signifier.
4. Maintenance de la base de données. Un analyste de données corrigera toute erreur de codage, suivra tout modèle ou tendance, supprimera toute information non pertinente pour libérer de l’espace et créera tout rapport nécessaire pour mettre à jour l’équipe.

Une description de poste typique d’analyste de données nécessitera les compétences suivantes :

1. Nettoyage et analyse des données. Le nettoyage des données consiste à identifier toute partie incomplète, non pertinente ou inexacte de l’ensemble des données et à déterminer comment procéder avec ces erreurs. Les analystes de données compétents ont un œil bien formé qui peut reconnaître les blips dans le système et ont la conscience de la façon de résoudre tout problème avant l’analyse. Une analyse plus poussée signifie comprendre comment extraire des tendances et des solutions commerciales à partir de modèles de données.
2. Mathématiques et pensée critique. La capacité à manier vos compétences mathématiques s’avère cruciale pour analyser et comprendre les données. Une compréhension des statistiques et des probabilités permettra de découvrir les tendances ou les divergences qui peuvent apparaître dans les données. L’esprit critique permet aux analystes de données de se concentrer sur ce qui compte et de ne pas se laisser submerger. Un ensemble de données peut contenir de nombreuses relations, erreurs et tendances, il est donc important de pouvoir rester centré et de ne pas perdre de vue les questions principales pendant la résolution des problèmes.
3. Visualisation des données. Un bon analyste de données doit savoir comment communiquer avec son public. La correspondance écrite, les compétences en matière de présentation et les compétences générales en matière de communication sont fondamentales pour résoudre des problèmes avec un ensemble de données. Un analyste doit savoir raconter une histoire avec ses données qui peut être largement comprise et appliquée, en formant des bases de données relationnelles ou des graphiques, en créant des présentations ou des rapports écrits.

Les analystes de données ont également besoin de connaissances techniques sur des outils spécifiques au secteur, tels que :

1. Microsoft Excel & SQL. Microsoft Excel est un point de départ largement utilisé par tout analyste de données. C’est un must absolu pour devenir un analyste et c’est le début de la compréhension des technologies de données. C’est un outil léger et rapide pour l’analyse. SQL est le grand frère beaucoup plus fort de Microsoft Excel. Il est utilisé pour mettre à jour et communiquer avec une base de données, ainsi que pour servir d’outil d’accès et de manipulation des données.
2. R/Python. R et Python sont les deux principaux langages de programmation open-source pour fournir des analyses prédictives. Les deux sont des programmes très dynamiques avec de nouvelles fonctionnalités ajoutées très souvent, aidant à l’exploration de données, à l’ingénierie, à l’application, et plus encore. Un analyste de données devrait maîtriser au moins un de ces langages.
3. Matlab. Langage de programmation et environnement de calcul numérique multi-paradigme, MATLAB est l’étape finale du traçage, de la manipulation et de l’organisation avancés des données. Il est idéal pour les entreprises intéressées par le Big Data et puissant dans l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est un domaine en demande, et avoir une bonne maîtrise de ses modèles peut vous mettre en avant.

En savoir plus sur ce que fait un analyste de données ici.

Comment Springboard peut vous aider à devenir un analyste de données ?

Le parcours de carrière en analyse de données de Springboard développe des compétences techniques et de réflexion commerciale. Chaque étudiant est jumelé 1:1 avec un mentor, qui est à portée de main pour répondre aux questions, aider à l’orientation du programme d’études, et aider à rendre votre transition vers l’analyse de données aussi lisse que possible. Avec l’apprentissage par projet, l’accès aux experts de l’industrie et un programme d’études de pointe, vous terminerez le bootcamp d’analyse de données de Springboard avec toutes les clés nécessaires pour débloquer votre prochain rôle de carrière.

Foire aux questions sur la carrière d’analyste de données

Vous trouverez ci-dessous un certain nombre de questions fréquemment posées et des réponses sur la façon de devenir un analyste de données.

• Combien de temps faut-il pour devenir analyste de données ?

Avec une bonne formation, vous pourriez devenir analyste de données dès la sortie de l’université. Si vous ne vous êtes pas spécialisé dans un domaine connexe, pas de problème ! Toutes les ressources sont là. Vous pouvez acquérir une excellente maîtrise de SQL, de Microsoft Excel et d’autres langages en moins d’un mois en suivant divers cours et en explorant simplement l’interface. Si vous êtes engagé, votre carrière d’analyste de données pourrait être au coin de la rue.

• Qu’est-ce que vous devez étudier pour devenir un analyste de données?

La première étape la plus courante consiste à obtenir votre baccalauréat dans un domaine pertinent comme l’informatique, l’analyse statistique ou les mathématiques. Les sujets à étudier comprennent l’algèbre linéaire, les statistiques et les probabilités, la gestion de l’information, les systèmes d’information commerciale, la finance ou l’économie.

• Les analystes de données doivent-ils être bons en mathématiques ?

La réponse courte est oui. La pensée et la compréhension mathématiques sont cruciales pour pouvoir manipuler efficacement les données et communiquer différentes tendances, modèles et relations. Si les mathématiques ne sont pas votre fort, la bonne nouvelle est que c’est une compétence qui s’apprend. Envisagez de suivre différents cours dans des domaines connexes pour développer votre réflexion mathématique.

• Les analystes de données codent-ils ?

Le codage n’est pas nécessairement une compétence requise pour un analyste de données. Bien qu’une compréhension de surface soit très utile pour traiter les langages de programmation, le codage n’est pas une tâche typique pour un analyste de données. Toutefois, certaines organisations incluent le codage dans les responsabilités des analystes de données.

L’analyse de données est-elle la carrière qui vous convient ?

Springboard propose un bootcamp complet en analyse de données. Notre programme d’études en analyse de données va au-delà des seules compétences techniques pour se concentrer sur les domaines où les employeurs trouvent les plus grandes lacunes : la réflexion stratégique, la résolution de problèmes et la communication. Regardez des vidéos de Microsoft. Découvrez les idées des experts de McKinsey. Traitez des études de cas de la Harvard Business School. Aucun autre camp d’entraînement à l’analyse de données ne fait cela. Vous obtiendrez votre diplôme avec un esprit d’analyse. C’est un avantage non seulement pour votre recherche d’emploi, mais tout au long de votre carrière.

Vérifiez si vous remplissez les conditions requises en consultant le parcours professionnel en analyse de données de Springboard.