Comment devenir un Data Analyst en 2020

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Voici cinq étapes à prendre en compte si vous souhaitez faire carrière dans la Data science :

Obtenir une licence dans un domaine mettant l’accent sur les compétences statistiques et analytiques, comme les mathématiques ou l’informatique
Acquérir d’importantes compétences en matière d’analyse de données
Envisager une certification
Obtenez votre premier emploi d’analyste de données de premier échelon
Obtenir un master en analyse de données

Que fait un Data Analyst ?

Un analyste de données collecte, traite et effectue des analyses statistiques sur de grands ensembles de données. Il découvre comment les données peuvent être utilisées pour répondre à des questions et résoudre des problèmes. L’analyse des données a évolué avec le développement des ordinateurs et une tendance croissante à l’imbrication des technologies. Le développement de la base de données relationnelle a donné un nouveau souffle aux analystes de données, qui ont pu utiliser SQL pour extraire des données de manière plus efficace.

Description de poste type d’un Data Analyst

La plupart des emplois dans le domaine de l’analyse des données impliquent la collecte et le nettoyage des données afin de découvrir des tendances et des aperçus commerciaux. Le travail quotidien d’un analyste de données varie en fonction du secteur ou de l’entreprise ou du type d’analyse de données que vous considérez comme votre spécialité. Les analystes de données peuvent être chargés de créer des tableaux de bord, de concevoir et de maintenir des bases de données et des systèmes de relations pour différents départements de leur organisation en utilisant des logiciels de veille économique, Tableau et la programmation.

La plupart des analystes de données travaillent avec les équipes informatiques, la direction et/ou les spécialistes des données pour déterminer les objectifs de l’organisation. Ils extraient et nettoient les données de sources primaires et secondaires, puis analysent et interprètent les résultats à l’aide d’outils et de techniques statistiques standard. Dans la plupart des cas, ils identifient les tendances, les corrélations et les modèles dans des ensembles de données complexes et identifient de nouvelles possibilités d’amélioration des processus. Les analystes de données doivent également créer des rapports sur leurs conclusions et communiquer les prochaines étapes aux principales parties prenantes.

Qualifications des Data Analyst

Compétences requises pour les analystes de données

Langages de programmation (R/SAS) : les analystes de données doivent maîtriser un langage et avoir une connaissance pratique de quelques autres. Les analystes de données utilisent des langages de programmation tels que R et SAS pour la collecte de données, le nettoyage, l’analyse statistique et la visualisation des données.

Pensée créative et analytique : La curiosité et la créativité sont des attributs clés d’un bon Data analyst. Il est important d’avoir de solides bases en méthodes statistiques, mais il est encore plus essentiel de réfléchir aux problèmes avec une optique créative et analytique. Cela aidera l’analyste à générer des questions de recherche intéressantes qui permettront à l’entreprise de mieux comprendre le sujet en question.

Une communication forte et efficace : Les analystes de données doivent communiquer clairement leurs conclusions, que ce soit à un public de lecteurs ou à une petite équipe de cadres qui prennent des décisions d’affaires. Une communication forte est la clé du succès.

Visualisation des données : Une visualisation de données efficace passe par des essais et des erreurs. Un bon analyste de données sait quels types de graphiques utiliser, comment mettre les visualisations à l’échelle et sait s’adapter au public qui voit les données.

Stockage des données : Certains analystes de données travaillent en arrière-plan. Ils relient des bases de données provenant de sources multiples pour créer un entrepôt de données et utilisent des langages de requête pour trouver et gérer les données.

Bases de données SQL : Les bases de données SQL sont des bases de données relationnelles avec des données structurées. Les données sont stockées dans des tables et le data analyst extrait des informations de différentes tables pour effectuer des analyses.

Langages d’interrogation des bases de données : Le langage d’interrogation de données le plus utilisé par les analystes de données est le SQL et il existe de nombreuses variantes de ce langage, notamment PostreSQL, T-SQL, PL/SQL (Procedural Language/SQL).

Data Mining, Cleaning and Munging (extraction de données, nettoyage et masquage) : Lorsque les données ne sont pas proprement stockées dans une base de données, les analystes de données doivent utiliser d’autres outils pour rassembler des données non structurées. Lorsqu’ils disposent de suffisamment de données, ils les nettoient et les traitent par programmation.

Microsoft Excel avancé : Les data analyst doivent avoir une bonne maîtrise d’Excel et comprendre les techniques avancées de modélisation et d’analyse.

Machine learning : Les analystes de données ayant des compétences en machine learning (ML) sont extrêmement précieux, bien que le ML ne soit pas une compétence attendue dans les emplois typiques d’analyste de données.

Responsabilités du Data Analyst

Une journée dans la vie d’un data analyst

Le quotidien d’un data analyst dépend de son lieu de travail et des outils avec lesquels il travaille. Certains n’utilisent pas de langages de programmation et préfèrent les logiciels statistiques et Excel. Selon les problèmes qu’ils tentent de résoudre, certains analystes effectuent des analyses de régression ou créent des visualisations de données. Les analystes expérimentés sont parfois considérés comme des « data scientists juniors » ou des « data scientists en formation ». Dans certains cas, un data analyst/scientist peut rédiger des requêtes ou répondre à des demandes standard le matin et élaborer des solutions personnalisées ou expérimenter des bases de données relationnelles, Hadoop et NoSQL l’après-midi.

« Une grande partie de mon travail consiste à créer des projections de joueurs pour le Fantasy Baseball. Ces projections alimentent les classements par défaut dans nos salles de repêchage et renseignent sur les classements des joueurs en présaison et en cours de saison. Nos lecteurs et clients de notre produit comptent sur la précision de ces projections, il est donc important de disposer d’une base statistique solide pour les réaliser. Pendant la saison, nous avons un degré élevé d’interaction avec notre public, car une grande partie de notre responsabilité consiste à répondre aux questions sur la valeur et les performances des joueurs. L’analyse statistique éclaire ces recommandations, qu’elles soient faites par le biais de plateformes de médias sociaux, de contenus écrits et vidéo ou de podcasts ».
-Al Melchior, analyste de données sur les sports de fantaisie pour CBSSports.com

Quels sont les outils utilisés par les analystes de données ?

Voici d’autres outils importants que les analystes de données utilisent dans le cadre de leur travail :

Google Analytics (GA) : GA aide les analystes à comprendre les données relatives aux clients, y compris les tendances et les domaines de l’expérience client qui doivent être améliorés sur les pages de renvoi ou les appels à l’action (CTA)
Tableau : Les analystes utilisent Tableau pour agréger et analyser les données. Ils peuvent créer et partager des tableaux de bord avec différents membres de l’équipe et créer des visualisations
Système Jupyter Notebook : L’IDE Jupyter permet aux analystes de données de tester facilement le code. Les non-techniciens préfèrent la conception simple des carnets jupyter en raison de ses fonctions simples.
Github : Github est une plateforme de partage et de construction de projets techniques. Un must pour les analystes de données qui utilisent la programmation orientée objet
AWS S3 : Une database en Cloud. Les analystes de données peuvent l’utiliser pour stocker et récupérer de grands ensembles de données

Perspectives d’emploi de data analayst

Les analystes de données d’aujourd’hui doivent être préparés à un changement. Les rôles des analystes sont de plus en plus complexes. Les analystes expérimentés utilisent des techniques de modélisation et d’analyse prédictive pour générer des informations et des actions utiles. Ils doivent ensuite expliquer ce qu’ils ont découvert à des salles de profanes confus. En d’autres termes, ils doivent passer de data analyst à data scientist.

Les postes d’analystes d’études de marché devraient augmenter de 20 % et les postes d’analystes de gestion devraient tous augmenter de 14 %, ce qui est beaucoup plus rapide que la croissance moyenne de l’emploi selon des données récentes du Bureau des statistiques du travail. Étant donné que les analystes de données peuvent s’adapter à la majorité des secteurs tels que la finance, les soins médicaux, l’information, la fabrication, les services professionnels et la vente au détail, la croissance de la technologie entraîne la croissance d’un plus grand nombre de postes d’analystes.