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17 compétences d’analyste de données que les employeurs attendent de vous

Si vous avez déjà envisagé un emploi dans l’analyse de données, il est maintenant temps de sauter le pas. Le Bureau of Labor Statistics prévoit que, d’ici 2028, il y aura une augmentation de 20% du nombre d’emplois d’analystes de données disponibles.

Mais que faut-il pour remplir l’un de ces rôles convoités ? Pour faire leur travail, les analystes de données doivent avoir un ensemble de compétences diversifié. Cela comprend une base solide en mathématiques de base, des techniques d’analyse de données et certaines compétences non techniques.

Dans cet article, nous examinerons les compétences clés dont vous aurez besoin pour décrocher votre premier emploi en tant qu’analyste de données et comment continuer à progresser dans votre carrière.

Qu’est-ce qu’un analyste de données ?

Les analystes de données parcourent les grandes quantités de données auxquelles les entreprises ont accès et recherchent des modèles et des tendances. Par exemple, les analystes de données peuvent utiliser les données disponibles pour essayer de déterminer quelles SKU sont les plus populaires pour un segment de clientèle spécifique, ou quels types de remises fonctionnent le mieux à différents moments de l’année.

Devenir un analyste de données nécessite une intelligence d’affaires et la capacité d’adopter une approche holistique. Non seulement le travail exige des compétences techniques pointues. Cela nécessite également que vous ayez des compétences non techniques, une compréhension de l’analyse statistique et de solides compétences en visualisation de données.

Compétences requises pour devenir analyste de données

Langage de requêtes structurées

SQL est un pilier de l’industrie utilisé pour mettre à jour et communiquer avec les bases de données. Il sert également d’outil pour accéder aux données et les manipuler. Les analystes de données utilisent SQL car il simplifie le processus de stockage et de récupération des données. La syntaxe est intuitive et l’outil lui-même évolue facilement. Si vous n’êtes pas encore familiarisé avec SQL ou si vous ne savez pas comment il est utilisé pour communiquer avec les bases de données, consultez notre guide complet sur SQL.

Microsoft Excel

compétences d'analyste de données : Microsoft Excel

Cela peut surprendre les personnes extérieures à l’industrie, mais Microsoft Excel est largement utilisé par les analystes de données. C’est un incontournable car il est largement disponible, léger et rapide avec des calculs de base. Excel propose un large éventail de fonctionnalités utiles pour les analystes de données, notamment des fonctions, des tableaux croisés dynamiques et des visualisations. Excel ne vous permettra pas d’analyser d’énormes ensembles de données, mais il est très utile pour les petits projets et constitue une excellente introduction à l’analyse de données en tant que champ.

Programmation en Python et R

Python et R sont des langages de programmation utilisés par les analystes de données. Ils sont courants sur le terrain car ils ont une syntaxe intuitive et de puissantes capacités d’analyse de données.

Vous vous demandez peut-être si vous devriez commencer avec Python ou R comme premier langage de programmation. Il est important de savoir que les deux langages font un excellent travail de nettoyage, de lutte et d’analyse des données. R a un léger avantage en ce qui concerne les langages de programmation statistiques et les rapports, tandis que Python peut être légèrement plus facile à apprendre pour les nouveaux programmeurs et propose des offres plus diversifiées.

Vous ne pouvez pas vous tromper en choisissant entre R et Python, mais il est important d’en choisir un et de s’y tenir jusqu’à ce que vous compreniez comment il peut être utilisé pour manipuler des données.

Mathématiques de base

À son niveau le plus fondamental, l’analyse des données se résume à quelques compétences mathématiques. Chaque analyste de données doit maîtriser les mathématiques de base, même s’il est facile de faire des calculs avec les bibliothèques intégrées aux langages de programmation.

Vous n’avez pas besoin d’un diplôme de premier cycle en mathématiques pour pouvoir travailler dans l’analyse de données, mais il y a quelques domaines où vous devriez concentrer vos énergies. Cela inclut l’algèbre linéaire, les probabilités, les statistiques et le calcul. Si vous vous concentrez sur ceux-ci, les autres choses que vous devrez apprendre seront un jeu d’enfant.

Collecte de données

Collecte de données

La collecte de données est le processus d’obtention des données nécessaires à vos analyses. C’est le point de départ de l’analyse des données et cela aura un impact sur le reste du processus.

Il existe différentes sources à partir desquelles vous pouvez collecter des données. Cela inclut à la fois les informations accessibles au public et les données que votre entreprise a collectées sur son site Web et son application. Les analystes de données collaborent souvent avec les administrateurs de bases de données et d’autres collègues pour déterminer les bonnes sources de données pour résoudre un problème spécifique.

Nettoyage des données

Les données que vous collectez ne seront pas toujours prêtes à être analysées. Il y aura probablement des cas d’informations erronées ou manquantes. Les données doivent donc souvent être nettoyées et formatées pour être utilisées à des fins d’analyse.

Le processus de nettoyage des données comporte plusieurs étapes. Cela comprend la suppression des entrées en double, le filtrage des valeurs aberrantes, la saisie des valeurs manquantes à l’aide d’estimations éclairées et la correction des erreurs structurelles. Des outils comme OpenRefine et Trifacta Wrangler sont souvent utilisés pour aider à ces étapes.

Exploration de données

Exploration de données

Dans l’analyse des données, l’exploration de données est également connue sous le nom d’étape de découverte des connaissances. À ce stade, vous analyserez l’ensemble de données et rechercherez des modèles qui pourraient donner un aperçu de problèmes commerciaux spécifiques.

L’exploration de données commence par l’établissement des objectifs commerciaux, suivi de la construction du modèle et d’une évaluation des résultats. Il existe plusieurs techniques utilisées pour extraire des modèles dans des ensembles de données, y compris les réseaux de neurones et les algorithmes d’apprentissage automatique comme l’algorithme K-plus proche voisin.

La modélisation des données

Des modèles de données sont créés pour visualiser l’ensemble du système de données. Considérez-les comme un organigramme visuel pour l’ensemble du processus.

Il existe trois principaux types de modèles de données :

Apprenez à connaître d’autres étudiants en analyse de données

Modèles de données conceptuels

Ces modèles de données fournissent une vue de haut niveau du système, qui inclut les entités commerciales qui produisent les données considérées et les relations entre elles. Les modèles conceptuels sont généralement construits dans les premières étapes d’un projet lorsque les exigences sont encore en cours de collecte.

Modèles de données logiques

Les modèles de données logiques donnent un aperçu des relations entre les entités au sein d’un projet d’analyse de données. Ils montrent les attributs des différentes valeurs de données, ainsi que leurs relations entre elles et avec les autres entités de l’écosystème.

Modèles de données physiques

Ce sont les modèles les moins abstraits. Ils montrent les structures, telles que les entrepôts de données et les bases de données, qui seront construites pour stocker les données qui seront analysées.

Extraction, transformation et chargement (ETL)

ETL est un processus en trois étapes de transfert de données de diverses sources et structures vers un entrepôt de données. Vous commencez par extraire les données de sources sélectionnées, en les transformant ou en les nettoyant, puis en les chargeant dans la base de données.

Différents outils et techniques sont utilisés à chaque étape. Les CRM, les sites Web et les ERP sont utilisés pour l’extraction. La déduplication, le filtrage et la validation sont utilisés dans le nettoyage des données. Enfin, les données transformées sont téléchargées dans la base de données et sont prêtes à être analysées.

Apprentissage automatique

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique aide les ordinateurs à faire des observations ou des prédictions précises sans qu’on leur apprenne explicitement à le faire. Il est très utile dans l’analyse des données car il peut dénicher spontanément des modèles de manière autonome. Cela rend l’ensemble du processus plus efficace et productif.

Il existe diverses approches et algorithmes d’apprentissage automatique qui sont utilisés dans l’analyse des données. La régression linéaire, la régression logistique, les baies naïves, les arbres de décision et l’analyse en composantes principales sont parmi les plus populaires.

MATLAB

MATLAB est un outil qui traduit les approches mathématiques en schémas et algorithmes pouvant être utilisés dans un cadre de calcul évolutif. Les analystes de données utilisent MATLAB pour organiser les données, rechercher des modèles et implémenter des algorithmes.

Compétences générales de l’analyste de données

Compétences de pensée critique

Une carrière dans l’analyse de données exige que vous évaluiez les problèmes d’un point de vue objectif et que vous proposiez des solutions après avoir synthétisé des informations provenant de diverses sources. Vous pouvez développer vos capacités de réflexion critique en travaillant sur vos propres projets de science des données et en recherchant différentes approches de résolution de problèmes.

Communication

Un analyste de données doit être capable de raconter une histoire avec ses données. Ils doivent donc avoir d’excellentes compétences en communication, y compris des compétences en matière de correspondance écrite et de présentation.

Visualisation de données

Un bon analyste de données est capable à la fois de produire des informations et de les présenter visuellement. Consultez cet article sur les différents types de visualisation de données et comment les utiliser.

Recherche

La seule façon de combler les lacunes de vos connaissances est de devenir bon en recherche. Voici quelques ressources de science des données pour vous aider à démarrer :

Communautés

R-blogueurs
Kagglé

Nouvelles

Filaire
BananeDonnées

Attention au détail

Les analystes de données doivent être attentifs aux détails pour que leur code fonctionne. Pratiquez ceci en allant lentement et en étant attentif. Ensuite, une fois que vous avez maîtrisé vos compétences, vous pouvez commencer à vous déplacer plus rapidement.

Comment acquérir des compétences d’analyste de données

Comment acquérir des compétences d'analyste de données

Un diplôme dans un domaine informatique est le moyen le plus conventionnel d’acquérir les compétences dont vous aurez besoin pour une carrière dans l’analyse de données, car il vous fournira les bases théoriques nécessaires pour réussir. Mais un diplôme coûte cher et prend quatre ans.

De nos jours, il est possible d’accélérer votre carrière dans l’analyse de données avec un cours ou un bootcamp. Les bootcamps nécessitent des semaines d’études intensives, mais vous repartirez avec les compétences requises pour travailler dans l’analyse de données. Certains bootcamps promettent même d’aider les diplômés à les aider dans leur recherche d’emploi.

Un bootcamp d’analyse de données est un choix parfait pour quelqu’un qui a besoin de l’aide d’un instructeur sans le coût d’un diplôme. Les autodidactes expérimentés ont également la possibilité d’utiliser des ressources gratuites en ligne.

FAQ sur les compétences en analyse de données

Le codage est-il obligatoire dans l’analyse de données ?

Oui. Pour travailler dans l’analyse de données, vous avez besoin d’un certain degré de compétence en codage. Python et R sont les deux langages les plus populaires dans le domaine.

Les compétences Tableau sont-elles demandées ?

Tableau est l’un des outils les plus populaires pour produire des visualisations de données, c’est pourquoi il est très demandé dans l’industrie de la science des données.

L’analyse de données implique-t-elle beaucoup de mathématiques ?

Vous devez être familiarisé avec quelques domaines des mathématiques, notamment l’algèbre linéaire, le calcul, les probabilités et les statistiques.