ven. Sep 30th, 2022

Envisagez-vous de suivre une formation d’analyste de données ? Dans cet article, nous allons vous montrer ce que vous apprendriez dans le processus…

Aujourd’hui, la plupart des entreprises savent que leur stratégie commerciale doit désormais s’appuyer sur les données. Pour ce faire, ils ont besoin d’experts aux compétences particulières, notamment des experts du big data.

Ces professionnels utilisent leurs talents pour trouver des informations pertinentes dans les quantités massives de données produites chaque année. Pour cette raison, la demande d’analystes de données augmente.

Informations sur la formation des analystes de données

Envisagez-vous de suivre une formation complète d’analyste de données pour commencer une nouvelle carrière dans l’analyse de données ? Dans cet article, vous trouverez tout ce que vous apprendrez en cours de route. Si vous lisez les offres d’emploi, vous remarquerez sûrement qu’il existe un large éventail d’emplois basés sur les données. Cependant, si vous souhaitez poursuivre une carrière d’analyste de données, vous aurez besoin de nombreuses compétences dont les entreprises ont besoin :

  • Langage pour requêtes structurées ou SQL
  • Exceller
  • Programmation en Python ou R
  • visualisation des données
  • Compétences en communication
  • apprentissage automatique

Voici un aperçu de ces compétences que vous devez acquérir pour effectuer une analyse de données.

SQL

SQL est l’abréviation de Structured Query Language, un langage de requête de base de données couramment utilisé dans l’analyse de données. C’est la connaissance de base que les analystes de données doivent maîtriser.

Le grand avantage de ce langage est sa capacité à traiter de grandes quantités de données. De plus, les entreprises qui recrutent indiquent clairement dans leurs offres d’emploi que les candidats doivent être capables d’utiliser le langage SQL pour gérer et stocker des données. Le langage est également utile pour se connecter à plusieurs bases de données, en particulier lors de la création ou de la modification des structures de ces bases de données.

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Exceller

Vous utilisez probablement Excel dans votre travail et ne pensez qu’aux logiciels qui affichent une feuille de calcul avec des lignes et des colonnes. Cependant, cet outil montre toute sa force dans la science des données et l’analyse des données.

Les capacités avancées d’Excel comme l’écriture de macros ou l’utilisation de la fonction de recherche VBA sont très utiles dans l’analyse des données. Cela signifie que les analyses de petites quantités de données peuvent être effectuées rapidement. Si vous z. Par exemple, si vous êtes embauché par une entreprise en démarrage, vous travaillez peut-être avec une base de données au format de fichier Excel.

Depuis sa création jusqu’à aujourd’hui, Excel a été un outil indispensable dans de nombreuses organisations de tous les secteurs. Il est donc important que vous maîtrisiez toutes les options et fonctions d’Excel. Il existe des tonnes de ressources pour cela, que ce soit sur des sites Web ou des sites de streaming. Vous pouvez également poursuivre un apprentissage qui propose des cours structurés sur l’analyse de données et comprend des sessions sur Excel.

Esprit critique

Dans les grandes entreprises, vous serez amené à travailler avec le Big Data. Cela signifie que vous pouvez trouver les réponses à certains problèmes. Il faut alors savoir poser les bonnes questions.

Une carrière réussie en tant qu’analyste de données ne dépend pas seulement des compétences et des connaissances techniques. Il faut aussi être capable d’avoir un esprit critique. De cette façon, vous pouvez mieux faire face aux tâches que les analystes de données doivent remplir, à savoir : découvrir et résumer les données afin de les évaluer.

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Certaines personnes ont déjà cette capacité à penser de manière critique. Si vous faites partie de ces personnes, c’est un avantage pour vous. Sinon, vous devrez les développer au cours de votre formation. Il existe de nombreuses astuces que vous pouvez utiliser pour y parvenir. Par exemple, vous pouvez poser des questions simples sur un problème afin de trouver des solutions simples. Aussi, ne vous fiez pas aux théories, concentrez-vous plutôt sur votre capacité à penser par vous-même.

Programmation en R ou Python

R et Python sont deux langages de programmation utilisés en science des données et en analyse de données. Quoi que fasse Excel, ils peuvent faire dix fois mieux et dix fois plus vite. Parce qu’ils permettent à la fois une analyse avancée des données et une analyse prédictive de grandes quantités de données. Si vous voulez devenir un expert, vous devez maîtriser au moins l’un des deux.

Soit dit en passant, si vous hésitez encore entre R et Python, sachez que les deux sont des langages de programmation gratuits et open source. Souvent, les entreprises ne préfèrent ni l’un ni l’autre. Les employeurs apprécient seulement votre capacité à créer des analyses précises. Pourtant, de nombreux analystes de données préfèrent R à Python pour l’exploration de données et l’analyse ad hoc.

visualisation des données

Une fois les données analysées, elles doivent être résumées et présentées. C’est la visualisation de données – également appelée Dataviz. Les résultats de votre travail doivent être lisibles et compréhensibles pour les managers de l’entreprise.

La visualisation des données est une partie importante du travail d’un analyste de données. Le fait de ne pas faire passer vos informations et de garder votre public engagé peut avoir des conséquences négatives. Pour ce faire, vous devez maîtriser la conception de schémas et de graphiques accrocheurs et clairs afin que les résultats de votre travail soient concis et précis. Pour cette raison, la maîtrise d’un outil comme Tableau est considérée comme essentielle.

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apprentissage automatique

Les domaines de la science des données et de l’analyse de données concernent l’intelligence artificielle et l’analyse prédictive. Comprendre et maîtriser le machine learning est essentiel pour les analystes de données.

Bien que tous les analystes de données n’utilisent pas l’apprentissage automatique comme un outil important dans leur travail, il est toujours important de comprendre les concepts et leur fonctionnement pour faire avancer votre carrière.