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Devenir Data Analyst à Strasbourg : que devez-vous apprendre ?

Dans le contexte actuel où il y a une forte demande de talents de la part des entreprises technologiques, il est important de comprendre quelles sont les principales compétences que vous devez avoir pour accéder à l’emploi dans lequel vous envisagez de faire carrière. Dans le cas des experts en Data Analytics, le Data Analyst doit acquérir une série de compétences qui, aujourd’hui, sont essentielles dans cette industrie.

Par où commencer pour devenir Data Analyst ?

Si vous avez toujours été curieux des données et que vous envisagez de prendre un virage dans votre carrière professionnelle pour devenir Data Analyst, vous vous êtes sûrement déjà posé la question que tous se posent : par où diable dois-je commencer ? Si votre rêve est de devenir Data Analyst, mais que vous ne savez pas par où commencer, ne vous inquiétez pas, nous vous apportons ici quelques recommandations.

Pour commencer à plonger dans ce domaine, l’alternative la plus conseillée est de lire et de consulter quelques livres sur ce métier de la Data Science. Vous pourrez ainsi en apprendre davantage sur ce terrain fascinant et prendre connaissance des outils que vous devrez maîtriser pour atteindre l’objectif que vous vous êtes fixé. Vous pourrez faire vos premiers pas en Python, bien comprendre en quoi consiste la Machine Learning et apprendre les pratiques les plus répandues sur le marché.

Comme vous pouvez le constater par vous-même, au sein de l’analyse des données, vous pouvez emprunter de nombreux chemins. Et que vous sachiez ou non quel chemin prendre, le plus important est toujours de vous lancer. Pour cela, vous pouvez choisir de suivre une formation continue ou en bootcamp auprès d’un établissement tel que DataScientest. Vous commencerez à manipuler les principaux outils utilisés dans les équipes Data du monde entier et vous repartirez prêt à vous lancer dans ce domaine avec votre premier emploi.

Quelles sont les compétences essentielles pour un Data Analyst ?

Vous former dans l’analyse de données vous permet de connaître, et même d’effectuer, le travail qu’un Data Analyst effectue chaque jour. De cette façon, vous pourrez non seulement savoir quels sont les principaux outils que vous utiliserez (Pandas, Tableau, Jupyter, langages de programmation comme Python…), mais vous comprendrez également quelles sont les principales compétences et capacités que tout bon Data Analyst doit avoir.

Afin que vous puissiez les connaître, nous passons ici en revue les principales « compétences » que vous devrez avoir pour débuter votre carrière en tant que Data Analyst.

1. Analyser

La principale compétence que tout Data Analyst doit avoir est de savoir comment obtenir les données, ainsi que d’effectuer les tâches appropriées pour les nettoyer et les préparer. Ce travail occupera jusqu’à 80 % de son temps. C’est pourquoi il devient l’une des compétences fondamentales. Et s’il est vrai que cela peut ne pas sembler très excitant, la vérité est que cela posera de nombreux défis tels que savoir quoi faire avec les données manquantes des différentes sources d’information auxquelles il accède ou comment effectuer une analyse précise lorsque les données sont incohérentes.

2. Toujours fournir des réponses

Aussi évident que cela puisse paraître, il est important de noter que l’une des compétences que tout Data Analyst doit avoir est de savoir analyser les données. Lorsque vous effectuez cette tâche, il peut y avoir ou non une question préalable à laquelle répondre, c’est-à-dire une question ou un doute concernant l’entreprise. Sa tâche sera de trouver la réponse dans les données. S’il n’y a pas de question ou de doute concernant l’entreprise, il peut également explorer les données pour essayer de découvrir des tendances ou des relations qui peuvent être intéressantes pour l’entreprise afin de prendre une décision.

3. Faire bon usage des statistiques

Parmi les multiples connaissances qu’un Data Analyst doit avoir, il y a les statistiques et les probabilités. Ce n’est qu’alors qu’il pourra effectuer correctement à la fois l’analyse et l’exploration des données. De plus, une fois les deux tâches terminées, il utilisera les outils nécessaires pour vérifier s’il a correctement terminé sa tâche et éviter les erreurs de logique.

4. Capacité à visualiser les données

Une autre compétence qu’un bon Data Analyst doit développer est la capacité de créer des graphiques et des diagrammes qui permettent au reste des équipes avec lesquelles il travaille de comprendre son analyse et ses conclusions. Il est extrêmement important de comprendre que les êtres humains sont des créatures visuelles et visualiser ces données d’une manière ou d’une autre nous aide à comprendre les informations qu’elles contiennent.

De plus, cette capacité peut être très utile pour un Data Analyst, car il existe des tendances dans l’exploration des données qui peuvent être masquées et se révéler lorsque les données ont été capturées sur un graphique.

5. Compétences en communication

Indépendamment de toutes ses compétences en matière de débogage, d’analyse, d’exploration ou de visualisation des données, un Data Analyst doit avoir des compétences en communication. Il doit savoir s’exprimer tant à l’écrit qu’à l’oral afin de faire des rapports adéquats et de pouvoir les expliquer aux décideurs dans l’entreprise.

De plus, cette explication doit être plus précise et adaptée à son public. Pour cette raison, il est également très important qu’il sache écouter, s’adapter aux circonstances et adapter son discours à celles-ci.

6. Capacité à résoudre les problèmes

En fin de compte, toutes les compétences précédentes sont essentielles pour qu’un Data Analyst une capacité également importante et qui n’est autre que la résolution des problèmes. Par exemple, il doit être capable de fournir les limites que l’entreprise peut avoir en termes de sources de données et même d’identifier les « bugs » en cours de route à travers les nouveaux outils qui arrivent sur le marché et dont il doit s’imprégner du fonctionnement. L’une des principales compétences de tout Data Analyst est de s’adapter aux situations et de résoudre les problèmes auxquels il devra faire face.

7. Savoir travailler en équipe

Mais au-delà d’une connaissance plus large d’un langage de programmation tel que Python, et de la connaissance des principaux outils permettant d’effectuer les tâches que nous avons soulignées, il est important de comprendre que, comme dans pratiquement tous, l’analyse des données est un travail d’équipe.

Bien que le Data Analyst soit amené à travailler individuellement, il ne travaille pas de manière isolée et solitaire, mais doit collaborer et être synchronisé avec le reste des équipes de l’entreprise. Afin de tirer le meilleur parti de toutes les tâches décrites ci-dessus, il est important de comprendre que la force réside dans l’équipe.

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