Un bon Data Analyst met de l’ordre dans le chaos des données que chaque organisation collecte. De plus, il s’assure que d’autres personnes dans l’entreprise peuvent utiliser les données pour faire leur travail plus efficacement.
De nombreuses grandes entreprises sont confrontées au problème que posent la quantité de données disponibles et le fait qu’elles ne sont pas structurées. En conséquence, certaines sont perdues et cela au détriment de la productivité. Le Big Data n’arrange pas les choses. Au contraire, sans l’expertise d’un professionnel, le problème s’aggrave. Par conséquent, les Data Analysts sont donc de plus en plus nécessaires.
Vous avez déjà envisagé un métier dans le Big Data et pensez embrasser une carrière de Data Analyst. Afin de vous guider, nous listons comment vous pouvez devenir un analyste de données performant en 10 étapes et demeurer un expert de l’analyse des données pour quelques années.
1. Apprenez à programmer
Pour devenir un bon Data Analyst, vous devez être capable de programmer de façon à ce que les données disponibles puissent être utilisées de manière optimale par les spécialistes. Les langages les plus courants sont « Python » et « R ». Si ces termes sont nouveaux, vous pouvez commencer à étudier immédiatement en vous formant dans un centre de formation tel que DataScientest (formation continue ou bootcamp). Si vous possédez les bonnes compétences en matière de programmation, vous pouvez passer directement à l’étape 2.
2. Rafraîchissez vos connaissances en statistiques
Maintenant que vous pouvez programmer, la question est de savoir ce qu’il faut programmer. Les données disponibles doivent conduire à des statistiques significatives. Il est donc important que votre connaissance statistique soit à un niveau tel que vous puissiez rassembler la bonne entrée pour votre travail de programmation.
Pour ce faire, le Data Analyst utilise des statistiques descriptives et prédictives. Si les termes « normale standard », « khi-deux » et « médiane » ne vous sont pas inconnus, une simple révision suffit. Dans le cas contraire, une formation plus approfondie est nécessaire.
3. Votre connaissance des mathématiques n’a-t-elle pas encore été effacée ?
L’analyse des données ramène les discussions et les questions à des comparaisons numériques. L’interprétation et l’analyse des données nécessitent donc des connaissances mathématiques. Les termes tels que les manipulations matricielles, les produits scalaires, les valeurs propres et les vecteurs ne vous sont pas familiers ? Alors vos connaissances en maths semblent avoir été effacées. Dans tous les autres cas, un cours de remise à niveau suffira.
4. Apprenez aux données à apprendre d’elles-mêmes avec des algorithmes
Nous sommes à l’aube de l’ère de l’Intelligence artificielle (IA). Cette intelligence fonctionne grâce à des algorithmes. Il n’appartient pas au Data Analyst de savoir programmer des algorithmes, mais la connaissance des algorithmes les plus importants est indispensable. Après tout, ils seront de plus en plus utilisés pour l’analyse des données.
En connaissant les bons algorithmes, vous pouvez appliquer des données pour valider, prévoir et organiser les données.
5. Que devriez-vous pouvoir faire avec les données elles-mêmes ?
Maintenant que vous avez les connaissances nécessaires pour créer des programmes capables de traiter correctement les données que vous avez les compétences statistiques et mathématiques (encore une fois) pour interpréter les données et utiliser des algorithmes pour tirer le meilleur parti de l’utilisation appropriée des données, il est temps de vous mettre au travail avec les données.
Il existe trois types d’opérations sur les données que vous rencontrez régulièrement en tant que Data Analyst :
a. Organiser les données comme un analyste
Les données sont non structurées. En tant que Data Analyst, vous devez garder une vue d’ensemble afin d’organiser correctement les données. Pourquoi avez-vous besoin des données et comment organisez-vous les données, parfois chaotiques, de manière logique et cohérente ?
Pour répondre à ces questions, il faut aussi des capacités à maîtriser différents programmes. Pensez à une application de programmes basés sur SQL ou Oracle.
b. Visualiser les données comme un analyste
L’analyse des données n’est pas une fin, mais un moyen. Il est donc important de savoir pourquoi vos futurs collègues ont besoin des données qu’ils demandent. Si vous le savez, vous pouvez leur donner les informations dont ils ont besoin en un coup d’œil avec les bons visuels.
c. Analyser les données intuitivement comme un analyste
Une quantité presque infinie de données peut être extraite d’un ensemble de données. En tant que bon Data Analyst, vous savez où chercher pour trouver les données que vos collègues cherchent. L’instinct qui permet de distinguer rapidement les données pertinentes est appelé analyse intuitive. Cette compétence ne s’acquiert que par l’expérience.
6. Soyez prêt pour votre travail d’analyste
Cela semble fou, mais le Data Analyst travaille souvent en équipe avec plusieurs spécialistes. De plus, les données sont souvent fournies de plusieurs manières. C’est pourquoi une bonne préparation est toujours importante.
Quels sont les rôles qui sont répartis dans votre équipe et qui joue quel rôle ? Quelles informations sont nécessaires et où pouvez-vous trouver ces informations ? Est-ce votre travail de trouver cette information ? Comment obtenez-vous vos données, quels systèmes sont utilisés pour cela ?
Ce sont toutes des questions pratiques auxquelles vous, en tant que Data Analyst, devez avoir répondu pour commencer concrètement.
7. Connaissez vos limites
Comme nous l’avons décrit ci-dessus, en tant que Data Analyst, vous pouvez obtenir un nombre infini d’analyses à partir d’un ensemble de données. En sachant pourquoi votre environnement a besoin des données demandées, vous pouvez limiter le nombre d’analyses et ainsi maximiser la qualité des analyses pertinentes.
Il est également important de connaître et de discuter des limites associées à votre position dans l’équipe. Cela vous évite de faire trop ou trop peu de travail et cette limitation profite également à vos tâches réelles.
8. Utilisez votre créativité
Parfois, vous devez abandonner vos méthodes d’analyse habituelles afin de fournir les données dont vos collègues ont besoin. Pouvez-vous peut-être faire des étapes intermédiaires dans les données ou faire preuve de créativité d’une autre manière ? Si nécessaire, vous devez parfois abandonner les processus.
9. Osez lâcher prise
Vos collègues sont également là pour échanger des idées et partager leurs connaissances avec vous. Osez utiliser ces connaissances. Il en va de même pour votre analyse. Il viendra un moment où quelqu’un d’autre commencera à travailler sur votre analyse, ce qui requiert de votre part une coopération totale.
10. Osez investir en vous
Avec ces dix premières étapes, nous vous avons montré comment vous pouvez vous assurer un bon travail avec un bon revenu. Parallèlement, osez investir en vous et saisir cette opportunité. Commencez votre éducation pour l’avenir aujourd’hui. Renseignez-vous sur les possibilités qui s’offrent à vous.
