Le/La data analyst est chargé de prendre une grande base de données et d’en extraire des données et informations lisibles par tous. Selon les demandes des services d’une entreprise, il est capable de sortir des chiffres précis et utiles aux actions de ses collègues. Véritable spécialiste de la modélisation de données, il peut devenir data scientist après quelques années d’expérience. Voyons quels sont les prérequis pour devenir data analyst.
Quels sont les qualités et compétences nécessaires pour devenir data analyst ?
Pour être un data analyst comblé, vous devez avant tout aimer les statistiques. Les chiffres doivent constituer l’un de vos modes de langage privilégié ! Tableaux, graphiques, bilans… Voilà, schématiquement résumés, les principaux outils de travail d’un data analyst.
Vous devez donc maîtriser parfaitement à la fois le langage informatique et les outils statistiques. Comme toute activité nécessitant la manipulation de données chiffrées, vous devez être doté d’une extrême rigueur, d’un esprit d’analyse développé et d’une organisation à toute épreuve. La concentration représente également l’une des aptitudes indispensables pour faire un bon analyste de données.
Si vous intégrez une entreprise pour y exercer cette activité, vous serez bien entendu tenu de respecter des règles de confidentialité et de non divulgation d’informations sensibles. La maîtrise de l’anglais est recommandée pour exercer dans un domaine fortement internationalisé.
Quels sont les prérequis pour le parcours Data Analyst chez DataScientest ?
Les prérequis mathématiques
Pour accéder aux métiers de la data comme celui de Data Analyst, il faut d’abord avoir un solide bagage en mathématiques. En effet, travailler dans la data science nécessite de maîtriser certains concepts mathématiques.
- Les statistiques
La principale matière mathématique utile aux data analyst est l’étude des statistiques. Cependant, la Data Science ne doit pas être confondue avec les statistiques. Bien que ces deux domaines partagent des compétences similaires et des objectifs communs, ils sont bien distincts.
La data science est fortement basée sur l’utilisation de la puissance des ordinateurs et de la technologie. Elle permet d’accéder à des informations provenant de grandes bases de données, d’utiliser des codes pour les manipuler et les visualiser.
Les statistiques utilisent généralement des théories établies et se concentrent davantage sur la vérification des hypothèses. C’est une discipline plus traditionnelle qui, d’un point de vue général, a peu changé au cours des 50 dernières années, tandis que la data science a essentiellement évolué avec l’utilisation croissante des ordinateurs.
Le/La data analyst fait le pont entre data science et statistiques. En effet, il utilise quotidiennement les outils statistiques pour parvenir à des conclusions concrètes à partir d’une grande quantité de données. Les plus nécessaires sont :
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- Les propriétés de médiane, écart-type, variance, moyenne, mode
- Générateur de nombres aléatoires, calcul d’erreurs
- Modèle de régression linéaire
- Théorie d’estimation
- L’algèbre linéaire
L’algèbre linéaire facilite la gestion des données collectées. Maitriser des notions d’algèbre linéaire, en amont de la formation, permet de mieux comprendre les espaces dans lesquels la plupart des algorithmes de Machine Learning et techniques de statistiques sont utilisés. En effet, tous les algorithmes de Machine learning utilisent des techniques d’algèbre linéaire pour représenter et traiter les structures de réseaux et les opérations d’apprentissage. Les sujets essentiels que l’on peut aborder en algèbre linéaire sont :
- Application linéaire, transposée de matrices, système d’équations linéaires
- Décomposition de matrices
- Espace vectoriel
- Les probabilités
Enfin, le métier de data analyst fait également intervenir des probabilités. La théorie des probabilités correspond à l’estimation de la réalisation d’un événement en utilisant des variables aléatoires et indépendantes. Plusieurs outils probabilistes peuvent être intégrés au métier de data analyste :
- Loi uniforme, loi normale, loi binomiale, loi de poisson,
- Théorème de Bayes, probabilité conditionnelle,
- Méthode de Monte Carlo (estimer la moyenne d’une variable aléatoire),
Les prérequis en programmation
Les Data analyst utilisent de nombreux outils mathématiques en créant des modèles pour tirer de la valeur des données analysées. Ils utilisent principalement pour cela le machine learning.
On peut considérer que le data analyst ne nécessite pas particulièrement de prérequis en programmation pour débuter. Toutes les notions sont abordées dans la formation de Datascientest . En effet, il n’est pas nécessaire de maitriser, en amont, les premières notions de programmation et de data science, parce que la formation Datascientest est complète ! A la différence du data scientist pour qui une base en programmation est préférable au démarrage.
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