Comment devenir un Data Analyst par ses propres moyens en seulement 3 mois.

Data Analyst et Data Scientist sont des mots à la mode de nos jours. Ces derniers temps, nous avons constaté un engouement soudain pour ce type de carrière. Un poste de Data Analyst présente d’innombrables avantages, notamment en termes de rémunération, et c’est l’une des nombreuses raisons pour lesquelles tout le monde est si enthousiaste à son sujet. Mais l’analyse de données n’est pas un jeu d’enfant et comporte ses propres difficultés. Alors, avant de vous laisser séduire par ses avantages, vérifiez les faits et assurez-vous que ce poste vous convient.

Comme il s’agit d’un rôle émergent, il n’y a pas de programme fixe à suivre. A l’heure actuelle, il existe des tas de cours payants en ligne et des bootcamps qui vous assurent de devenir un Data Analyst prêt à travailler. Mais honnêtement, je pense que vous pouvez devenir un Data Analyst sans dépenser un centime. Tout ce dont vous avez besoin, c’est de consacrer 3-4 heures par jour et d’avoir une connexion Internet stable. Pour vous aider dans votre cheminement, voici un bref blog sur ce qu’est exactement un Data Analyst et, plus important encore, sur la façon de le devenir par soi-même sans trop de frais.

PS : Si les certificats ont leur place pour prouver vos compétences, suivre un cours juste pour obtenir un certificat ne vous sera d’aucune utilité. Donc, quel que soit le cours que vous suivez, assurez-vous d’apprendre, de pratiquer et d’acquérir cette compétence.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

« Dans les temps modernes, les données détiennent toutes les réponses, mais l’essentiel est de poser les bonnes questions !!! ».

En termes simples, le rôle d’un Data Analyst est de collecter, traiter et analyser de grands ensembles de données.

L’époque actuelle génère d’énormes volumes de données, que l’on appelle désormais Big Data. Ces données peuvent prendre la forme de commentaires de clients, de comptes, de logistique, d’études de marché, etc. Un Data Analyst prend ces données et détermine de nombreuses mesures, comme la manière d’améliorer l’expérience client, le prix des nouveaux matériaux et la réduction des coûts de transport, pour n’en citer que quelques-unes.

En d’autres termes, le Data Analyst est celui qui transforme ces données brutes en informations afin d’en tirer des conclusions significatives et exploitables. Ces informations sont ensuite utilisées pour aider les entreprises à prendre des décisions intelligentes. Et ces informations sont ensuite utilisées par les entreprises de nombreuses façons, de l’élaboration de stratégies de marketing à l’amélioration du processus de production.

Statistiques

La première compétence requise pour devenir un bon Data Analyst est la statistique. Les compétences statistiques sont cruciales pour interpréter correctement les données. Les sujets de base comme les types de données, les types de graphiques de base, l’agrégation des données, la variation des données doivent être couverts et une semaine suffira pour cela. Une expertise de niveau débutant en statistiques est suffisante.

Excel avancé

Microsoft Excel est à ce jour l’outil de traitement des données le plus important du secteur. Excel n’est pas seulement une feuille de calcul, mais un outil qui offre des fonctionnalités importantes pour structurer les données de manière pratique et sans problème.

Des fonctionnalités telles que les filtres de données, les fonctions, les formules, les graphiques et les tracés, les tableaux croisés dynamiques, les vlookup et les macros VBA doivent être couvertes en une semaine pour effectuer des analyses de données. Une expertise d’Excel de niveau débutant à avancé est nécessaire pour un bon Data Analyst.

SQL

Il ne fait aucun doute que les données jouent un rôle essentiel dans la vie d’un Data Analyst et que vous devez donc maîtriser la gestion des données, qui comprend l’extraction, la transformation et le chargement des données. SQL est un outil formidable qui exécute des requêtes grâce auxquelles vous pouvez manipuler les données en effectuant des tâches telles que le stockage des données, la lecture des données, la création d’une nouvelle table et la suppression des anciennes données ou des déchets. Des sujets tels que Joins, Unions, Order by et Group by doivent être couverts. Une expertise de niveau intermédiaire en SQL est donc nécessaire.

Outils de BI

La visualisation de données aide à transmettre votre histoire en mots simples pour que tout le monde puisse comprendre. Les semaines 3 et 4 peuvent être consacrées à l’apprentissage des outils de BI pour la visualisation des données. La visualisation des données vous permet de trouver des modèles dans les données, ce qui vous permet de créer une bonne histoire à présenter à vos clients.

Power BI, Tableau et Qlik sense sont les trois outils les plus populaires dans le secteur. Cependant, vous pouvez apprendre un ou deux outils et cela devrait suffire à faire de vous un bon Data Analyst. Je recommande personnellement Tableau, car je le trouve plus facile et plus pratique en comparaison. Une expertise de niveau débutant à intermédiaire est requise.

Python

La programmation occupe une place remarquable dans votre parcours. Bien que Python et R soient tous deux des langages de programmation largement acceptés pour l’analyse des données, je suggère Python en raison de sa lisibilité et de sa facilité d’apprentissage.

Les concepts de base et intermédiaires de Python ou de tout autre langage comme les conditionnels, les boucles, les fonctions, la lecture et l’écriture, etc. doivent être couverts pour effectuer une analyse efficace. Si vous êtes déjà un programmeur Python, vous pouvez sauter cette partie et vous concentrer sur les bibliothèques Python. Si vous êtes débutant, il vous faudra environ 1 à 2 semaines pour couvrir ces sujets.

Numpy, Pandas, Matplotlib

Ce sont les bibliothèques fournies par Python pour la visualisation des données et d’autres objectifs. Numpy et Pandas sont essentiels pour l’analyse des données, tandis que Matplotlib et Seaborn vous permettent de visualiser vos données. Vous pouvez apprendre soit Matplotlib soit Seaborn car les deux servent le même objectif.

Projets, portfolio et curriculum vitae

Maintenant que vous avez acquis toutes les compétences requises, vous devez les mettre en valeur et vous démarquer des autres pour décrocher un emploi. Les projets et les portfolios le feront pour vous, alors investissez beaucoup de temps dans leur préparation. Vous trouverez de plus en plus de jeux de données sur Kaggle pour réaliser vos projets. Faites un peu de recherche et commencez à travailler dessus. Une fois que c’est fait, préparez un CV perspicace et commencez à postuler pour des emplois et des stages.

Compétences en communication

Pour que les autres comprennent vos données et vos conclusions, vous devez présenter vos données sous forme de récit avec des résultats et des valeurs concrètes afin que les autres puissent comprendre ce que vous dites. Une bonne aptitude à la communication est donc indispensable pour un Data Analyst. Pour vous former au métier de Data Analyst, le Bootcamp Data Analyst de DATAROCKSTARS est idéal !

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