La transition vers une carrière dans l’analyse de données peut signifier un emploi stable dans une industrie bien rémunérée une fois que vous avez les bonnes compétences.
Chaque année, il y a plus de demandes d’analystes de données et de scientifiques qu’il n’y a de personnes possédant les bonnes compétences pour remplir ces rôles [ 1 ]. Mais quelles sont les compétences les plus demandées dans le monde des données ? Pour vous préparer à une nouvelle carrière dans le domaine en pleine croissance de l’analyse de données , commencez par développer ces 7 compétences d’analyste de données recherchées pour être embauché en 2022.
Examinons de plus près ce qu’ils sont et comment vous pouvez commencer à les apprendre.
1. SQL
Le langage de requête structuré, ou SQL , est le langage standard utilisé pour communiquer avec les bases de données. La connaissance de SQL vous permet de mettre à jour, d’organiser et d’interroger les données stockées dans des bases de données relationnelles, ainsi que de modifier les structures de données (schéma).
Étant donné que presque tous les analystes de données devront utiliser SQL pour accéder aux données de la base de données d’une entreprise, il s’agit sans doute de la compétence la plus importante à apprendre pour obtenir un emploi. En fait, il est courant que les entretiens avec les analystes de données incluent une sélection technique avec SQL.
Heureusement, SQL est l’un des langages les plus faciles à apprendre.
2. Programmation statistique
Les langages de programmation statistique, comme R ou Python , vous permettent d’effectuer des analyses avancées d’une manière qu’Excel ne peut pas effectuer. Être capable d’écrire des programmes dans ces langages signifie que vous pouvez nettoyer, analyser et visualiser de grands ensembles de données plus efficacement.
Les deux langages sont open source, et c’est une bonne idée d’en apprendre au moins un. Il y a un débat sur la langue qui convient le mieux à l’analyse des données. Les deux langages peuvent accomplir des tâches similaires en science des données. Alors que R a été conçu spécifiquement pour l’analyse, Python est le plus populaire des deux et a tendance à être un langage plus facile à apprendre (surtout si c’est votre premier).
3. Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique, une branche de l’intelligence artificielle (IA), est devenu l’un des développements les plus importants de la science des données. Cette compétence se concentre sur la création d’algorithmes conçus pour trouver des modèles dans des ensembles de données volumineux, améliorant ainsi leur précision au fil du temps.
Plus un algorithme d’apprentissage automatique traite de données, plus il devient « intelligent », ce qui permet des prédictions plus précises.
On ne s’attend généralement pas à ce que les analystes de données maîtrisent l’apprentissage automatique. Mais développer vos compétences en machine learning pourrait vous donner un avantage concurrentiel et vous mettre sur la voie d’une future carrière de data scientist.
4. Probabilités et statistiques
Les statistiques font référence au domaine des mathématiques et des sciences concernées par la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation de données. Cela peut sembler familier – cela correspond étroitement à la description de ce que fait un analyste de données .
Avec une base solide en probabilités et en statistiques, vous serez mieux en mesure de :
• Identifier les modèles et les tendances dans les données
• Évitez les préjugés, les sophismes et les erreurs logiques dans votre analyse
• Produire des résultats précis et fiables
5. Gestion des données
La gestion des données fait référence aux pratiques de collecte, d’organisation et de stockage des données de manière efficace, sécurisée et rentable. Alors que certaines organisations auront des rôles dédiés à la gestion des données (architectes et ingénieurs de données, administrateurs de bases de données et analystes de la sécurité des informations), les analystes de données gèrent souvent les données dans une certaine mesure.
Différentes entreprises utiliseront différents systèmes de gestion de données. Au fur et à mesure que vous développez vos compétences, cela peut vous aider à acquérir une compréhension globale du fonctionnement des bases de données, à la fois dans les environnements physiques et cloud.
6. Visualisation statistique
Recueillir des informations à partir des données n’est qu’une partie du processus d’analyse des données. Un autre élément fondamental consiste à raconter une histoire avec ces informations pour aider à éclairer de meilleures décisions commerciales. C’est là qu’intervient la visualisation des données. En tant qu’analyste de données, vous pouvez utiliser des tableaux, des graphiques, des cartes et d’autres représentations visuelles des données pour vous aider à présenter vos résultats de manière facile à comprendre.
Améliorer vos compétences en visualisation de données signifie souvent apprendre un logiciel de visualisation, comme Tableau. Ce logiciel standard de l’industrie vous permet de transformer votre analyse en tableaux de bord, modèles de données, visualisations et rapports de business intelligence.
7. Économétrie
Avec l’économétrie, les analystes appliquent des modèles de données statistiques et mathématiques au domaine de l’économie pour aider à prévoir les tendances futures sur la base de données historiques. Comprendre l’économétrie est essentiel pour les analystes de données à la recherche d’un emploi dans le secteur financier, en particulier dans les banques d’investissement et les fonds spéculatifs.
Conseils pour acquérir des compétences en analyse de données
Les analystes de données tirent parti de ces compétences techniques et d’autres pour aider à éclairer les décisions au sein de leurs organisations. Consacrer du temps et des efforts pour acquérir ces compétences peut vous préparer à une carrière réussie en tant qu’analyste de données. Voici quelques conseils rapides pour commencer :
• Prévoyez du temps pour travailler régulièrement vos compétences
• Apprends de tes erreurs
• Entraînez-vous avec de vrais projets de données
• Rejoignez une communauté de données en ligne
• Développez vos compétences petit à petit
Si vous êtes prêt à commencer à développer vos compétences, découvrez d’autres conseils pour relever le défi .
Comment inclure des compétences d’analyste de données sur votre CV
Au fur et à mesure que vous ajoutez de nouvelles compétences à votre boîte à outils d’analyste de données, assurez-vous de les mettre également à jour sur votre CV. Incluez une section « compétences » avec une liste à puces d’environ cinq de vos principales compétences en matière de données. Si vous indiquez une compétence sur votre CV, soyez prêt à en discuter lors de votre entretien .
C’est aussi une bonne idée d’intégrer vos compétences dans le contexte. Lorsque vous incluez des projets d’analyse de données ou des rôles précédents, essayez d’inclure une phrase sur la façon dont vous avez utilisé une compétence particulière pour accomplir une tâche (par exemple, « Écrire un script Python pour récupérer des données à l’aide de l’API Twitter officielle » ou « Utiliser Tableau pour visualiser les ventes de produits heures supplémentaires »).
Chaque année, il y a plus de demandes d’analystes de données et de scientifiques qu’il n’y a de personnes possédant les bonnes compétences pour remplir ces rôles [ 1 ]. Mais quelles sont les compétences les plus demandées dans le monde des données ? Pour vous préparer à une nouvelle carrière dans le domaine en pleine croissance de l’analyse de données , commencez par développer ces 7 compétences d’analyste de données recherchées pour être embauché en 2022.
Examinons de plus près ce qu’ils sont et comment vous pouvez commencer à les apprendre.
1. SQL
Le langage de requête structuré, ou SQL , est le langage standard utilisé pour communiquer avec les bases de données. La connaissance de SQL vous permet de mettre à jour, d’organiser et d’interroger les données stockées dans des bases de données relationnelles, ainsi que de modifier les structures de données (schéma).
Étant donné que presque tous les analystes de données devront utiliser SQL pour accéder aux données de la base de données d’une entreprise, il s’agit sans doute de la compétence la plus importante à apprendre pour obtenir un emploi. En fait, il est courant que les entretiens avec les analystes de données incluent une sélection technique avec SQL.
Heureusement, SQL est l’un des langages les plus faciles à apprendre.
2. Programmation statistique
Les langages de programmation statistique, comme R ou Python , vous permettent d’effectuer des analyses avancées d’une manière qu’Excel ne peut pas effectuer. Être capable d’écrire des programmes dans ces langages signifie que vous pouvez nettoyer, analyser et visualiser de grands ensembles de données plus efficacement.
Les deux langages sont open source, et c’est une bonne idée d’en apprendre au moins un. Il y a un débat sur la langue qui convient le mieux à l’analyse des données. Les deux langages peuvent accomplir des tâches similaires en science des données. Alors que R a été conçu spécifiquement pour l’analyse, Python est le plus populaire des deux et a tendance à être un langage plus facile à apprendre (surtout si c’est votre premier).
3. Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique, une branche de l’intelligence artificielle (IA), est devenu l’un des développements les plus importants de la science des données. Cette compétence se concentre sur la création d’algorithmes conçus pour trouver des modèles dans des ensembles de données volumineux, améliorant ainsi leur précision au fil du temps.
Plus un algorithme d’apprentissage automatique traite de données, plus il devient « intelligent », ce qui permet des prédictions plus précises.
On ne s’attend généralement pas à ce que les analystes de données maîtrisent l’apprentissage automatique. Mais développer vos compétences en machine learning pourrait vous donner un avantage concurrentiel et vous mettre sur la voie d’une future carrière de data scientist.
4. Probabilités et statistiques
Les statistiques font référence au domaine des mathématiques et des sciences concernées par la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation de données. Cela peut sembler familier – cela correspond étroitement à la description de ce que fait un analyste de données .
Avec une base solide en probabilités et en statistiques, vous serez mieux en mesure de :
• Identifier les modèles et les tendances dans les données
• Évitez les préjugés, les sophismes et les erreurs logiques dans votre analyse
• Produire des résultats précis et fiables
5. Gestion des données
La gestion des données fait référence aux pratiques de collecte, d’organisation et de stockage des données de manière efficace, sécurisée et rentable. Alors que certaines organisations auront des rôles dédiés à la gestion des données (architectes et ingénieurs de données, administrateurs de bases de données et analystes de la sécurité des informations), les analystes de données gèrent souvent les données dans une certaine mesure.
Différentes entreprises utiliseront différents systèmes de gestion de données. Au fur et à mesure que vous développez vos compétences, cela peut vous aider à acquérir une compréhension globale du fonctionnement des bases de données, à la fois dans les environnements physiques et cloud.
6. Visualisation statistique
Recueillir des informations à partir des données n’est qu’une partie du processus d’analyse des données. Un autre élément fondamental consiste à raconter une histoire avec ces informations pour aider à éclairer de meilleures décisions commerciales. C’est là qu’intervient la visualisation des données. En tant qu’analyste de données, vous pouvez utiliser des tableaux, des graphiques, des cartes et d’autres représentations visuelles des données pour vous aider à présenter vos résultats de manière facile à comprendre.
Améliorer vos compétences en visualisation de données signifie souvent apprendre un logiciel de visualisation, comme Tableau. Ce logiciel standard de l’industrie vous permet de transformer votre analyse en tableaux de bord, modèles de données, visualisations et rapports de business intelligence.
7. Économétrie
Avec l’économétrie, les analystes appliquent des modèles de données statistiques et mathématiques au domaine de l’économie pour aider à prévoir les tendances futures sur la base de données historiques. Comprendre l’économétrie est essentiel pour les analystes de données à la recherche d’un emploi dans le secteur financier, en particulier dans les banques d’investissement et les fonds spéculatifs.
Conseils pour acquérir des compétences en analyse de données
Les analystes de données tirent parti de ces compétences techniques et d’autres pour aider à éclairer les décisions au sein de leurs organisations. Consacrer du temps et des efforts pour acquérir ces compétences peut vous préparer à une carrière réussie en tant qu’analyste de données. Voici quelques conseils rapides pour commencer :
• Prévoyez du temps pour travailler régulièrement vos compétences
• Apprends de tes erreurs
• Entraînez-vous avec de vrais projets de données
• Rejoignez une communauté de données en ligne
• Développez vos compétences petit à petit
Si vous êtes prêt à commencer à développer vos compétences, découvrez d’autres conseils pour relever le défi .
Comment inclure des compétences d’analyste de données sur votre CV
Au fur et à mesure que vous ajoutez de nouvelles compétences à votre boîte à outils d’analyste de données, assurez-vous de les mettre également à jour sur votre CV. Incluez une section « compétences » avec une liste à puces d’environ cinq de vos principales compétences en matière de données. Si vous indiquez une compétence sur votre CV, soyez prêt à en discuter lors de votre entretien .
C’est aussi une bonne idée d’intégrer vos compétences dans le contexte. Lorsque vous incluez des projets d’analyse de données ou des rôles précédents, essayez d’inclure une phrase sur la façon dont vous avez utilisé une compétence particulière pour accomplir une tâche (par exemple, « Écrire un script Python pour récupérer des données à l’aide de l’API Twitter officielle » ou « Utiliser Tableau pour visualiser les ventes de produits heures supplémentaires »).