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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").
Un analyste de données collecte, nettoie et interprète des ensembles de données afin de répondre à une question ou de résoudre un problème. Ils peuvent travailler dans de nombreux secteurs, notamment les affaires, la finance, la justice pénale, la science, la médecine et le gouvernement.
Quel type de clients une entreprise doit-elle cibler dans sa prochaine campagne publicitaire ? Quel groupe d'âge est le plus vulnérable à une maladie particulière ? Quels modèles de comportement sont liés à la fraude financière ?
Ce sont les types de questions auxquelles vous pourriez être amené à répondre en tant qu'analyste de données. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur ce qu'est un analyste de données, sur les compétences dont vous aurez besoin et sur la façon dont vous pouvez vous lancer sur la voie pour le devenir.
Qu'est-ce que l'analyse des données ?
L'analyse des données est le processus qui consiste à glaner des informations à partir des données pour aider à éclairer de meilleures décisions commerciales. Le processus d'analyse des données passe généralement par cinq phases itératives :
• Identifiez les données que vous souhaitez analyser
• Recueillir les données
• Nettoyer les données en vue de l'analyse
• Analyser les données
• Interpréter les résultats de l'analyse
L'analyse des données peut prendre différentes formes, selon la question à laquelle vous essayez de répondre. Vous pouvez en savoir plus sur les types d'analyse de données ici. En bref, l'analyse descriptive nous dit ce qui s'est passé, l'analyse diagnostique nous dit pourquoi cela s'est produit, l'analyse prédictive forme des projections sur l'avenir et l'analyse prescriptive crée des conseils exploitables sur les actions à entreprendre.
Tâches et responsabilités de l'analyste de données
Un analyste de données est une personne dont le travail consiste à collecter et interpréter des données afin de résoudre un problème spécifique. Le rôle comprend beaucoup de temps passé avec les données, mais implique également la communication des résultats.
Voici ce que de nombreux analystes de données font au quotidien :
• Collecter des données : les analystes collectent souvent eux-mêmes les données. Cela peut inclure la réalisation d'enquêtes, le suivi des caractéristiques des visiteurs sur le site Web d'une entreprise ou l'achat d'ensembles de données auprès de spécialistes de la collecte de données.
• Nettoyer les données : les données brutes peuvent contenir des doublons, des erreurs ou des valeurs aberrantes. Nettoyer les données signifie maintenir la qualité des données dans une feuille de calcul ou via un langage de programmation afin que vos interprétations ne soient pas erronées ou biaisées.
• Données de modèle : il s'agit de créer et de concevoir les structures d'une base de données. Vous pouvez choisir les types de données à stocker et à collecter, établir comment les catégories de données sont liées les unes aux autres et déterminer comment les données apparaissent réellement.
• Interpréter les données : L'interprétation des données impliquera de trouver des modèles ou des tendances dans les données qui vous aideront à répondre à la question posée.
• Présent : Communiquer les résultats de vos découvertes sera un élément clé de votre travail. Pour ce faire, vous assemblez des visualisations telles que des tableaux et des graphiques, rédigez des rapports et présentez des informations aux parties intéressées.
Quels outils les analystes de données utilisent-ils ?
Au cours du processus d'analyse des données, les analystes utilisent souvent une grande variété d'outils pour rendre leur travail plus précis et efficace. Certains des outils les plus courants dans l'industrie de l'analyse de données comprennent :
• Microsoft Excel
• Feuilles Google
• SQL
• Tableau
• R ou Python
• SAS
• Microsoft Power BI
• Cahiers Jupyter
Salaire et perspectives d'emploi de l'analyste de données
Le salaire de base moyen d'un analyste de données aux États-Unis est de 69 517 $ en décembre 2021, selon Glassdoor. Cela peut varier en fonction de votre ancienneté, de l'endroit où vous vous trouvez aux États-Unis et d'autres facteurs.
Les analystes de données sont très demandés. Le Forum économique mondial l'a classé au deuxième rang des emplois en croissance aux États-Unis [ 1 ]. Le Bureau of Labor Statistics signale également que les professions connexes ont des taux de croissance extrêmement élevés.
De 2020 à 2030, les postes d'analystes en recherche opérationnelle devraient augmenter de 25 %, les analystes d'études de marché de 22 % et les mathématiciens et statisticiens de 33 %. C'est beaucoup plus élevé que le taux de croissance de l'emploi total de 7,7 %.
Types d'analystes de données
Comme la technologie avancée a rapidement élargi les types et la quantité d'informations que nous pouvons collecter, savoir comment collecter, trier et analyser des données est devenu un élément crucial de presque toutes les industries. Vous trouverez des analystes de données dans les secteurs de la justice pénale, de la mode, de l'alimentation, de la technologie, des affaires, de l'environnement et du secteur public, parmi bien d'autres.
Les personnes qui effectuent des analyses de données peuvent avoir d'autres titres tels que :
• Analyste médical et des soins de santé
• Analyste de marché
• Analyste d'affaires
• Analyste en intelligence d'affaires
• Analyste en recherche opérationnelle
• Analyste du renseignement
Comment devenir analyste de données
Il y a plus d'un chemin vers une carrière d'analyste de données. Que vous veniez tout juste de terminer vos études ou que vous cherchiez à changer de carrière, la première étape consiste souvent à évaluer vos compétences transférables et à développer les nouvelles compétences dont vous aurez besoin dans ce nouveau rôle.
Compétences techniques de l'analyste de données
• Outils de base de données : Microsoft Excel et SQL devraient être les piliers de la boîte à outils de tout analyste de données. Bien qu'Excel soit omniprésent dans tous les secteurs, SQL peut gérer de plus grands ensembles de données et est largement considéré comme une nécessité pour l'analyse des données.
• Langages de programmation : Apprendre un langage de programmation statistique comme Python ou R vous permettra de gérer de grands ensembles de données et d'effectuer des équations complexes. Bien que Python et R soient parmi les plus courants, il est judicieux de consulter plusieurs descriptions de poste d'un poste qui vous intéresse afin de déterminer quel langage sera le plus utile à votre secteur.
• Visualisation des données : Présenter vos résultats de manière claire et convaincante est essentiel pour être un bon analyste de données. Savoir comment présenter au mieux les informations sous forme de tableaux et de graphiques garantira que les collègues, les employeurs et les parties prenantes comprendront votre travail. Tableau, Jupyter Notebook et Excel font partie des nombreux outils utilisés pour créer des visuels.
• Statistiques et mathématiques : Connaître les concepts sous-jacents à ce que font réellement les outils de données vous aidera énormément dans votre travail. Avoir une solide compréhension des statistiques et des mathématiques vous aidera à déterminer quels outils sont les meilleurs à utiliser pour résoudre un problème particulier, vous aidera à détecter les erreurs dans vos données et à mieux comprendre les résultats.
Compétences en milieu de travail d'analyste de données
• Résolution de problèmes : un analyste de données doit avoir une bonne compréhension de la question posée et du problème à résoudre. Ils devraient également être en mesure de trouver des modèles ou des tendances qui pourraient révéler une histoire. Avoir les compétences de pensée critique vous permettra de vous concentrer sur les bons types de données, de reconnaître les méthodes d'analyse les plus révélatrices et de combler les lacunes dans votre travail.
• Communication : Être capable de faire passer vos idées à d'autres personnes sera crucial pour votre travail en tant qu'analyste de données. De solides compétences écrites et orales pour communiquer avec des collègues et d'autres parties prenantes sont de bons atouts pour les analystes de données.
• Connaissance de l'industrie : Connaître l'industrie dans laquelle vous travaillez (soins de santé, affaires, finance ou autre) vous donnera un avantage dans votre travail et dans vos candidatures. Si vous essayez de percer dans une industrie spécifique, prenez le temps de prêter attention aux nouvelles de votre industrie ou lisez un livre sur le sujet. Cela peut vous familiariser avec les principaux enjeux et tendances de l'industrie.
En savoir plus : 7 compétences d'analyste de données recherchées pour être embauché
Parcours pour devenir analyste de données
L'acquisition de ces compétences est la première étape pour devenir analyste de données. Voici quelques itinéraires que vous pouvez emprunter pour les obtenir suffisamment flexibles pour s'adapter à votre vie.
• Certificat professionnel : les programmes de certificat professionnel d'entrée de gamme ne nécessitent généralement aucune expérience préalable dans le domaine. Ils peuvent vous enseigner des compétences de base comme SQL ou les statistiques tout en vous donnant la possibilité de créer des projets pour votre portefeuille et de fournir des commentaires en temps réel sur votre travail.
• Baccalauréat : Le Bureau of Labor Statistics recommande un baccalauréat pour les emplois qui impliquent l'analyse de données. Si vous envisagez d'obtenir un diplôme pour devenir analyste de données, concentrer vos cours sur les statistiques, les mathématiques ou l'informatique peut vous donner une longueur d'avance auprès d'employeurs potentiels. De nombreux diplômes de licence en ligne ont un horaire flexible afin que vous puissiez adapter un diplôme à vos priorités.
• Auto-apprentissage : si vous souhaitez un parcours qui n'inclut pas de formation formelle, il est possible d'acquérir par vous-même les compétences nécessaires à l'analyse des données.
Évolution de carrière d'analyste de données
Être analyste de données peut également ouvrir des portes vers d'autres carrières. Beaucoup de ceux qui commencent en tant qu'analystes de données continuent à travailler en tant que scientifiques de données. Comme les analystes, les data scientists utilisent les statistiques, les mathématiques et l'informatique pour analyser les données. Un scientifique, cependant, peut utiliser des techniques avancées pour construire des modèles et d'autres outils pour fournir des informations sur les tendances futures.
Si vous débutez dans l'analyse de données, vous constaterez que l'une des compétences les plus importantes est la maîtrise d'un langage de programmation statistique. Les analystes de données utilisent SQL (Structured Query Language) pour communiquer avec les bases de données, mais lorsqu'il s'agit de nettoyer, manipuler, analyser et visualiser des données, vous envisagez soit Python, soit R.
Python vs R : Quelle est la différence ?
Python et R sont tous deux des langages open source gratuits qui peuvent s'exécuter sur Windows, macOS et Linux. Les deux peuvent gérer à peu près n'importe quelle tâche d'analyse de données , et les deux sont considérés comme des langages relativement faciles à apprendre, en particulier pour les débutants. Alors, lequel devriez-vous choisir d'apprendre (ou d'apprendre en premier) ? Avant de creuser les différences, voici un aperçu général de chaque langue.
Qu'est-ce que Python ?
Python est un langage de programmation généraliste de haut niveau connu pour sa syntaxe intuitive qui imite le langage naturel. Vous pouvez utiliser le code Python pour une grande variété de tâches, mais trois applications populaires incluent :
• Science des données et analyse des données
• Développement d'applications Web
• Automatisation/script
Que signifie « haut niveau » ?
Un langage de programmation de haut niveau présente une syntaxe facile à lire et à comprendre pour les humains. Les langages de bas niveau sont ceux qui peuvent être facilement compris par une machine. Python, C++, C# et Java sont des exemples de langages de haut niveau.
Lorsque vous écrivez du code dans un langage de haut niveau, il est converti en un langage de bas niveau, ou code machine, que votre ordinateur peut reconnaître et exécuter.
C'est quoi R ?
R est un environnement logiciel et un langage de programmation statistique conçu pour le calcul statistique et la visualisation de données. Les nombreuses capacités de R ont tendance à se répartir en trois grandes catégories :
• Manipulation des données
• Analyses statistiques
• Visualiser les données
Comment choisir entre Python et R ?
Il n'y a pas de mauvais choix lorsqu'il s'agit d'apprendre Python ou R. Les deux sont des compétences recherchées et vous permettront d'effectuer à peu près n'importe quelle tâche d'analyse de données que vous rencontrerez. Lequel est le meilleur pour vous dépendra en fin de compte de vos antécédents, de vos intérêts et de vos objectifs de carrière.
Lorsque vous prenez votre décision, voici quelques éléments à considérer.
Python et R : en chiffres
Selon plusieurs indices de langage de programmation populaires, TIOBE [ 1 ], Stack Overflow [ 2 ], PYPL [ 3 ] et RedMonk, [ 4 ] Python est de loin le langage le plus populaire dans la communauté technologique au sens large.
Bien que cela ne signifie pas nécessairement qu'il est meilleur, cela suggère qu'il est plus largement utilisé et peut avoir une communauté plus solide pour un support et un développement continus.
Courbe d'apprentissage
Python et R sont tous deux considérés comme des langages assez faciles à apprendre. Python a été conçu à l'origine pour le développement de logiciels. Si vous avez une expérience antérieure avec Java ou C++, vous pourrez peut-être apprendre Python plus naturellement que R. Si vous avez une formation en statistiques, en revanche, R pourrait être un peu plus facile.
Dans l'ensemble, la syntaxe facile à lire de Python lui confère une courbe d'apprentissage plus fluide. R a tendance à avoir une courbe d'apprentissage plus abrupte au début, mais une fois que vous comprenez comment utiliser ses fonctionnalités, cela devient beaucoup plus facile.
Conseil : Une fois que vous avez appris un langage de programmation, il est généralement plus facile d'en apprendre un autre.
Compagnie
En général, c'est une bonne idée de « parler » la même langue que l'équipe avec laquelle vous allez travailler. Cela facilite le partage de code et la collaboration sur des projets.
Si vous débutez, vous ne savez peut-être pas pour quelle entreprise vous travaillerez éventuellement. Jetez un œil à quelques offres d'emploi pour les entreprises et les industries qui vous intéressent le plus. Ont-ils tendance à répertorier R ou Python comme une exigence ? Cela pourrait être une bonne indication de la direction à prendre pour votre apprentissage.
Forces et faiblesses
Bien que Python et R puissent accomplir bon nombre des mêmes tâches de données, ils ont chacun leurs propres atouts. Si vous savez que vous passerez beaucoup de temps sur certaines tâches de données, vous voudrez peut-être donner la priorité au langage qui excelle dans ces tâches.
Python est meilleur pour... R c'est mieux pour...
Manipuler des quantités massives de données Création de graphiques et de visualisations de données
Construire des modèles d'apprentissage en profondeur Construire des modèles statistiques
Effectuer des tâches non statistiques, telles que le grattage Web, l'enregistrement dans des bases de données et l'exécution de workflows Son écosystème robuste de packages statistiques
Cheminement de carrière
Réfléchissez à la façon dont l'apprentissage d'un langage de programmation s'inscrit dans vos objectifs de carrière à plus long terme. Si vous êtes passionné par les parties de calcul statistique et de visualisation de données de l'analyse de données , R pourrait vous convenir.
Si, d'un autre côté, vous souhaitez devenir un scientifique des données et travailler avec le big data, l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage en profondeur, Python serait le meilleur choix.
Il en va de même si vos intérêts personnels ou professionnels s'étendent au-delà des données et à la programmation, au développement ou à d'autres domaines informatiques. Python est un langage à usage général utilisé pour un éventail de tâches beaucoup plus large que R.
Comment apprendre R ou Python : Options pour commencer
Python et R sont tous deux d'excellents langages pour les données. Ils conviennent également aux débutants sans expérience de codage préalable. Heureusement, quelle que soit la langue que vous choisissez d'étudier en premier, vous trouverez un large éventail de ressources et de matériel pour vous aider tout au long du processus. Ce ne sont là que quelques options pour commencer.
Gagner un Certificat Professionnel
L'obtention d' un certificat professionnel Google Data Analytics ou d'un certificat professionnel IBM Data Analyst vous donne un cadre pour apprendre un langage de programmation statistique dans le contexte plus large de l'analyse de données. Le certificat Google enseigne R et le certificat IBM enseigne Python. Les deux incluent d'autres compétences prêtes à l'emploi, telles que SQL, les feuilles de calcul et la visualisation de données. Non seulement vous pouvez apprendre à programmer, mais vous pouvez aussi apprendre comment toutes ces compétences critiques en matière de données fonctionnent ensemble.
Conseil : Pour de nombreux apprenants, il peut être préférable de choisir une langue et de maîtriser plutôt que d'essayer d'apprendre les deux en même temps.