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.
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pour aider à résoudre des problèmes. Voici comment vous pouvez commencer sur un chemin pour le devenir.