Comment devenir un analyste de données d’ici 2020 ?
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Voici cinq étapes à considérer si vous êtes intéressé par une carrière en science des données :
- Obtenez un baccalauréat dans un domaine qui met l’accent sur les compétences analytiques et statistiques, comme l’informatique ou les mathématiques.
- Acquérir des compétences significatives en analyse de données
- Pensez à la possibilité d’obtenir une certification
- Commencez votre carrière en tant qu’analyste de données de premier échelon.
- Obtenez une maîtrise en analyse de données
Que fait exactement un analyste de données ?
L’analyste de données collecte des données, les traite et effectue des analyses statistiques sur d’énormes ensembles de données. Il ou elle analyse les façons dont les données peuvent être utilisées pour répondre à des questions et résoudre des problèmes. L’analyse des données a changé grâce au développement des ordinateurs et à une tendance croissante à l’imbrication des technologies. L’introduction de la base de données relationnelle a donné aux analystes de données une nouvelle perspective, car ils pouvaient utiliser le langage SQL pour obtenir des données plus rapidement.
Une description de poste typique pour l’analyste de données
La majorité des emplois dans le domaine de l’analyse des données nécessitent la collecte et le nettoyage de données afin de trouver des tendances et des modèles commerciaux. Le travail quotidien d’un analyste de données diffère selon l’industrie ou l’entreprise ou le type d’analyse de données que vous considérez comme votre spécialisation. Les analystes de données peuvent être responsables du développement de tableaux de bord, de la création et de la maintenance de systèmes relationnels et de bases de données pour divers départements de leur entreprise à l’aide du logiciel de veille stratégique Tableau ainsi que de la programmation.
La majorité des analystes de données travaillent aux côtés des équipes informatiques, des gestionnaires et/ou des scientifiques des données pour établir les objectifs d’une organisation. Ils collectent et nettoient des données provenant de sources primaires et secondaires, puis examinent et interprètent leurs résultats à l’aide de méthodes et d’outils traditionnels d’analyse statistique. Dans la majorité des cas, ils trouvent des modèles, des tendances et des corrélations dans des ensembles de données complexes et découvrent de nouvelles possibilités d’améliorer les processus. Les analystes de données doivent également rédiger des documents basés sur les résultats de leurs recherches et présenter les prochaines étapes aux principales parties prenantes.
Qualifications des analystes de données
Compétences essentielles pour les analystes de données
Langages de programmation (R/SAS) : les analystes de données doivent maîtriser un langage et avoir une bonne compréhension de certains autres langages. Les analystes de données utilisent des langages de programmation comme R et SAS pour le nettoyage des données, l’analyse statistique et la visualisation des données.
Pensée analytique et créative : La curiosité et la créativité sont les principales caractéristiques d’un analyste de données compétent. Une base solide en méthodes statistiques est essentielle, mais il est encore plus crucial de réfléchir aux problèmes avec une approche analytique et créative. Cela permettra à l’analyste de développer des questions de recherche intrigantes qui aideront l’entreprise à comprendre le problème en question.
Communication efficace et efficiente Les analystes de données doivent transmettre clairement leurs conclusions, que ce soit à un public ou à un groupe plus restreint de cadres qui prennent des décisions commerciales. Une communication efficace est le facteur le plus important de la réussite.
Visualisation des données Une visualisation des données réussie est une question d’essais et de tâtonnements. Un analyste de données expérimenté est conscient des types de graphiques à employer, de la manière de mettre les visualisations à l’échelle et de s’adapter au public qui consulte les données.
Stockage des données : Les analystes de données sont employés dans les coulisses. Ils connectent des bases de données provenant de diverses sources pour former une base de données. Ils utilisent des langages d’interrogation pour rechercher et conserver les données.
Bases de données SQL : Les bases de données SQL sont des bases de données qui sont relationnelles et contiennent des données structurées. Les tables sont utilisées pour stocker les données, et l’analyste de données extrait des informations de diverses tables pour effectuer des analyses.
Langages de base de données pour les requêtes : Le langage d’interrogation le plus couramment utilisé par les analystes de données est le SQL et il existe de nombreuses variantes de ce langage comme PostreSQL, T-SQL, PL/SQL (Procedural Language/SQL).
Data Mining Cleaning and Munging Si les données ne sont pas bien organisées dans les bases de données, les analystes de données doivent utiliser d’autres outils pour rassembler les données non structurées. S’ils parviennent à collecter suffisamment de données, ils les nettoient, puis les traitent à l’aide d’un programme informatique.
Microsoft Excel avancé : Les analystes de données doivent maîtriser Excel et être en mesure de comprendre les techniques avancées d’analyse et de modélisation.
Apprentissage automatiqueLes analystes de données ayant des capacités d’apprentissage automatique sont très appréciés, même si cette compétence n’est pas une compétence standard dans la plupart des emplois d’analyste de données.
Responsabilités de l’analyste de données
Une journée typique d’un analyste de données
Le quotidien d’un analyste de données dépend de l’endroit où il travaille et des outils qu’il utilise. Certains n’utilisent pas de langages de programmation mais préfèrent utiliser des logiciels de statistiques ou Excel. En fonction du problème qu’ils cherchent à résoudre, les analystes peuvent effectuer des analyses de régression ou élaborer des visualisations de données. Les analystes experts sont souvent appelés « data scientists juniors » ou « data scientists en formation ». Dans certains cas, un analyste ou un scientifique peut rédiger des requêtes ou répondre à des demandes régulières le matin, puis développer des solutions personnalisées ou jouer avec des bases de données relationnelles, Hadoop ou NoSQL l’après-midi.
« Un aspect important de mon travail consiste à générer des projections de joueurs à utiliser dans le cadre du baseball fantastique. Ces projections alimentent les ligues par défaut dans nos salles de repêchage et fournissent des classements de joueurs pour la pré-saison ainsi que pour la saison en cours. Nos lecteurs et les utilisateurs de notre produit dépendent de l’exactitude des projections, c’est pourquoi il est crucial d’établir une base statistique solide pour ces projections. Au cours de la saison, nous bénéficions d’une grande interaction avec nos fans car une grande partie de notre travail consiste à répondre aux questions sur la valeur et les performances des joueurs. L’analyse des statistiques alimente nos suggestions, qu’elles soient créées par le biais des médias sociaux, de contenus écrits, audio ou vidéo, ou de podcasts. « Al Melchior, analyste de données sur les sports fantastiques chez CBSSports.com.
Quels sont les outils d’analyse de données qu’ils emploient ?
Voici quelques autres outils importants utilisés par les analystes de données pour accomplir leurs tâches :
- Google Analytics (GA) : GA aide les analystes à comprendre les données des clients telles que les modèles et les domaines de l’expérience client qui nécessitent une amélioration des pages de destination et des appels à l’action (CTA).
- Tableau Les analystes utilisent Tableau pour combiner et analyser les données. Ils peuvent partager et créer des tableaux de bord avec d’autres membres de l’équipe, et créer des visualisations.
- Système Jupyter Notebook : L’IDE Jupyter permet aux analystes de données de tester rapidement leur code. Les utilisateurs non techniques apprécient la simplicité de Jupyter Notebooks en raison de ses fonctionnalités simples.
- Github : Github est une plateforme de partage et de développement de projets techniques. Un incontournable pour les analystes de données utilisant la programmation orientée objet.
- AWS S3 : Une base de données en nuage. Les analystes de données peuvent utiliser la base de données en nuage pour stocker et récupérer d’énormes ensembles de données.
Possibilités d’emploi pour les analystes de données
Aujourd’hui, les analystes de données doivent être prêts à s’adapter à un nouveau contexte. Les emplois d’analyste sont de plus en plus compliqués. Les analystes expérimentés utilisent des méthodes de modélisation et d’analyse prédictive pour produire des données utiles et prendre des mesures. Ils doivent ensuite présenter ce qu’ils ont appris à un groupe de non-experts désorientés. Aussi, ils doivent passer d’analyste de données à scientifique de données.
On s’attend à ce que le nombre d’analystes dans le domaine des études de marché augmente de 20 %, et à ce que les emplois d’analystes d’entreprise connaissent une croissance de 14 %, ce qui est beaucoup plus élevé que le taux de croissance moyen selon les informations du Bureau of Labor Statistics. Étant donné que les analystes de données peuvent être intégrés dans une variété d’industries, y compris le secteur médical, la finance, la fabrication, les services professionnels de l’information et le commerce de détail, l’essor de la technologie entraîne une augmentation des postes d’analystes.
Salaire des analystes de données
Le salaire dépend des responsabilités de l’emploi. Un analyste qui a les capacités d’un scientifique des données peut être extrêmement cher.
Salaires des analystes de données :
Salaires moyens des analystes de données au poste d’entrée 84 000 $.
Salaire moyen des analystes de données 100 000
Le salaire moyen des meilleurs analystes de données se situe entre 118 000 et 142 500 $.
Les salaires des analystes de données en France sont généralement inférieurs de 30% à ceux de leurs collègues américains aux États-Unis.
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