Contenu

• Que fait un analyste de données?
• Sources de données et rôles
• Quelle est la différence entre un analyste de données et un scientifique des données?
• Compétences, qualifications et outils
• Exceller
• SQL

Un analyste de données manipule des données pour gagner sa vie. À une époque où les entreprises dépendent de plus en plus de jeux de données en constante expansion, cette compétence est plus importante que jamais. C’est aussi un produit très demandé.

L’un des principaux moteurs du futur marché de l’emploi sera l’Internet Of Things (IoT), qui fait référence à tous les appareils de votre maison connectés au Web. Tous ces concentrateurs intelligents, ampoules électriques et réfrigérateurs créent d’énormes quantités de données avec lesquelles les entreprises peuvent travailler (pour le meilleur ou pour le pire), et l’analyse des données jouera un rôle énorme dans ce secteur, selon la société d’analyse technologique Foote Partners.

Si vous recherchez une ligne de travail pérenne offrant de grandes opportunités dont vous pouvez potentiellement profiter chez vous, devenir analyste de données peut être fait pour vous. Jetons un coup d’œil aux compétences que vous devez acquérir et à la façon de commencer.

Que fait un analyste de données?

Un analyste de données est une personne qui tire des «informations utiles» d’importants ensembles de données. Cela signifie traduire les chiffres en anglais clair. Ils peuvent créer des rapports et des visualisations pour afficher ces informations et pour montrer des corrélations ou des tendances utiles. Les entreprises peuvent ensuite les utiliser pour informer leurs décisions.

Les analystes de données peuvent travailler au sein d’une même entreprise ou s’occuper de nombreux clients dans le cadre d’une agence.

Pour le marketing, un analyste de données pourrait être en mesure de déterminer qu'un pourcentage élevé de clients ayant acheté un produit X étaient des étudiantes en psychologie. Ils peuvent alors recommander au client de cibler davantage ce groupe démographique lors du marketing futur. Alternativement, ils pourraient remarquer une tendance montrant que de plus en plus d'hommes s'intéressent maintenant au produit. C'est aussi quelque chose que l'entreprise peut exploiter. Ils pourraient en outre trouver qu'il s'agit d'un groupe démographique auquel la concurrence ne s'adresse pas actuellement.

Un analyste de données traduit les chiffres en anglais clair

Le site Forecastwatch.com est un autre exemple concret, qui rassemble les prévisions de milliers de rapports différents et les compare aux rapports humains de la météo. En utilisant toutes ces informations, les prévisionnistes peuvent ensuite affiner et améliorer leurs modèles.

Sources de données et rôles

Ces ensembles de données peuvent provenir de différentes sources: statistiques des ventes, cartes de fidélité, comptes d'utilisateurs, commentaires des clients, applications et logiciels, analyse du trafic de sites Web, études de marché, études de laboratoire, etc.

Une grande partie de ce travail impliquera la création de rapports, qui fourniront des informations et des tendances pouvant être utiles à la direction. Les analystes de données devront également faire en sorte que les données «parlent» lorsqu’elles sont extraites de plusieurs sources différentes. Ils peuvent être nécessaires pour supprimer les données défectueuses (nettoyage). On peut même parfois leur demander de «masser» des données pour les rendre un peu plus sensibles aux objectifs de l’organisation!

Cela peut être un travail passionnant et enrichissant, et vous pouvez aider à orienter la direction d’une entreprise sur la base de données intelligentes basées sur les données. Cependant, il peut également s'agir d'un travail très fastidieux, à quelques pas de la saisie des données. S'occuper d'un seul tableur n'est ni stimulant ni gratifiant pour la plupart des gens. Votre rôle dépendra de l'organisation et de votre place au sein de celle-ci.

Quelle est la différence entre un analyste de données et un scientifique des données?

Une différence utile à comprendre est la différence entre un scientifique de données et un analyste de données. La ligne peut devenir un peu floue, mais en général, les chercheurs en données travaillent davantage avec l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive. Ils utilisent des données pour faire des prédictions sur l'avenir et ont généralement des connaissances plus approfondies en mathématiques, statistiques et codage informatique.

Les scientifiques de données travaillent également avec l'IA et l'apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est essentiellement une version automatisée plus large de ce que fait un analyste de données, avec des algorithmes qui recherchent des motifs dans des ensembles de données gigantesques, tels qu’ils peuvent éventuellement apprendre à identifier certains éléments dans une image, à détecter le langage humain naturel ou à créer des décisions concernant la publicité. En tant que spécialiste des données, vous pouvez écrire du code en Python et SQL pour vous aider à récupérer ces données et à les utiliser.

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Le salaire moyen d'un analyste de données est de 64 975 $ par an selon Indeed.com, tandis que celui d'un scientifique des données était de 120 730 $.

Si vous souhaitez devenir informaticien et travailler avec des algorithmes d’apprentissage automatique de pointe, vous pouvez commencer par le Bundle de certification Machine Learning et Data Science.

Compétences, qualifications et outils

Bien que non indispensable, un diplôme dans l'un des domaines suivants peut être utile à un analyste de données:

• Mathématiques
• L'informatique
• Statistiques
• Économie
• Affaires

Un certain nombre de compétences spécifiques seront également très utiles et méritent certainement d’être développées. Heureusement, le Web facilite plus que jamais l'acquisition de ces compétences et de ces certifications depuis chez vous. Udemy propose des cours utiles pour presque toutes les compétences dont vous pourriez avoir besoin en tant qu'analyste pour moins de 20 dollars dans la plupart des cas. Voici ce qu’il serait bon de savoir.

Exceller

Ce n’est pas glamour, mais de nombreux analystes de données consacrent beaucoup de temps à Excel, créant des tableaux et élaborant des équations. Lorsque vous vous présentez à un entretien ou postulez pour un emploi à court terme, vous devrez probablement faire preuve de compétences avancées dans Excel. Alors rafraichis!

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SQL

SQL signifie Structure Query Language et est un langage déclaratif pour la création et la récupération de données d'une base de données. Si vous essayez d'extraire des données de certains utilisateurs d'un site Web, vous le ferez probablement en dialoguant avec une base de données stockée sur un serveur à l'aide de SQL. SQL a l’air intimidant au début, mais il est assez facile à comprendre et peut être extrêmement puissant une fois que vous le faites.

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