9 compétences essentielles de l'analyste de données : Un guide complet des carrières

3. Analyse statistique

L'analyse statistique est l'épine dorsale de l'analyse des données, car elle fournit les méthodologies permettant de faire des déductions à partir des données. La compréhension des méthodes statistiques vous permet d'utiliser les éléments suivants :

• Statistiques descriptives. Résumez et interprétez les données afin de fournir une vue d'ensemble claire de ce que les données montrent.
• Statistiques inférentielles. Faire des prédictions et des déductions sur une population à partir d'un échantillon.
• Test d'hypothèse. Évaluer des théories ou des hypothèses en vue de résoudre des problèmes pratiques.

Notre antisèche sur l'analyse descriptive peut servir de guide de référence rapide.

4. Traitement et nettoyage des données

Avant toute analyse des données, celles-ci doivent être nettoyées et transformées dans un format utilisable, un processus connu sous le nom de "data wrangling". Il s'agit de

• Nettoyage des données. Identifier et corriger les erreurs, les incohérences et les inexactitudes dans les ensembles de données.
• Transformation des données. Convertir les données dans un format qui peut être facilement analysé, ce qui peut impliquer l'agrégation, le remodelage ou l'enrichissement des données.
• Intégration des données. Combiner des données provenant de différentes sources et fournir une vue unifiée.

Compétences essentielles de l'analyste de données : Compétences non techniques

Si les compétences techniques peuvent vous mettre le pied à l'étrier, les compétences non techniques vous permettent de communiquer efficacement vos résultats et de collaborer avec d'autres personnes. Ces compétences sont souvent ce qui distingue les grands analystes de données des bons.

5. Compétences en matière de communication

Dans le contexte de l'analyse des données, la communication ne consiste pas seulement à présenter des résultats ; il s'agit de traduire des données complexes en informations exploitables qui peuvent être facilement comprises par des parties prenantes non techniques. Une communication efficace implique :

• La narration de données. La capacité à intégrer les données dans un récit convaincant qui oriente les décisions de l'entreprise.
• Compétences en matière de présentation. La maîtrise des outils de présentation et la capacité à présenter des données visuellement et verbalement sont essentielles.
• Compétences interpersonnelles. L'établissement de relations avec les membres de l'équipe et les parties prenantes est essentiel pour les projets de collaboration.

6. Capacité à résoudre des problèmes

Les analystes de données sont souvent confrontés à des problèmes ambigus qui nécessitent une réflexion analytique. La résolution de problèmes dans le domaine de l'analyse des données implique :

• Pensée critique. La capacité d'analyser et d'évaluer objectivement des questions pour former un jugement.
• Raisonnement analytique. Utiliser un raisonnement logique pour aborder les problèmes et prendre des décisions basées sur des données.
• Innovation. Parfois, les méthodes traditionnelles ne suffisent pas et vous devez sortir des sentiers battus.

7. Le souci du détail

Selon un rapport de Gartner, la mauvaise qualité des données peut coûter en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux organisations, ce qui souligne l'importance de l'attention portée aux détails.

Dans le domaine de l'analyse des données, la moindre erreur peut conduire à des conclusions erronées. Le souci du détail est essentiel pour :

• Nettoyage des données. Veiller à ce que les données avec lesquelles vous travaillez soient exactes et exemptes d'erreurs.
• L'assurance qualité. Vérifier deux fois l'exactitude de vos analyses et de vos visualisations.
• Documentation. Conserver des enregistrements complets de vos sources de données, de vos méthodologies et de votre code.

Compétences avancées d'analyste de données : Faire passer votre carrière au niveau supérieur

Au fur et à mesure que vous acquerrez de l'expérience et que vous maîtriserez les compétences fondamentales, vous découvrirez que le monde de l'analyse des données offre des domaines encore plus spécialisés à explorer. Ces compétences avancées peuvent vous distinguer sur un marché du travail compétitif et vous offrir de nouvelles possibilités d'évolution de carrière.

8. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une extension de l'analyse des données qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données. Selon un rapport de Gartner, en 2022, 20 % des applications analytiques seront enrichies par l'apprentissage automatique, un chiffre qui devrait augmenter grâce à l'importance croissante de l'apprentissage automatique et de l'IA.

Comprendre les principes de base peut considérablement élargir vos capacités en tant qu'analyste de données. Il s'agit notamment de

• Apprentissage supervisé. Techniques de construction de modèles capables de faire des prédictions sur la base de données étiquetées.
• Apprentissage non supervisé. Méthodes de recherche de modèles dans les données non étiquetées.
• Traitement du langage naturel (NLP). Sous-domaine axé sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.

Comparer l'apprentissage supervisé et non supervisé - compétences clés de l'analyste de données

9. Technologies du big data

Les données de Statista montrent que le marché du big data devrait passer de 42 milliards de dollars en 2018 à 103 milliards de dollars d'ici 2027, ce qui souligne le besoin croissant de compétences dans les technologies du big data.

Alors que les données continuent de croître en volume et en complexité, les technologies big data telles que Hadoop et Spark deviennent de plus en plus importantes. Ces technologies vous permettent de travailler sur :

• Stockage des données. Traiter de grands ensembles de données qui dépassent la capacité des bases de données traditionnelles.
• Traitement des données. Effectuer des calculs et des analyses complexes sur des données volumineuses.
• Analyse en temps réel. Analysez les données en temps réel pour prendre des décisions immédiates.

Construire un ensemble de compétences : Comment acquérir des compétences d'analyste de données

L'acquisition d'un ensemble de compétences solides en matière d'analyse de données ne se limite pas à quelques cours en ligne. Il s'agit d'un parcours continu qui peut inclure une formation formelle, un apprentissage autonome et une expérience pratique.

Il existe de nombreuses voies pour devenir un analyste de données qualifié, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients :

• Ressources en ligne. Avec des options telles que le cursus Data Analyst in SQL de DataCamp, il existe de nombreuses méthodes en ligne, à son propre rythme, pour acquérir les compétences d'analyste de données dont vous aurez besoin pour démarrer votre carrière.
• Baccalauréat. Un diplôme en informatique, en statistiques ou dans un domaine connexe constitue une base solide mais nécessite un engagement à long terme.
• Programmes de maîtrise. Les programmes spécialisés en science des données ou en analyse commerciale offrent des connaissances approfondies et comprennent souvent des projets pratiques.
• Les camps d'entraînement. Ces programmes intensifs se concentrent sur les compétences pratiques et sont généralement plus courts et plus axés sur l'emploi.

Réflexions finales

Le rôle d'un analyste de données est multiple et nécessite un mélange de compétences techniques, de compétences non techniques et de connaissances spécialisées. Alors que le domaine de l'analyse des données continue d'évoluer, rester à jour avec les dernières compétences n'est pas seulement une option, c'est une nécessité. Que vous débutiez votre carrière ou que vous cherchiez à la faire progresser, la maîtrise de ces compétences peut vous mettre sur la voie d'un analyste de données exceptionnel.

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