Comment devenir analyste de données en 2024 : 5 étapes pour démarrer votre carrière
Cinq étapes pour devenir analyste de données
Vous êtes fasciné par le pouvoir des données qui permettent de prendre des décisions et de résoudre des problèmes complexes ? Vous n'êtes pas seul. Dans notre monde de plus en plus axé sur les données, le rôle d'un analyste de données n'a jamais été aussi crucial. Dans les domaines de la santé, de la finance, du marketing et du sport, les analystes de données sont les héros méconnus qui transforment les données brutes en informations exploitables.
Commencez votre parcours pour devenir analyste de données en commençant par l'un de nos parcours de carrière d'analyste de données.
Si vous souhaitez faire carrière en tant qu'analyste de données, vous devrez franchir cinq étapes principales :
- Apprenez les compétences essentielles en matière d'analyse de données
- Obtenir une qualification démontrant ces compétences
- Mettre en pratique vos compétences d'analyste de données sur une variété de projets
- Créez un portfolio de vos travaux
- Postulez pour des emplois d'analyste de données au niveau débutant
Dans ce billet, nous examinerons chacun de ces points plus en détail, en vous donnant tout ce que vous devez savoir pour commencer votre parcours vers le métier d'analyste de données. Vous pouvez découvrir les principales carrières dans le domaine de l'analyse dans un autre article.
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Pourquoi entamer une carrière d'analyste de données ?
Ces dernières années, le nombre de personnes cherchant à savoir comment devenir analyste de données a augmenté. Cette fonction est de plus en plus populaire, ce qui n'est pas surprenant compte tenu de la quantité massive de données que nous créons dans le monde moderne.
Les entreprises de tous les secteurs ont besoin de spécialistes capables d'exploiter les données, de les analyser, d'en extraire des informations significatives et de les utiliser pour les aider à résoudre leurs principaux problèmes. Il y a donc plusieurs raisons pour lesquelles vous pourriez envisager une carrière d'analyste de données :
- La demande de rôles. Le marché de l'emploi pour les analystes de données est en plein essor et ne montre aucun signe de ralentissement de sitôt. Les données du Bureau américain des statistiques du travail indiquent que le nombre d'emplois d'analystes devrait augmenter de 23 % entre 2021 et 2031. Si vous êtes à la recherche d'une carrière à l'épreuve du temps, c'est peut-être la bonne.
- Le salaire. Les postes d'analystes de données sont généralement bien rémunérés, le salaire moyen aux États-Unis se situant autour de 63 632 dollars.
- La satisfaction au travail. Les analystes de données sont généralement assez satisfaits de leur travail, selon les données de PayScale, avec une moyenne de 3,9 étoiles sur 5.
Comment devenir analyste de données
Nous vous expliquons ci-dessous comment devenir analyste de données en partant de zéro. La plupart de ces informations supposent que vous abordez la profession pour la première fois, mais une grande partie sera utile à ceux qui ont déjà acquis certaines connaissances fondamentales.
En ce qui concerne le temps nécessaire pour devenir analyste, cela dépend beaucoup de l'individu. Les personnes disposant d'un peu de connaissances et d'expérience peuvent maîtriser les compétences en quelques mois. Pour d'autres, il faudra plusieurs années d'études.
Toutefois, pour prospérer dans ce secteur, vous aurez besoin de plusieurs ingrédients, dont les suivants :
- Une curiosité naturelle pour les données
- Langages de programmation et compétences clés
- Un portefeuille de projets pertinents
- Un curriculum vitae correctement rédigé
- Profils convaincants sur LinkedIn et autres sites web similaires
- Mise en réseau avec d'autres spécialistes des données
Étape 1 : Apprenez les compétences essentielles en matière d'analyse de données
Commencez par les bases de l'analyse des données
La croyance populaire veut que pour apprendre l'analyse de données, il faut être bon en mathématiques, en statistiques ou en programmation. S'il est vrai qu'une formation dans ces domaines fournit une base technique solide, cela ne signifie pas qu'une carrière dans l'analyse de données est inaccessible à des personnes issues d'autres formations et d'autres horizons professionnels.
L'apprentissage de l'analyse des données nécessite des études intensives, de l'engagement et beaucoup de pratique. Vous devez maintenir un certain niveau d'optimisme même lorsque vous êtes bloqué, épuisé, découragé ou que vous ne voyez aucun progrès.
Un aspirant analyste de données doit être créatif et curieux des données, avoir un état d'esprit exploratoire, être capable de penser de manière analytique, être capable de travailler de manière indépendante ou en équipe et être prêt à consacrer le temps et les efforts nécessaires. Ce sont autant de qualités qui contribueront à votre réussite.
Vous devrez commencer par maîtriser certaines compétences de base en matière d'analyse de données, telles que les principes fondamentaux de la statistique, qui couvrent des sujets tels que les mesures de centre et de dispersion, les distributions de probabilités et les tests d'hypothèse.
Vous pouvez également commencer par l'analyse de données dans des feuilles de calcul pour vous familiariser avec la collecte et le traitement des données, et apprendre comment fonctionne l'analyse exploratoire des données dans Power BI et d'autres outils.
Choisissez un langage de programmation à apprendre
Les analystes de données travaillent généralement avec plusieurs langages de programmation, ce qui signifie qu'il n'y a pas de bon ou de mauvais choix. Essentiellement, vous devrez maîtriser SQL pour interroger et manipuler les bases de données, mais vous devrez ensuite choisir entre R et Python pour votre prochain langage de programmation.
Vous trouverez une comparaison entre Python et R pour l'analyse de données dans un article séparé. Vous pouvez également apprendre à devenir un analyste de données avec R ou Python grâce à nos filières.
À ce stade, vous apprendrez essentiellement à importer, nettoyer, manipuler et visualiser des données à l'aide de votre langage de programmation préféré. Vous découvrirez certaines des bibliothèques qui peuvent vous aider à accomplir diverses tâches et à développer vos compétences en matière de programmation.
Étape 2 : Obtenez une qualification en analyse de données
La plupart des employeurs voudront voir des preuves de vos qualifications en matière d'analyse de données. Il existe plusieurs voies pour y parvenir, et cela dépend en grande partie de votre niveau d'éducation actuel et de votre familiarité avec le sujet.
Par exemple, plusieurs universités proposent des licences et des masters en analyse de données, mais entreprendre cette voie nécessitera un investissement substantiel en temps et en argent : vous devrez consacrer 2 à 4 ans à des études à temps plein, et le coût peut aller de 30 000 à 200 000 dollars.
En outre, si vous vous inscrivez à un programme de licence, vous devrez satisfaire à des exigences de cours en dehors de l'analyse de données. Un diplôme n'est pas nécessaire pour devenir analyste de données, mais il peut certainement aider. De même, le choix d'un bootcamp en science des données est un choix populaire, même si, là encore, le prix peut être quelque peu prohibitif pour beaucoup.
Apprendre en ligne avec DataCamp vous donne la flexibilité d'apprendre où que vous soyez dans le monde, à condition que vous ayez un ordinateur et un accès à Internet. De plus, l'apprentissage par le biais d'un programme en ligne est nettement moins coûteux que l'apprentissage à l'université : par exemple, vous pouvez suivre notre parcours d'analyste de données et obtenir la certification d'analyste de données en moins d'un an pour une fraction du coût des études universitaires, vous obtenez toujours une expérience pratique et vous pouvez même obtenir une certification complète d'analyste de données.
Voie de qualification | Pour | Cons |
---|---|---|
Diplôme universitaire |
- Programme d'études complet - Possibilités de mise en réseau - Titre reconnu |
- Longue durée (2 à 4 ans) - Cher (30 000 $ - 200 000 $) - Peut inclure des cours non liés |
Camps d'entraînement en ligne |
- Un programme d'études ciblé - Durée plus courte (3-6 mois) - Plus abordable |
- Moins reconnu qu'un diplôme - Rythme intense - Mise en réseau limitée |
Autoformation (cours en ligne) |
- Horaire flexible - Large éventail de sujets - Rentabilité |
- Nécessite de l'autodiscipline - Les références varient selon le fournisseur - L'expérience pratique dépend du cours |
Certifications |
- Valider des compétences spécifiques - Rapidité d'exécution - Largement reconnu |
- Une expérience préalable peut être requise - Les coûts peuvent s'additionner - Un champ d'action étroit |
Comparaison de différents parcours de qualification en tant qu'analyste de données
Un programme d'auto-apprentissage en ligne idéal comprend un programme exhaustif et bien équilibré qui couvre les sujets et les techniques d'analyse de données les plus importants, ainsi que de nombreuses possibilités de les mettre en pratique.
Ainsi, si vous cherchez à savoir comment devenir un analyste de données sans expérience, votre parcours d'apprentissage ressemblera à ceci :
Étape 3 : Exercez vos compétences d'analyste de données
Une fois que vous aurez maîtrisé certaines des compétences essentielles, vous devrez commencer à les développer par vous-même. Vous pouvez le faire de différentes manières :
Travailler sur des projets individuels
Vous aurez de nombreuses occasions de mettre en pratique vos nouvelles compétences en effectuant divers exercices et en réalisant les projets d'analyse de données suggérés par votre programme d'études. La mise en pratique de vos compétences et la résolution de problèmes fictifs ou réels vous donneront une base solide pour votre future expérience professionnelle.
À ce stade, l'accès à des ensembles de données réels et propres et à des idées présélectionnées à explorer vous aidera à maintenir votre intérêt pour l'apprentissage et à éviter les distractions d'une recherche ou d'un remue-méninges supplémentaire. Vous pouvez consulter notre gamme de projets de science des données pour vous aider à mettre vos compétences à l'épreuve.
Cependant, le moment viendra pour vous de vous préparer à une expérience professionnelle réelle en tant qu'analyste de données, et vous devrez poursuivre des études plus poussées : Pour mieux vous "vendre", vous devez montrer à un employeur potentiel votre capacité à travailler et à faire des recherches de manière indépendante.
Par conséquent, vous devrez entreprendre des projets individuels où tout sera de votre responsabilité : choisir le sujet, rassembler les données nécessaires, envisager l'orientation de votre recherche, concevoir la structure du projet, formuler et vérifier des hypothèses, communiquer efficacement vos résultats et tracer la voie à suivre.
Par conséquent, les projets individuels prennent généralement beaucoup plus de temps que les projets guidés, mais ils vous aideront à vous démarquer lorsque vous postulerez à un emploi.
Utilisez des ensembles de données gratuits pour des projets d'analyse de données
Dès que vous avez trouvé un bon sujet à développer dans votre projet, l'étape suivante consiste à trouver les données pertinentes à explorer. À cette fin, il existe de nombreux dépôts en ligne offrant une variété d'ensembles de données gratuits. En plus des projets DataCamp, vous pouvez utiliser :
- DataLab - Un environnement de développement intégré (IDE) en ligne préchargé avec des ensembles de données pour écrire du code, analyser des données et mettre en pratique vos compétences.
- Kaggle - Le site web le plus populaire qui stocke des milliers d'ensembles de données gratuits sur divers sujets, à la fois réels et synthétiques.
- UCI Machine Learning Repository - Contient des ensembles de données libres. La plupart d'entre eux sont propres, bien structurés et bien documentés.
- FiveThirtyEight - Vous trouverez ici des articles interactifs basés sur des données sur différents sujets d'actualité, ainsi que les ensembles de données utilisés pour ces articles.
- Google Dataset Search - Un moteur de recherche basé sur des mots-clés, comme la recherche normale sur Google. Il stocke plus de 25 millions d'ensembles de données publiques gratuites.
Étape 4 : Créez un portefeuille de projets d'analyste de données
À ce stade, vous devriez être en bonne voie pour devenir un analyste de données. Cependant, pour vous présenter à des employeurs potentiels, vous devez disposer d'un portfolio de vos travaux. Vous pouvez consulter notre guide complet sur la construction d'un portfolio en science des données pour vous inspirer.
Lorsque vous arrivez sur le marché du travail en tant qu'analyste de données débutant, il est compréhensible que votre portefeuille de projets initial contienne principalement des projets de base guidés issus de votre camp d'entraînement en ligne ou de votre travail universitaire lié aux données. À ce stade, il est tout à fait possible et souhaitable d'avoir de nombreux projets de camp d'entraînement disparates sur différents concepts étudiés, montrant une variété d'outils et de techniques.
Cependant, vous devez utiliser votre portfolio pour faire ressortir vos passions et vos centres d'intérêt. Racontez comment vos compétences se sont développées et où vous en êtes. Vous voulez démontrer vos compétences techniques et non techniques et les concevoir de manière à ce qu'elles plaisent à vos lecteurs.
Dans l'idéal, vous voulez éviter les projets à l'emporte-pièce que tout le monde a, et vous concentrer sur les projets que vous avez menés à bien et qui sont les plus intéressants pour vous. Plus vous développez votre portefeuille, plus vous pouvez supprimer les projets communs de grande envergure.
Ce qu'il faut inclure dans votre portefeuille d'analyste de données
Bien qu'il n'y ait pas de formule exacte, vous pouvez envisager d'inclure certains des éléments suivants dans votre portfolio alors que vous vous apprêtez à devenir analyste de données :
- Projets de nettoyage de données. Montrez que vous pouvez préparer des données brutes pour l'analyse.
- Projets d'analyse exploratoire des données (AED). Démontrez votre capacité à résumer et à visualiser des données.
- Projets d'analyse statistique ou d'apprentissage automatique. Démontrez vos compétences en matière d'analyse et de prévision à partir de données. Consultez notre guide sur les projets d'apprentissage automatique pour plus d'informations.
- Projets d'analyse d'entreprise. Démontrez votre compréhension de l'impact des décisions basées sur les données sur les indicateurs de l'entreprise.
- Compétences non techniques. Incluez les présentations ou les rapports que vous avez rédigés pour mettre en valeur vos compétences en matière de communication.
Lorsque vous vous sentez prêt à explorer un domaine d'activité spécifique de votre choix, vous pouvez commencer à vous concentrer sur l'acquisition de connaissances dans le domaine et sur la réalisation de projets individuels liés à ce domaine particulier.
Vous pouvez conserver gratuitement votre portefeuille de projets d'analyse de données sur DataLab, GitHub ou Kaggle. Ce ne sont pas les seules plateformes gratuites pour héberger de tels portfolios, mais ces deux-là sont très populaires et constituent le meilleur choix pour un spécialiste des données débutant, car elles garantissent une bonne visibilité à vos projets. Vous pouvez également envisager de créer un site web personnel.
Étape 5 : Commencez à postuler pour des emplois d'analyste de données débutant
Une fois que vous avez confiance en vos capacités et en votre portfolio, il est temps de réfléchir à la manière de trouver un emploi en tant qu'analyste de données. Vous trouverez ci-dessous quelques conseils :
Assurez-vous de disposer des compétences requises
Avant d'entamer votre processus de recherche d'emploi, vous voudrez peut-être réviser rapidement vos compétences d'analyste de données et les comparer aux exigences de cette fonction sur le marché moderne.
Un bon point de départ consiste à examiner les descriptions de plusieurs postes d'analyste de données et à noter les compétences qui sont actuellement les plus demandées. Vous pouvez consulter nos modèles de CV d'analyste de données pour vous inspirer.
Pour obtenir un emploi d'analyste de données, voici les compétences techniques de base que les entreprises attendent généralement :
- Python ou R (en particulier leurs bibliothèques spécialisées pour l'analyse de données)
- SQL
- La ligne de commande
- Statistiques
- Nettoyage et traitement des données
- Analyse des données
- Visualisation des données
- Récupération de données sur Internet
- Débogage
- La narration des données
- Traiter les données non structurées
Si la liste ci-dessus vous semble écrasante, ne vous découragez pas ; vous n'aurez probablement pas besoin de toutes ces compétences pour chaque poste d'analyste de données. En général, chaque entreprise recherche un ensemble différent de compétences chez un candidat approprié.
La meilleure façon de connaître les exigences spécifiques d'un employeur donné est de lire la description de poste correspondante. Si, à ce stade, vous estimez qu'il vous manque certaines compétences essentielles, envisagez de vous perfectionner.
Enfin, n'oubliez pas qu'il existe également des compétences non techniques importantes pour les analystes de données :
- Réflexion analytique
- Multitâches
- Curiosité
- Créativité
- Compétences en matière de communication
- Flexibilité
- Capacité à travailler à la fois de manière indépendante et en équipe
- Prise de décision
- Connaissance du domaine d'activité
Créez un CV professionnel d'analyste de données
Il est maintenant temps de rédiger votre CV. À première vue, la tâche peut sembler facile. En réalité, il vaut la peine de consacrer du temps et des efforts à l'élaboration d'un curriculum vitae convaincant et d'aspect professionnel, susceptible d'attirer l'attention des recruteurs. L'article suivant peut vous être utile : Conseils pour rédiger votre CV de data scientist.
Bien que cet article traite principalement de la création d'un CV pour un poste de data scientist, la majorité des conseils qu'il contient s'appliquent à toute autre profession liée aux données. Nous allons présenter brièvement les suggestions les plus importantes de l'article :
- Faites tenir votre CV sur une seule page.
- Sélectionnez un modèle de CV approprié. Vous pouvez le créer de toutes pièces ou utiliser un outil de création de CV en ligne proposant une grande variété de modèles de CV. Vous pouvez consulter les ressources suivantes : Resume, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
- Créez votre CV principal. Il peut s'agir d'une version longue et très détaillée de votre CV, avec de nombreuses pages et beaucoup de puces. Vous pouvez y inclure toute votre expérience professionnelle (même une expérience professionnelle antérieure sans rapport si vous changez de carrière), vos études, vos projets, vos compétences techniques et non techniques, ainsi que d'autres informations pertinentes. Vous pouvez utiliser cette version de votre CV comme base de candidature pour n'importe quel poste d'analyste de données.
- Adaptez votre CV d'analyste de données à chaque description de poste à laquelle vous postulez. Lisez attentivement la description du poste, déterminez les exigences que l'entreprise recherche chez un candidat et intégrez/mettez en évidence les compétences et les mots-clés nécessaires dans votre CV. En outre, vous pouvez consulter le site web de l'entreprise (sa mission, ses valeurs et ses produits) et vous y référer pour que votre curriculum vitae indique que vous êtes le candidat idéal.
- Soyez concis mais informatif.
- Utilisez un langage simple mais efficace.
- Vérifiez qu'il n'y a pas d'erreurs ou de fautes de frappe.
- Pensez à inclure les sections suivantes :
- Informations sur le contact
- Objectif
- Expérience professionnelle
- Projets
- Compétences
- L'éducation
L'ordre d'apparition des quatre dernières sections dépend de votre expérience réelle et donc de ce que vous souhaitez mettre en avant en premier.
Développez vos profils en ligne
Votre profil LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub ou tout autre profil professionnel pertinent doit être en phase avec votre CV d'analyste de données, voire représenter votre CV en miniature. L'objectif principal est de faire savoir à vos lecteurs que vous êtes un analyste de données, même si vous n'avez pas encore d'expérience professionnelle réelle dans ce domaine.
En d'autres termes, vous devez vous faire connaître et créer une marque personnelle unique pour entrer sur le marché du travail compétitif de l'analyse de données.
Vous trouverez ci-dessous quelques conseils utiles :
- Tenez à jour votre profil professionnel et votre portefeuille de projets.
- Dans le titre, écrivez "analyste de données" au lieu de votre profession actuelle, si vous avez changé de carrière. Évitez d'ajouter le mot "aspirant" à votre titre.
- Incluez votre photo et éventuellement une photo de couverture liée aux données.
- Fournir un moyen professionnel de vous contacter.
- Incluez toutes les licences, certifications, compétences, réalisations, recommandations et liens vers vos autres profils professionnels.
Certaines des suggestions pour la rédaction d'un CV efficace s'appliquent également ici. Soyez concis mais informatif, utilisez un langage simple mais efficace, vérifiez l'absence d'erreurs et de fautes de frappe, revérifiez vos coordonnées et évitez d'indiquer votre niveau de compétence.
Rencontrez d'autres professionnels de l'information
Puisque vous essayez d'entrer dans une sphère complètement nouvelle, vous devez commencer à développer votre réseau professionnel dans le monde des données. La création d'un profil LinkedIn, GitHub ou autre profil similaire convaincant est une première étape importante.
Cependant, vous pouvez être encore plus proactif en rejoignant diverses communautés ou groupes de données, en participant à des événements et conférences en ligne ou en direct, en suivant et en vous connectant avec les bonnes personnes sur les réseaux sociaux, en commentant le contenu des médias sociaux lié aux données et en publiant des articles sur des sujets liés à l'analyse des données.
S'entourer de professionnels des données peut être utile, et le DataCamp, communauté de passionnés de données, peut vous apporter aide et soutien, et élargir vos contacts dans le monde des données.
Postuler à des offres d'emploi d'analyste de données
Enfin, vous avez appris à devenir un analyste de données et il est temps de commencer à postuler pour votre premier emploi. Il existe de nombreuses ressources pour trouver un emploi, avec des portails d'emploi généraux tels que
LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList et Hired proposent tous des offres d'emploi.
Pour des sites d'emploi davantage axés sur les données, consultez DataCamp Jobs pour trouver et décrocher le poste de vos rêves dans le domaine des données. De plus, n'oubliez pas que si vous obtenez votre certification d'analyste de données par l'intermédiaire de DataCamp, vous bénéficierez d'une aide à la recherche d'emploi adaptée à vos besoins individuels de la part de notre équipe de services de carrière.
Une fois que vous aurez décroché un entretien, vous devrez vous préparer à répondre à certaines questions d'entretien pour analyste de données, dont vous trouverez les détails dans un autre article.
Contactez directement les employeurs potentiels
Parallèlement à cette approche de la recherche d'emploi, vous pouvez essayer une méthode moins conventionnelle, plus longue, mais aussi plus efficace : contacter directement les entreprises qui vous intéressent.
Pour ce faire, vous devez d'abord trouver leur site web officiel, explorer leurs pages d'accueil et de carrière, et trouver leurs coordonnées. Renseignez-vous sur leur mission et leurs valeurs, leurs services et leurs produits, ainsi que sur tout autre élément pertinent. Essayez de comprendre comment vous pourriez être un candidat idéal pour cet employeur.
Une fois que vous serez mieux informé sur les caractéristiques de leur entreprise, vous pourrez leur envoyer un courrier électronique contenant votre CV d'analyse de données, personnalisé exactement pour cette entreprise et démontrant que vous êtes un candidat idéal pour elle. C'est en effet un moyen sûr de se démarquer aux yeux de l'employeur.
Conservez de bons enregistrements et adaptez votre stratégie en cours de route.
Lorsque vous envoyez votre CV, que ce soit à divers portails d'emploi ou directement à une organisation, gardez une trace des versions du CV que vous avez envoyées et des noms d'entreprises et descriptions de postes correspondants.
Ne vous découragez pas si vous ne parvenez pas à trouver un emploi d'analyste de données immédiatement. Il est tout à fait normal que votre processus de recherche d'emploi prenne un certain temps, et n'oubliez pas que les refus sont un obstacle inévitable pour la plupart d'entre eux. Vos échecs ne doivent pas vous frustrer ou vous faire perdre espoir.
Continuez à postuler à de nouvelles offres d'emploi et à améliorer vos compétences techniques. Essayez d'analyser ce qui pourrait être amélioré dans votre CV, votre portfolio ou votre processus de recherche d'emploi et apportez des modifications en conséquence.
En cas de refus, demandez toujours un retour d'information et, si vous l'obtenez, essayez d'en tirer le meilleur parti en renforçant vos points forts et en travaillant sur vos points faibles. Si vous suivez toutes les suggestions de cet article, décrocher votre premier emploi en tant qu'analyste de données n'est qu'une question de temps, de persévérance et de travail acharné.
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Vous devriez maintenant savoir comment devenir analyste de données et ce que vous devez faire pour réaliser votre objectif. Dans ce billet, nous avons discuté :
- Les prérequis nécessaires pour commencer à apprendre l'analyse de données
- Quelques-uns des cours d'analyse de données qui vous permettront d'améliorer vos compétences à chaque étape de votre parcours d'apprentissage
- Comment sélectionner la qualification optimale ?
- Pourquoi les projets individuels sont-ils si importants pour votre portefeuille et où chercher des ensembles de données ?
- Autres projets pouvant être ajoutés à votre portefeuille
- Les compétences techniques et non techniques que les entreprises recherchent généralement chez un analyste de données
- Les nuances et les astuces pour créer un CV remarquable
- L'importance de votre présence en ligne, de votre visibilité et de votre interaction avec les spécialistes des données
- Où et comment chercher un emploi et comment rester optimiste et confiant lorsque vous postulez.
Avec toutes ces informations en main, il est temps pour vous d'aller de l'avant et de commencer à apprendre dès aujourd'hui.
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FAQ sur l'analyste de données
Combien de temps faut-il pour devenir analyste de données ?
La réponse à cette question dépend de votre niveau actuel de compétence et de compréhension, ainsi que de vos objectifs. Les personnes disposant d'un peu de connaissances et d'expérience peuvent maîtriser les compétences en quelques mois. Pour d'autres, il faudra plusieurs années d'études universitaires.
Est-il difficile de devenir analyste de données ?
Vous devez maîtriser un grand nombre de compétences pour devenir un analyste de données à part entière. En tant que telle, elle peut s'avérer assez difficile. Cependant, il existe de nombreuses ressources excellentes qui peuvent vous aider dans votre démarche. En outre, plus vous apprenez, plus il est souvent facile de continuer à apprendre.
Quelles sont les compétences nécessaires à un analyste de données ?
Idéalement, vous devez avoir des compétences en mathématiques et en statistiques. Vous devrez également savoir comment analyser, modéliser et interpréter des données, et posséder des compétences en programmation (notamment en Python, SQL, R, etc.). Vous devez être orienté vers les détails, avoir de bonnes aptitudes à la résolution de problèmes et être capable de travailler avec d'autres personnes.
Quels sont les outils utilisés par les analystes de données ?
Il existe de nombreux outils. Parmi les plus notables, citons Python, R, SQL, Jupyter Notebook, Tableau, Power BI, Apache Spark et même Exel. Vous constaterez qu'il existe des outils pour pratiquement tous les aspects de l'analyse des données.
Le métier d'analyste de données est-il intéressant ?
Oui, outre les nombreuses opportunités d'emploi et un salaire relativement élevé, les analystes de données ont généralement tendance à être heureux dans leur travail. Il existe de bonnes possibilités d'évolution et de nombreuses façons d'adapter votre carrière.
Tout le monde peut-il devenir analyste de données ?
Bien qu'il ne s'agisse pas d'une carrière pour tout le monde, presque tout le monde peut acquérir les compétences nécessaires s'il y consacre du temps et des efforts. Certains aspects seront difficiles et les progrès peuvent parfois être lents, mais en progressant graduellement, il est possible de maîtriser toutes les compétences nécessaires pour devenir un analyste de données.
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