Comment devenir analyste de données en 2026 : Cinq étapes pour débuter votre carrière

Pourquoi envisager une carrière en tant qu'analyste de données ? 

Ces dernières années, de plus en plus de personnes recherchent des informations sur la manière de devenir analyste de données. Ce rôle est devenu de plus en plus populaire, ce qui n'est pas surprenant compte tenu de la quantité considérable de données que nous générons 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 pertinentes et de les utiliser pour résoudre des problèmes commerciaux clés.  Par conséquent, plusieurs raisons peuvent vous inciter à envisager une carrière d'analyste de données : 

• La demande en matière de rôles. Le marché de l'emploi pour les analystes de données est en plein essor et ne montre aucun signe de ralentissement dans un avenir proche. Les données du Bureau of Labor Statistics des États-Unis indiquent que le nombre d'emplois pour les analystes en recherche opérationnelle devrait augmenter de 23 % entre 2023 et 2033. Si vous recherchez une carrière pérenne, celle-ci pourrait être la solution. 
• Le salaire. Les postes d'analyste de données sont généralement bien rémunérés, avec un salaire moyen aux États-Unis d'environ 68 104 dollars en novembre 2024. 
• La satisfaction professionnelle. Selon les données de PayScale, les analystes de données sont généralement satisfaits de leur emploi, avec une note moyenne de 3,9 sur 5 étoiles. 

Comment devenir analyste de données

Ci-dessous, nous avons décrit comment devenir analyste de données en partant de zéro. La plupart de ces informations s'adressent à ceux qui débutent dans la profession, bien qu'elles puissent également être utiles à ceux qui possèdent déjà certaines connaissances fondamentales. 

Le temps nécessaire pour devenir analyste dépend fortement de chaque individu. Les personnes ayant peu de connaissances et d'expérience peuvent acquérir ces compétences en quelques mois. Pour d'autres, cela nécessitera plusieurs années d'études. 

Cependant, vous aurez essentiellement besoin de plusieurs éléments pour réussir dans ce secteur, notamment : 

• Une curiosité naturelle pour les données 
• Langages de programmation et compétences clés
• Un portefeuille de projets pertinents
• Un CV rédigé de manière appropriée 
• Profils convaincants sur LinkedIn et d'autres sites similaires  
• Collaboration avec d'autres spécialistes des données

Étape 1 : Acquérir les compétences essentielles en analyse de données

Commencer par les bases de l'analyse des données 

Il est communément admis que pour commencer à apprendre l'analyse de données, il est nécessaire d'avoir de bonnes connaissances en mathématiques, en statistiques ou en programmation. S'il est vrai qu'une formation dans ces domaines offre une base technique solide, cela ne signifie pas pour autant qu'une carrière dans l'analyse de données est inaccessible aux personnes issues d'autres parcours éducatifs et professionnels.

Apprendre à analyser des données nécessite des études approfondies, du dévouement et beaucoup de pratique. Il est important de conserver un certain niveau d'optimisme même lorsque vous vous sentez bloqué, épuisé, découragé ou que vous ne constatez aucun progrès. 

Un aspirant analyste de données doit faire preuve de créativité et de curiosité à l'égard des données, avoir un esprit exploratoire, être capable de réfléchir de manière analytique, être capable de travailler de manière autonome ou en équipe et être prêt à consacrer le temps et les efforts nécessaires.  Ce sont toutes des qualités qui contribueront à votre réussite.

Il est recommandé de commencer par acquérir certaines compétences de base en analyse de données, telles que les principes fondamentaux de la statistique, qui couvrent des sujets tels que les mesures de centralité et de dispersion, les distributions de probabilité et les tests d'hypothèse. 

Vous pouvez également commencer par des tâches telles que l'analyse de données dans des feuilles de calcul afin de vous familiariser avec la collecte et le traitement des données, et découvrir comment fonctionne l'analyse exploratoire des données dans Power BI et d'autres outils.

Veuillez sélectionner un langage de programmation à étudier.

Les analystes de données travaillent généralement avec plusieurs langages de programmation, ce qui signifie qu'il n'y a pas de choix correct ou incorrect. Il est essentiel de maîtriser le langage SQL pour interroger et manipuler des bases de données. Par la suite, il sera nécessaire de choisir entre R et Python comme 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 analyste de données avec R ou Python grâce à nos cursus. 

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 bibliothèques qui peuvent vous assister dans diverses tâches et vous aider à développer vos compétences en programmation. 

Étape 2 : Obtenez une qualification en analyse de données

La plupart des employeurs souhaiteront voir des preuves de vos qualifications en matière d'analyse de données. Il existe plusieurs façons d'y parvenir, et cela dépend en grande partie de votre niveau d'éducation actuel et de votre connaissance du sujet. 

Par exemple, plusieurs universités proposent des licences et des masters en analyse de données, mais suivre cette voie nécessite un investissement important en temps et en argent : il faut consacrer entre deux et quatre ans à des études à temps plein, ce qui peut coûter entre 30 000 et 200 000 dollars. 

De plus, si vous vous inscrivez à un programme de licence, vous devrez satisfaire à des exigences en matière de cours en dehors du domaine de l'analyse de données. Il n'est pas nécessaire d'avoir un diplôme pour devenir analyste de données, mais cela peut certainement être un atout. De même, opter pour un bootcamp en science des données est un choix courant, bien que, là encore, le coût puisse être quelque peu prohibitif pour beaucoup. 

Apprendre en ligne avec DataCamp vous offre la possibilité d'étudier où que vous soyez dans le monde, à condition de disposer d'un ordinateur et d'un accès à Internet. De plus, suivre une formation en ligne est nettement moins coûteux que d'étudier à l'université : par exemple, vous pouvez suivre notre cursus Data Analyst Career Track et obtenir la certification d'analyste de données en moins d'un an, pour un coût nettement inférieur à celui des études universitaires, tout en acquérant une expérience pratique et en obtenant une certification complète d'analyste de données. 

Une comparaison des différentes voies de qualification pour devenir analyste de données

Un programme d'autoformation en ligne idéal comprend un cursus complet et équilibré qui couvre les thèmes et techniques les plus importants de l'analyse de données, ainsi que de nombreuses occasions de les mettre en pratique. 

Par conséquent, si vous souhaitez devenir analyste de données sans expérience, votre parcours d'apprentissage pourrait ressembler à ceci :

Étape 3 : Exercez vos compétences en analyse de données 

Une fois que vous aurez acquis certaines compétences essentielles, il sera nécessaire de commencer à les développer de manière autonome. Il existe plusieurs façons de procéder : 

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 proposés dans votre programme d'études. La pratique de vos compétences et la résolution de problèmes fictifs ou réels vous fourniront une base solide pour votre future expérience professionnelle. 

À ce stade, l'accès à des ensembles de données réels et fiables ainsi qu'à des idées présélectionnées à explorer vous aidera à maintenir votre intérêt pour l'apprentissage et à éviter les distractions liées à des recherches ou à des séances de brainstorming supplémentaires. Nous vous invitons à consulter notre gamme de projets d'analyse de données afin de mettre vos compétences à l'épreuve. 

Cependant, le moment viendra où vous devrez vous préparer à acquérir une expérience professionnelle concrète en tant qu'analyste de données, et vous devrez alors poursuivre des études plus avancées : Afin de vous présenter sous votre meilleur jour, il est important de démontrer à un employeur potentiel votre capacité à travailler et à effectuer des recherches de manière autonome. 

Par conséquent, vous devrez entreprendre des projets individuels dont vous serez entièrement responsable : choisir le sujet, collecter les données nécessaires, réfléchir à l'orientation de votre recherche, concevoir la structure du projet, formuler et vérifier des hypothèses, communiquer efficacement vos conclusions et définir la marche 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.

Veuillez utiliser les ensembles de données gratuits pour vos projets d'analyse de données.

Dès que vous avez trouvé un sujet pertinent à développer dans le cadre de votre projet, l'étape suivante consiste à rechercher les données pertinentes à explorer. À cette fin, il existe de nombreux référentiels en ligne proposant divers 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 exercer vos compétences.
• Kaggle – Le site web le plus populaire qui héberge des milliers d'ensembles de données gratuits sur divers sujets, tant réels que synthétiques.
• Référentiel d'apprentissage automatique de l'UCI – Contient des ensembles de données open source. La plupart d'entre eux sont clairs, bien structurés et bien documentés.
• FiveThirtyEight – Vous trouverez ici des articles interactifs basés sur des données concernant divers sujets d'actualité, ainsi que les ensembles de données utilisés pour ces articles.
• Recherche de jeux de données Google – Un moteur de recherche basé sur des mots-clés, similaire à la recherche Google standard. Il contient plus de 25 millions d'ensembles de données publiques gratuites.

Étape 4 : Créer un portfolio de projets pour analyste de données 

À ce stade, vous devriez être en bonne voie pour devenir analyste de données. Cependant, pour vous présenter à des employeurs potentiels, il est nécessaire de disposer d'un portfolio présentant vos travaux. Nous vous invitons à consulter notre guide complet sur la création d'un portfolio en science des données pour trouver l'inspiration. 

Lorsque vous entrez sur le marché du travail en tant qu'analyste de données débutant, il est compréhensible que votre portefeuille initial de projets contienne principalement des projets de fin d'études guidés issus de votre formation intensive en ligne ou de vos travaux universitaires liés aux données. À ce stade, il est tout à fait normal et prévisible d'avoir de nombreux projets de boot camp disparates sur différents concepts étudiés, présentant une variété d'outils et de techniques. 

Cependant, il est important d'utiliser votre portfolio pour mettre en valeur vos passions et vos centres d'intérêt. Veuillez décrire comment vos compétences se sont développées et dans quels domaines vous possédez une expertise. Vous souhaitez démontrer à la fois vos compétences techniques et vos compétences relationnelles, et concevoir votre CV de manière à attirer l'attention de vos lecteurs. 

Idéalement, il est préférable d'éviter les projets standardisés que tout le monde possède et de se concentrer plutôt sur les projets que vous avez réalisés et qui vous intéressent le plus. Plus vous développez votre portefeuille, plus vous pouvez éliminer les projets généraux et courants. 

Éléments à inclure dans votre portfolio d'analyste de données

Bien qu'il n'existe pas de formule exacte, vous pouvez envisager d'inclure certains des éléments suivants dans votre portfolio lorsque vous vous préparez à devenir analyste de données : 

1. Projets de nettoyage des données. Veuillez démontrer que vous êtes en mesure de préparer des données brutes en vue de leur analyse.
2. Projets d'analyse exploratoire des données (EDA). Veuillez démontrer votre capacité à résumer et à visualiser des données.
3. Projets d'analyse statistique ou d'apprentissage automatique. Démontrez vos compétences en matière d'analyse de données et de prévision. Veuillez consulter notre guide sur les projets d'apprentissage automatique pour plus d'informations. 
4. Projets d'analyse commerciale. Veuillez démontrer votre compréhension de l'impact des décisions fondées sur les données sur les indicateurs commerciaux.
5. Compétences relationnelles. Veuillez inclure toutes les présentations ou tous les rapports que vous avez rédigés afin de mettre en valeur vos compétences en communication.

Lorsque vous estimez être prêt à explorer un domaine d'activité spécifique de votre choix, vous pouvez commencer à vous concentrer sur l'acquisition de connaissances dans ce domaine et à réaliser des 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 permettant d'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 pourriez également envisager de créer un site web personnel.

Étape 5 : Commencez à postuler à des postes de débutant en tant qu'analyste de données

Une fois que vous avez confiance en vos capacités et en votre portfolio, il est temps de réfléchir à la manière d'obtenir un poste d'analyste de données. Nous vous proposons quelques conseils ci-dessous :

Veuillez vous assurer de posséder les compétences requises. 

Avant d'entamer votre recherche d'emploi, il peut être utile de procéder à une révision rapide de vos compétences en tant qu'analyste de données et de les comparer aux exigences requises pour ce poste sur le marché actuel. 

Un bon point de départ consiste à examiner les descriptions de plusieurs postes de data analyst et à noter les compétences qui sont actuellement les plus recherchées. Nous vous invitons à consulter nos modèles de CV d'analyste de données pour trouver l'inspiration. 

Pour obtenir un poste d'analyste de données, voici les compétences techniques de base que les entreprises recherchent 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
• Extraction de données sur le Web
• Débogage
• Récit de données
• Gestion des données non structurées

Si la liste ci-dessus vous semble impressionnante, 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 de compétences distinctes chez un candidat approprié. 

La meilleure façon de connaître les exigences spécifiques d'un employeur donné est de consulter la description du poste correspondant. 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 certaines compétences non techniques importantes pour les analystes de données :

• Pensée analytique
• Multitâche
• Curiosité
• Créativité
• Compétences en communication
• Flexibilité
• Capacité à travailler de manière autonome et en équipe
• Prise de décision
• Connaissance du domaine d'activité

Rédigez un CV professionnel d'analyste de données

Il est maintenant temps de rédiger votre CV. À première vue, cela peut sembler être une tâche simple. Cependant, dans la réalité, il est important de consacrer du temps et des efforts à la rédaction d'un CV convaincant et professionnel, capable d'attirer l'attention des recruteurs. L'article suivant pourrait vous être utile : Conseils pour rédiger votre CV de data scientist. 

Bien que cet article traite principalement de la rédaction d'un CV pour un poste de data scientist, la plupart des conseils qu'il contient s'appliquent à toute autre profession liée aux données. Veuillez trouver ci-dessous un résumé des suggestions les plus importantes de l'article :

• Veuillez veiller à ce que votre CV tienne sur une seule page.
• Veuillez sélectionner un modèle de CV approprié. Vous pouvez le créer à partir de zéro ou utiliser un générateur de CV en ligne proposant divers modèles de CV. Nous vous invitons à consulter les ressources suivantes : CV, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
• Veuillez créer votre CV principal. Il peut s'agir d'une version longue et très détaillée de votre CV, comprenant de nombreuses pages et une multitude de puces. Vous pouvez y inclure l'ensemble de votre expérience professionnelle (y compris les expériences antérieures non liées à votre domaine actuel si vous changez de carrière), vos études, vos projets, vos compétences techniques et relationnelles, ainsi que toute autre information pertinente. Vous pouvez utiliser cette version de votre CV comme base pour postuler à tout poste d'analyste de données.
• Veuillez adapter votre CV d'analyste de données à chaque description de poste auquel vous postulez. Veuillez lire attentivement la description du poste, identifier les exigences de l'entreprise pour le candidat recherché et intégrer/mettre en évidence les compétences et les mots-clés nécessaires dans votre CV. Envisagez de réaliser une analyse SWOT rapide afin de mettre en évidence vos points forts et de combler vos lacunes. De plus, vous pouvez consulter le site Web de l'entreprise (sa mission, ses valeurs et ses produits) et y faire référence dans votre CV afin de démontrer que vous êtes le candidat idéal.
• Soyez concis mais informatif.
• Veuillez utiliser un langage simple mais efficace.
• Veuillez vérifier s'il y a des erreurs ou des fautes de frappe.
• Veuillez envisager d'inclure les sections suivantes :
• Coordonnées
• Objectif
• Expérience professionnelle
• Projets
• Compétences
• Formation

L'ordre d'apparition des quatre dernières sections dépend de votre expérience pertinente réelle et, par conséquent, de ce que vous souhaitez mettre en avant en premier lieu.

Développez vos profils en ligne

Votre profil LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub ou tout autre profil professionnel pertinent doit être cohérent avec votre CV d'analyste de données, voire en constituer une version abrégée. L'objectif principal ici est d'informer vos lecteurs que vous êtes analyste de données, même si vous n'avez pas encore d'expérience professionnelle réelle dans ce domaine. 

En d'autres termes, il est nécessaire de se mettre en avant et de créer une image de marque personnelle unique pour intégrer le marché du travail concurrentiel de l'analyse de données.

Voici quelques conseils utiles :

• Veuillez maintenir à jour votre profil professionnel et votre portfolio de projets.
• Dans le titre, veuillez indiquer « Analyste de données » à la place de votre profession actuelle si vous êtes en reconversion professionnelle. Veuillez éviter d'utiliser le terme « aspirant » dans votre titre.
• Veuillez inclure votre photo et éventuellement une image de couverture en rapport avec les données.
• Veuillez indiquer un moyen professionnel de vous contacter. 
• Veuillez inclure toutes les licences, certifications, compétences, réalisations, recommandations et liens vers vos autres profils professionnels pertinents.

Certaines des suggestions pour rédiger un CV efficace s'appliquent également ici. Soyez concis mais informatif, utilisez un langage simple mais efficace, vérifiez qu'il n'y a pas d'erreurs ou de fautes de frappe, vérifiez vos coordonnées et évitez de mentionner votre niveau de compétence.

Obtenir une certification 

Une excellente façon de mettre en valeur vos compétences est d'obtenir une certification d'analyste de données. Cela peut démontrer aux entreprises que vous possédez les compétences nécessaires pour répondre efficacement à des questions cruciales et fournir des informations essentielles aux parties prenantes, ainsi que pour visualiser et communiquer efficacement vos résultats. 

Réseautez avec d'autres professionnels des données

Étant donné que vous vous apprêtez à intégrer un domaine entièrement nouveau, il est essentiel de commencer à développer votre réseau professionnel dans le secteur des données. Créer un profil convaincant sur LinkedIn, GitHub ou tout autre site similaire constitue une excellente première étape. 

Cependant, vous pouvez être encore plus proactif en rejoignant diverses communautés ou groupes spécialisés dans les données, en participant à des événements et conférences en ligne et en présentiel, en suivant et en entrant en contact avec les bonnes personnes sur les réseaux sociaux, en commentant les contenus liés aux données sur les réseaux sociaux et en publiant des articles sur des sujets liés à l'analyse des données. 

Il peut être utile de s'entourer de professionnels des données. La communauté DataCamp, composée de passionnés de données, peut vous apporter aide et soutien, et élargir votre réseau de contacts dans le monde des données.

Postuler à des offres d'emploi d'analyste de données

Vous avez enfin appris comment devenir analyste de données, et il est temps de postuler pour votre premier emploi. Il existe de nombreuses ressources pour trouver un emploi, notamment 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, veuillez consulter DataCamp Jobs afin de trouver et d'obtenir le poste de vos rêves dans le domaine des données.  De plus, veuillez noter que si vous obtenez votre certification d'analyste de données via DataCamp, vous bénéficierez d'une aide à la recherche d'emploi adaptée à vos besoins individuels, fournie par notre équipe de services d'orientation professionnelle.  

Une fois que vous avez obtenu un entretien, vous devrez vous préparer à répondre à certaines questions d'entretien pour les postes d'analyste de données. Vous trouverez plus de détails à ce sujet dans un article séparé. 

Contactez directement les employeurs potentiels. 

Parallèlement à cette approche de recherche d'emploi, vous pouvez envisager une méthode moins conventionnelle, plus chronophage, mais également plus efficace : contacter directement les entreprises qui vous intéressent. 

Pour suivre cette voie, veuillez d'abord consulter leur site web officiel, explorer leurs pages d'accueil et de carrière, et trouver leurs coordonnées. Veuillez prendre connaissance de leur mission et de leurs valeurs, de leurs services et produits, ainsi que de toute autre information pertinente. Veuillez déterminer en quoi vous pourriez être le candidat idéal pour cet employeur. 

Une fois que vous aurez obtenu davantage d'informations sur leur activité, vous pourrez leur envoyer un e-mail accompagné de votre CV spécialisé en analyse de données, personnalisé pour cette entreprise et démontrant que vous correspondez parfaitement à leurs besoins. Il s'agit en effet d'un moyen sûr de se démarquer aux yeux de cet employeur en particulier.

Veuillez conserver des registres précis et adapter votre stratégie au fur et à mesure.

Lorsque vous envoyez votre CV, que ce soit à divers portails d'emploi ou directement à une organisation, veuillez conserver une trace des versions de CV que vous avez envoyées, ainsi que des noms des entreprises et des descriptions de poste correspondants. 

Ne vous découragez pas si vous ne parvenez pas à trouver immédiatement un poste d'analyste de données. Il est tout à fait normal que votre recherche d'emploi prenne un certain temps, et n'oubliez pas que les refus sont un obstacle inévitable pour la plupart des candidats. Vos échecs ne devraient pas vous décourager ni vous faire perdre espoir. 

Continuez à postuler à de nouveaux postes et à perfectionner vos compétences techniques. Veuillez analyser les aspects de votre CV, de votre portfolio ou de votre processus de recherche d'emploi qui pourraient être améliorés et procéder aux modifications nécessaires. 

En cas de refus, veuillez toujours demander un retour d'information et, si vous l'obtenez, essayez de tirer le meilleur parti de ces informations 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 ne sera qu'une question de temps, de persévérance et de travail acharné.

Restez informé des dernières tendances en matière d'analyse de données.

Le domaine de l'analyse des données évolue presque quotidiennement, et nous avons observé plusieurs tendances prometteuses qui façonneront le secteur en 2024 :

1. Outils basés sur l'intelligence artificielle : L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique transforment l'analyse des données en automatisant leur préparation, en identifiant des tendances et en fournissant des informations plus rapidement que jamais.
2. IA générative : Des outils tels que les grands modèles linguistiques (LLM) permettent une analyse avancée des données, comme la création de modèles prédictifs et la génération de nouvelles solutions basées sur les données.
3. Analyses en temps réel : Les entreprises s'appuient de plus en plus sur le traitement des données en temps réel pour prendre des décisions immédiates, en particulier dans des domaines tels que la détection des fraudes et l'analyse du comportement des clients.
4. Analyses en libre-service : Les outils d'analyse augmentée rendent l'analyse des données accessible aux utilisateurs non techniques, permettant ainsi aux équipes de toutes les organisations de prendre des décisions fondées sur les données.
5. Accent mis sur l'éthique et la gouvernance : Plus on dispose de données, plus on a de responsabilités. Les organisations accordent la priorité à la gouvernance des données et aux pratiques éthiques afin de garantir la confidentialité et la conformité.
6. Analyse en périphérie : En analysant les données à proximité de leur source (comme les appareils IoT), les entreprises réduisent les délais et améliorent l'efficacité des applications sensibles au facteur temps.

En suivant ces tendances, les aspirants analystes de données peuvent se positionner pour réussir dans un secteur en constante évolution.

Devenez analyste de données avec DataCamp

À présent, vous devriez savoir comment devenir analyste de données et ce que vous devez faire pour atteindre votre objectif. Dans cet article, nous avons abordé les points suivants : 

• Les prérequis nécessaires pour commencer à apprendre l'analyse de données
• Quelques cours d'analyse de données pour 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 portfolio et où trouver des ensembles de données ?
• Autres projets pouvant être ajoutés à votre portfolio
• Les compétences techniques et relationnelles généralement recherchées par les entreprises chez un analyste de données
• Les subtilités et astuces pour rédiger un CV remarquable
• L'importance de votre présence en ligne, de votre visibilité et de votre interaction avec des spécialistes des données
• Où et comment rechercher un emploi et comment rester optimiste et confiant lors de la candidature

Avec toutes ces informations en main, il est temps pour vous de vous lancer et de commencer à apprendre dès aujourd'hui.