Portrait d'apprenant : comment je suis devenu data analyst avec DataCamp [Témoignage]

L'objectif de carrière de Chris Murphy est de devenir data scientist au sein d'une entreprise du Fortune 100. Il souhaite mettre à profit son expérience de travail en Chine et son poste actuel de data analyst à l'UMass Medical School pour y parvenir.

Chris est diplômé en Administration des affaires avec une spécialisation en commerce international et une mineure en mandarin. Après l'obtention de son diplôme en 2019, il a décidé de partir travailler en Chine. Il a rejoint une startup de Shanghai dans le secteur de l'e-commerce, une industrie florissante en Chine.

Travailler au sein de la startup d'e-commerce de Shanghai a été une expérience formidable qui m'a révélé le rôle que les données peuvent jouer dans le business.

Les débuts de Chris sur DataCamp

Comment DataCamp a aidé Chris à obtenir un poste de data analyst

Chris est revenu aux États-Unis dès février 2020 en raison de la Covid-19 et a entamé son parcours avec DataCamp, en consacrant environ une heure par jour à développer ses compétences en données. Apprenant assidu, il utilise plusieurs plateformes en ligne, mais c'est avec DataCamp qu'il se montre le plus régulier. Il a récemment accepté un poste de data analyst à l'UMass Medical School et attribue à DataCamp le mérite de l'avoir aidé à décrocher ce rôle.

En tant que data analyst à l'UMass Medical School, j'applique chaque jour au travail les compétences acquises sur DataCamp.

Une journée dans la vie d'un data analyst

Le rôle quotidien de Chris à l'UMass Medical School a un fort impact sociétal. Son travail d'analyse de données soutient le Massachusetts State Supplemental Program, qui verse chaque mois des aides à plus de 400 000 bénéficiaires âgés, en situation de handicap ou aveugles. Il dégage des tendances, prédit les allocations futures et veille à l'éligibilité continue des bénéficiaires actuels.

Notre travail à l'UMass Medical School a un impact direct sur le bien-être et les moyens de subsistance de nos bénéficiaires.

Comment Chris a utilisé DataCamp pour s'exercer à l'analyse de données

Cours en SQL, Python et statistiques

Parmi les compétences acquises sur DataCamp, Chris juge les plus utiles celles en SQL Server (requêtes récursives, procédures stockées, bases de données relationnelles, etc.) ainsi que les fondamentaux de Python, les statistiques et les bibliothèques (pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib et scikit-learn).

Au quotidien, j'utilise des jointures SQL Server adaptées aux cas d'usage pour extraire des données précises à partir des registres étatiques à jour. J'automatise des rapports quotidiens avec des fonctions d'analyse de texte. Je m'appuie également beaucoup sur le nettoyage de DataFrames via des bibliothèques de manipulation de données comme pandas. Je traite de nombreuses données temporelles : apprendre à gérer les dates en Python a été crucial.

Parcours de compétences

DataCamp aide des apprenants de tous horizons à maîtriser les langages des données. Si vous souhaitez vous orienter vers une carrière dans la donnée ou monter en compétences dans votre poste actuel, Chris recommande de commencer par l'un de nos parcours de compétences.

Les parcours de compétences de DataCamp sont organisés de façon séquentielle : vous apprenez d'abord les bases, puis vous appliquez vos nouvelles compétences à des problèmes plus complexes. C'est une excellente façon d'apprendre pas à pas, à votre rythme.

Instaurer une routine quotidienne

Si vous commencez tout juste votre parcours avec DataCamp, Chris rappelle que la régularité fait la différence. Vous pouvez vous créer une habitude d'apprentissage quotidienne ou rejoindre le défi #100DaysOfCode pour trouver la motivation d'opérer un véritable tournant dans votre carrière.

N'essayez pas de suivre un cours DataCamp en une seule fois. Il est bien plus simple et efficace d'assimiler et de consolider vos acquis sur plusieurs jours que de vouloir tout apprendre très vite en un temps limité.

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