Les 10 meilleurs outils d'analyse de données pour les analystes de données en 2024

Les 9 meilleurs outils d'analyse de données

En tenant compte des facteurs ci-dessus, voici la liste des 9 meilleurs outils d'analyse de données pour les analystes de données.

1. Python

Classé premier dans les indices de popularité de plusieurs langages de programmation, Python est un outil incontournable pour les analystes de données. Python est un langage de programmation open-source et extrêmement polyvalent qui s'applique largement au secteur de la science des données et à d'autres disciplines, comme le développement web et le développement de jeux vidéo. Vous pouvez en savoir plus sur l 'utilisation de Python dans un autre article.

Python peut réaliser n'importe quelle tâche de science des données. Ceci est principalement dû à son riche écosystème de bibliothèques. Avec des milliers de packages puissants soutenus par son immense communauté d'utilisateurs, Python peut effectuer toutes sortes d'opérations, du prétraitement des données, de la visualisation et de l'analyse statistique au déploiement de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.

En raison de sa syntaxe simple et lisible, Python est souvent considéré comme l'un des langages de programmation les plus faciles à apprendre pour les débutants.

Cependant, lorsqu'il s'agit de traiter des quantités massives de données, d'autres langages de programmation et solutions, tels que Julia ou Spark, peuvent offrir de meilleures performances et une plus grande efficacité que Python.

Si vous souhaitez devenir un expert en Python, DataCamp est là pour vous aider. Vous trouverez de nombreux cours de Python pour tous les niveaux dans notre catalogue de cours. Consultez notre cursus de carrière d'analyste de données avec Python et préparez votre parcours d'apprentissage de Python.

2. R Programmation

Bien qu'il ne soit pas aussi tendance que Python, R reste une option de choix pour les analystes de données. Fréquemment présenté comme le principal concurrent de Python, l'apprentissage de l'un de ces deux langages (ou des deux) est une étape essentielle pour devenir analyste de données. Consultez notre comparaison entre Python et R pour plus de détails.

R est un langage open-source, spécifique à un domaine, explicitement conçu pour la science des données et l'informatique avancée. Très populaire dans les milieux financiers et universitaires, R est un langage parfait pour la manipulation, le traitement et la visualisation des données, le calcul statistique et l'apprentissage automatique.

R dispose d'une grande communauté d'utilisateurs et d'une vaste collection de bibliothèques spécialisées dans l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Certains des plus remarquables appartiennent à la famille Tidyverse, une collection de paquets de science des données. Il comprend dplyr pour la manipulation des données et le puissant ggplot2, la bibliothèque standard pour la visualisation des données dans R.

Par rapport à Python, les débutants peuvent trouver R plus difficile et moins polyvalent. Pourtant, si vous débutez dans la science des données ou si vous souhaitez ajouter de nouveaux langages à votre arsenal, l'apprentissage de R est un choix parfait. Consultez notre catalogue de cours R, y compris notre très populaire cours d'introduction à R, pour améliorer vos compétences dès aujourd'hui. Vous pouvez également suivre notre cursus d'analyste de données avec R.

3. SQL

La plupart des données mondiales sont stockées dans des bases de données. SQL (Structured Query Language) est un langage spécifique à un domaine qui permet aux programmeurs de communiquer avec des bases de données, de les modifier et d'en extraire des données. Une solide connaissance des bases de données et du langage SQL est indispensable si vous souhaitez devenir analyste de données.

Connaître SQL vous permettra de travailler avec différentes bases de données relationnelles, y compris des systèmes populaires comme SQLite, MySQL et PostgreSQL.

Que vous choisissiez Python ou R pour commencer votre parcours d'analyste de données, vous devriez également envisager d'apprendre SQL. Grâce à sa syntaxe simple et déclarative, SQL est très facile à apprendre par rapport à d'autres langages et vous aidera beaucoup en cours de route.

Pourtant, si la syntaxe SQL semble simple et rudimentaire, l'écriture de requêtes SQL avancées peut s'avérer délicate, en particulier lorsqu'il s'agit de bases de données volumineuses et complexes.

Vous souhaitez vous initier à SQL ? Jetez un coup d'œil à notre cursus d'analyste de données en SQL pour devenir un magicien des requêtes.

4. Julia

Bien qu'il s'agisse d'un langage relativement jeune - il n'a été lancé qu'en 2011 - Julia a déjà impressionné le monde de l'informatique numérique.

Julia est un nouveau langage de programmation passionnant, conçu dès le départ pour être le langage idéal pour le calcul scientifique, l'apprentissage automatique et l'exploration de données. Julia atteint cet objectif en englobant la vitesse du C, la capacité de programmation générale de Python et les prouesses statistiques de R.

Ces dernières années, Julia n'a cessé de gagner du terrain, de plus en plus de praticiens des données optant pour Julia plutôt que pour Python en raison de ses performances étonnantes. Pour en savoir plus sur l 'utilisation de Julia, consultez notre guide séparé.

Cependant, Julia n'est pas encore aussi largement adopté que des langages tels que Python et R. Sa communauté est plus restreinte et il ne dispose pas d'autant de bibliothèques que ses principaux concurrents.

DataCamp a travaillé dur pour mettre à jour son catalogue avec de nouveaux cours sur Julia. Pour vous lancer dans cette étoile montante de la science des données, jetez un coup d'œil à notre cursus de compétences Julia Fundamentals.

5. Excel

Microsoft Excel n'a pas besoin d'être présenté car tout le monde le connaît. Outil classique de l'analyse des données, de nombreux gourous ont prédit sa mort au cours des dernières décennies. Cependant, les prédictions ne pourraient pas être plus erronées. Malgré l'apparition d'outils plus flexibles et plus puissants, Excel reste l'outil de référence pour de nombreuses tâches quotidiennes d'analyse de données.

Excel combine des capacités puissantes avec une interface conviviale, ce qui le rend parfait pour les analystes de données chevronnés et les utilisateurs moins techniques. Il s'agit également d'un excellent outil grâce à son intégration harmonieuse avec la pile Microsoft BI, y compris PowerBI.

Excel est spécialement conçu pour être accessible et facile à utiliser. Mais cela a un prix : Excel n'est pas aussi flexible que d'autres outils comme Python ou R, et certaines opérations complexes peuvent ne pas être aussi simples.

Pourtant, apprendre Excel est un choix judicieux, car il est très probable qu'une partie de votre travail en tant qu'analyste de données implique de traiter des feuilles de calcul Excel. Consultez notre catalogue, où vous trouverez des cours sur le sujet, tels que Analyse des données dans Excel, Préparation des données dans Excel et Visualisation des données dans Excel.

6. Spark

Les outils d'analyse de données classiques, comme Python ou R, peuvent s'avérer insuffisants lorsqu'il s'agit de traiter d'énormes ensembles de données. Un ensemble différent d'outils est nécessaire pour traiter des ensembles de données contenant des millions de lignes à grande vitesse, en incorporant des techniques avancées pour fournir des performances élevées.

Parmi ces solutions, Apache Spark est probablement la plus populaire. Spark est une plateforme de calcul en grappe. Spark vous permet de répartir les données et les calculs sur des clusters à plusieurs nœuds (considérez chaque nœud comme un ordinateur distinct). Le fractionnement de vos données facilite le travail avec de très grands ensembles de données, car chaque nœud ne travaille qu'avec une petite quantité de données.

L'un des aspects clés de Spark est son intégration avec d'autres outils d'analyse de données, notamment Python. PySpark est le paquetage Python qui permet à la magie d'opérer. Ces intégrations facilitent la prise en main de Spark par les analystes de données.

Envie d'apprendre Spark ? Notre cours d'introduction à PySpark est un excellent point de départ,

7. PowerBI

Power BI est une solution d'analyse commerciale basée sur le cloud qui vous permet de combiner différentes sources de données, de les analyser et de présenter l'analyse des données par le biais de visualisations, de rapports et de tableaux de bord.

Selon le Magic Quadrant de Gartner, PowerBI de Microsoft est le leader des solutions de BI. Power BI facilite l'accès aux données sur presque tous les appareils à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisation.

Parmi ses fonctionnalités essentielles, Power BI comprend :

• Connectivité directe avec Excel et intégration facile avec d'autres produits Microsoft
• Capacité à compresser les données et à extraire des informations de vastes ensembles de données
• Personnalisation à l'aide de R et Python
• Utiliser Power Query pour importer, filtrer et traduire des données
• Une expérience utilisateur adaptée et conviviale.

Cependant, comme pour Excel, Power BI sacrifie parfois la flexibilité au nom de l'accessibilité. Certaines opérations peuvent être difficiles à effectuer et les fonctionnalités dans certains domaines peuvent être limitées. De même, malgré son interface intuitive, PowerBI peut s'avérer complexe, en particulier lorsqu'il est utilisé avec d'autres outils interdépendants.

Tout analyste de données en herbe devrait maîtriser au moins un outil de BI. Power BI est sans aucun doute l'un des meilleurs candidats. DataCamp propose de nombreux documents sur cet outil, allant de notre cours d'introduction à Power BI à des sujets plus avancés, tels que notre cours sur les rapports dans Power BI.

8. Tableau

Fondé en 2003 à l'université de Stanford, Tableau est un outil de visualisation de données puissant et populaire qui vous permet d'analyser simultanément des données provenant de sources multiples.

Tableau est l'un des meilleurs outils de BI de sa catégorie. Il est utilisé par des entreprises de premier plan pour extraire des informations à partir de quantités massives de données brutes. Grâce à sa plateforme intuitive et puissante, les utilisateurs techniques et non techniques peuvent créer des tableaux de bord visuels et des feuilles de travail.

À bien des égards, Tableau offre les mêmes capacités que Power BI. Cependant, il est considéré comme un outil plus complexe pour les débutants. Par conséquent, si vous souhaitez simplement créer des graphiques simples, vous devriez choisir des options moins complexes. Un autre inconvénient important de Tableau est qu'il n'existe pas de version gratuite et que vous devrez donc payer un abonnement assez coûteux pour l'utiliser.

Pourtant, de nombreuses organisations choisissent Tableau pour ses capacités uniques et puissantes. Consultez notre cours d'introduction à Tableau et notre cours de création de tableaux de bord dans Tableau pour découvrir ce merveilleux outil.

9. DataLab

Le travail d'un analyste de données ne serait pas possible sans les IDE (environnements de développement intégré). Ces outils de codage offrent des interfaces puissantes et intuitives qui facilitent l'écriture, le débogage et le test de votre code.

Il existe de nombreux IDE populaires, tels que JupyterLab ou RStudio, mais nous ne voulons pas manquer cette occasion de vous parler du DataLab, propre à DataCamp.

Conçu pour démocratiser les données, DataLab est un outil précieux pour la collaboration entre équipes et l'apprentissage organisationnel dans divers secteurs d'activité.

Avec le nouvel assistant IA, DataLab vise à rendre la science des données encore plus accessible et productive pour ses utilisateurs. Parmi les principales caractéristiques de l'assistant IA figure le bouton "Corriger l'erreur", qui non seulement corrige les erreurs de code mais les explique également, ce qui permet aux utilisateurs d'apprendre et d'éviter de répéter les mêmes erreurs.

La fonction "Générer du code" vous permet de générer du code basé sur des requêtes en langage naturel et de répondre à des questions clés sur un ensemble de données. En outre, l'assistant IA fournit des suggestions intelligentes basées sur le code existant et le contexte, ce qui rend l'écriture du code plus intelligente et plus efficace.

Disponible dans les formules gratuites et payantes de DataLab, l'assistant AI promet une intégration plus transparente dans la pile d'outils des data scientists modernes, permettant à toute personne travaillant avec des données de prendre des décisions éclairées. Vous pouvez commencer à utiliser DataLab gratuitement.

10. Google BigQuery

Google BigQuery est un entrepôt de données sans serveur, entièrement géré, qui permet l'analyse évolutive de grands ensembles de données. Il fait partie de la Google Cloud Platform et est conçu pour l'interrogation à grande vitesse de grands volumes de données.

BigQuery est particulièrement utile pour les organisations qui analysent rapidement et efficacement des ensembles de données massifs sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente.

BigQuery est particulièrement précieux pour les entreprises qui s'occupent d'analyse de données à grande échelle, notamment celles qui utilisent déjà les services Google Cloud. Cependant, les coûts peuvent s'accumuler en fonction de la quantité de données traitées, c'est pourquoi il est important de gérer efficacement vos requêtes afin d'optimiser les coûts.

En ajoutant ces outils à votre boîte à outils, vous pouvez vous attaquer à un plus large éventail de tâches d'analyse de données, en particulier dans des domaines spécialisés ou lors du traitement de données à grande échelle.

Consultez notre cours Introduction à BigQuery pour en savoir plus sur cet outil extraordinaire. 

Tendances futures des outils d'analyse de données

Tout évolue rapidement dans le secteur de la science des données. Toute petite innovation peut changer complètement le paysage technologique. Les outils et les solutions qui semblent courants aujourd'hui peuvent devenir obsolètes demain avec l'arrivée sur le marché de technologies émergentes dotées de capacités nouvelles et puissantes.

Cela est clairement illustré par la révolution de l'IA qui a résulté du lancement du ChatGPT. Avec leurs capacités impressionnantes, le ChatGPT et les nombreuses autres technologies d'IA générative alimentées par de grands modèles de langage, l'IA change rapidement la façon dont la science des données et le développement de logiciels sont conçus.

Ces outils deviendront bientôt un élément essentiel de la boîte à outils de l'analyste de données. Il est donc essentiel de les apprendre. Heureusement, DataCamp est là pour vous aider. Nous travaillons dur pour vous fournir les meilleurs cours et matériels de leur catégorie pour naviguer dans la révolution de l'IA, y compris notre populaire cours sur les concepts de l'IA générative et notre cursus de compétences sur l'essentiel de l'IA.

Réflexions finales

Devenir analyste de données est l'une des meilleures décisions qu'une personne intéressée par la science des données puisse prendre. L'apprentissage des bons outils d'analyse de données sera un élément central de votre parcours. Nous ne pouvons que vous souhaiter un bon voyage et espérons que nos cours, tutoriels, antisèches et autres matériels vous aideront.

Voici une liste de nos recommandations en matière d'apprentissage pour commencer :

Analyste de données avec Python

Ce cursus commence par les bases du langage de programmation Python pour l'analyse de données. Après avoir abordé les principes de base, vous approfondirez les techniques de traitement et de visualisation des données.

Vous apprendrez également à extraire des données de différentes sources telles que le web, les bases de données et les fichiers JSON. Enfin, ce cursus donne un aperçu des techniques d'analyse exploratoire des données et permet à l'apprenant de se familiariser avec les bases de données relationnelles et les concepts SQL.

Analyste de données avec R

Ce cursus se concentre sur les principales compétences requises par les analystes de données travaillant avec le langage de programmation R. Il offre un contenu complet couvrant les packages R les plus couramment utilisés, tels que tidyverse, ggplot et dplyr.

Comme le cursus Python, ce cours permet d'acquérir une compréhension intermédiaire des compétences d'analyste de données telles que l'approvisionnement en données, la manipulation et la visualisation.

Analyste de données avec SQL

Ce cursus permet à l'apprenant de développer une compréhension approfondie de SQL Server, des concepts des bases de données relationnelles, de leur conception et de l'optimisation des performances.