Cours
Analyse exploratoire des données en R
4 h
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La numérisation accélérée de notre société et l’adoption grandissante de tous types d’appareils électroniques ont entraîné une croissance exponentielle des données. Cette tendance ne montre aucun signe de ralentissement. Bien au contraire : avec le déploiement attendu de l’Internet des objets et des infrastructures 5G, le rythme de génération des données devrait encore s’accélérer.
Dans ce contexte, les entreprises cherchent massivement des professionnels capables de construire des infrastructures de données solides et fiables et d’analyser de grands volumes de données pour éclairer la prise de décision.
Parmi les différents métiers des données, les data analysts sont particulièrement recherchés et bien rémunérés. D’après Forbes, le marché de l’emploi des data analysts explose, et les perspectives sont très favorables pour ces profils très demandés.
Alors, que fait un data analyst ? Nous décryptons ici le rôle et expliquons pourquoi il devient rapidement indispensable dans chaque département data. Dans des articles dédiés, nous avons précisé comment devenir data analyst et comment vous préparer aux questions d’entretien pour data analyst.
Qu’est-ce qu’un data analyst ?
De manière générale, un data analyst est responsable de la collecte, de la préparation et de l’analyse de données afin d’en extraire des enseignements exploitables.
Son quotidien couvre un large éventail de missions : concevoir des systèmes de collecte, utiliser des langages de programmation pour nettoyer et analyser les données, construire des rapports et communiquer les résultats aux parties prenantes.
Compte tenu de la polyvalence du poste, d’autres intitulés sont fréquemment utilisés pour décrire des fonctions proches du data analyst, notamment :
- Business analyst
- Business intelligence analyst
- Consultant en veille marché
- Analyste en recherche opérationnelle
- Analyste en veille concurrentielle
- Data strategist
Quel que soit l’intitulé exact, presque tous les secteurs tirent parti du travail des data analysts, de la santé et du marketing à la logistique et à la biologie. C’est l’une des principales raisons de la forte demande pour ces profils.
Data analysts vs data scientists
Les aspirants professionnels des données confondent souvent les différences entre data analyst et data scientist. Il n’existe pas toujours de frontière nette entre les deux rôles : selon l’entreprise, ils peuvent intervenir sur des tâches similaires. Mais des différences importantes existent quant à la nature du travail et au niveau d’expertise technique.
Côté nature des missions, le data analyst a un profil plutôt exploratoire et descriptif, là où le data scientist adopte un profil plus expérimental.
Le data analyst se concentre davantage sur la découverte de motifs dans de grands ensembles de données (structurées), la création de visualisations et de rapports, ainsi que la communication des insights.
De leur côté, les data scientists gèrent plus souvent l’inattendu à l’aide de techniques relevant de l’analytique prédictive. Cela implique généralement de concevoir des modèles de données et des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire l’avenir.
En termes d’expertise requise, on considère parfois le data scientist comme une version plus technique du data analyst. Globalement, les data scientists doivent maîtriser davantage les langages et outils informatiques avancés. Et puisqu’ils conçoivent des modèles et des algorithmes d’apprentissage automatique, ils ont besoin d’une base solide en mathématiques et statistiques.
Le tableau ci-dessous résume les principales différences entre data analysts et data scientists :
|
Guide comparatif des compétences |
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Domaine de compétences |
Data analyst |
Data scientist |
|
Ingénierie des données |
Faible |
Moyen |
|
Exploration des données |
Élevé |
Élevé |
|
Visualisation de données |
Élevé |
Moyen |
|
Outils et langages de programmation |
Moyen |
Élevé |
|
Modélisation & algorithmes |
Faible |
Élevé |
|
Connaissance métier |
Élevé |
Élevé |
|
Ingénierie logicielle |
Faible |
Moyen |
|
Communication & présentation |
Élevé |
Élevé |
Que fait un data analyst ?
Malgré la diversité des intitulés, les responsabilités d’un data analyst se répartissent généralement selon les différentes étapes du cycle de vie d’un projet :
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Source : DataCamp
Ci-dessous, nous détaillons ce que fait un data analyst à chaque étape :
Extraction des données
Les data analysts interviennent souvent dans la collecte des données. Cependant, là où les data scientists traitent à la fois des données structurées et non structurées – ce qui multiplie le nombre et la complexité des techniques de collecte – les data analysts travaillent surtout sur des données structurées, généralement stockées dans les bases de données relationnelles de l’entreprise.
Préparation des données
Les données collectées comportent souvent des doublons, des erreurs, des valeurs extrêmes et d’autres anomalies. Pour transformer des données brutes en données prêtres à l’analyse, elles doivent passer par un processus de nettoyage. Les data analysts consacrent un temps important au prétraitement et à la synthèse des données pour détecter et corriger les erreurs. Pour en savoir plus sur le processus de préparation des données, consultez notre cours en ligne.
Exploration des données
Une fois les données nettoyées, place à l’exploration. À ce stade, les data analysts recherchent des tendances et des motifs susceptibles de répondre à des questions métier précises. De nombreux outils peuvent être mobilisés, comme le montre notre cours Exploratory Data Analysis in SQL.
Visualisation & reporting
La communication des résultats est une composante clé du métier de data analyst. Elle passe par la création de visualisations réunies dans des tableaux de bord et des rapports de management, assortis de commentaires pour les parties prenantes. Des outils de business intelligence en self-service, comme Tableau et Power BI, sont couramment utilisés à cet effet.
Quelles compétences pour les data analysts ?
Les data analysts sont des professionnels polyvalents. Compte tenu de leurs responsabilités, ils ont besoin d’un équilibre entre compétences techniques et compétences relationnelles. Vous pouvez en savoir plus sur comment devenir data analyst dans notre article complet. Voici déjà un aperçu des connaissances requises.
Côté compétences techniques, on peut citer :
Programmation
Les data analysts utilisent des langages de programmation à chaque étape du cycle de vie d’un projet data. Les deux langages les plus courants en science des données sont Python et R.
Très populaires, ils permettent de manipuler de grands jeux de données et d’appliquer toutes sortes de techniques pour dégager tendances et motifs pertinents.
Pour bien démarrer, consultez nos cours Python et R.
Gestion des bases de données
La plupart des jeux de données traités par les data analysts sont stockés dans des bases relationnelles. Le Structured Query Language (SQL) est le standard du secteur pour interroger et manipuler ces bases. Tout futur data analyst devrait maîtriser SQL.
Visualisation de données
Présenter des résultats de manière claire et percutante est essentiel pour transformer la donnée en décisions concrètes. La visualisation consiste à représenter la donnée sous forme de graphiques et diagrammes.
De nombreux outils aident à créer de superbes visualisations, notamment les bibliothèques Python comme matplotlib, les bibliothèques R comme ggplot2, ainsi que des logiciels de business intelligence comme Tableau et Power BI.
Statistiques et mathématiques
Même si les data analysts ne travaillent pas sur des algorithmes complexes d’apprentissage automatique, ils doivent avoir une bonne maîtrise des statistiques et des mathématiques. Ces connaissances sont cruciales pour comprendre les différentes techniques disponibles et choisir les meilleurs outils pour résoudre un problème. Elles sont tout aussi utiles pour présenter des résultats à un public technique.
Côté compétences comportementales, des incontournables :
Acuité métier
Votre impact sera limité si vous ne comprenez pas les données que vous manipulez. Au-delà des compétences techniques, les data analysts doivent posséder une certaine expertise du domaine métier pour donner du sens à leurs analyses.
Développer votre connaissance du secteur dans lequel vous opérez – finance, santé, marketing, etc. – vous aidera à mieux interpréter les données et à réaliser des analyses plus pertinentes. C’est aussi l’une des raisons pour lesquelles tout le monde, quelle que soit son expérience, est le bienvenu en science des données.
Communication
Nous l’avons dit : communiquer et présenter des insights est une grande part du rôle de data analyst.
Pour maximiser l’impact, vos conclusions doivent être comprises par les différents services et parties prenantes. D’où l’intérêt de solides compétences écrites et orales. Cela inclut l’adoption d’approches et de cadres innovants, comme le data storytelling.
Résolution de problèmes
Toute analyse de données commence par une question. Les data analysts doivent être curieux et avoir l’esprit d’enquête. Une fois les questions métier formulées, ils doivent trouver les techniques de données les plus adaptées pour y répondre. Un défi stimulant, mais aussi très gratifiant.
Consultez notre guide des compétences essentielles du data analyst pour aller plus loin.
Quels outils utilisent les data analysts ?
Les data analysts s’appuient sur divers outils qui rendent leur travail plus précis et efficace. Le paysage des outils Data & Machine Learning évolue rapidement, avec de nouveaux venus chaque jour pour répondre à des besoins spécifiques.
Impossible de tous les connaître, mais vous devez être prêt à en apprendre de nouveaux selon les besoins du poste.
Cela dit, certains outils sont quasi universels chez les data analysts. Les maîtriser est un excellent point de départ si vous envisagez cette carrière.
- Python ou R : les langages incontournables en science des données.
- Jupyter Notebook : un environnement de développement intégré (IDE) très prisé pour les notebooks de code dans de nombreux langages, dont Python et R.
- SQL : le langage standard pour communiquer avec des bases de données relationnelles.
- Microsoft Excel : le tableur le plus répandu, utilisé dans de nombreux services.
- Tableau et Power BI : les deux principaux outils de business intelligence. Ils permettent de créer des tableaux de bord et rapports interactifs et opérationnels.
Salaires des data analysts
Les data analysts sont très recherchés. La concurrence accrue entre entreprises pour attirer ces talents a fait grimper les rémunérations.
Comme nous l’expliquons dans notre article sur les salaires en data science, le salaire moyen aux États-Unis est de 70 000 $ (entre 46 000 $ et 106 000 $), selon différents facteurs comme l’ancienneté et la localisation.
Cours en ligne pour data analysts
Maintenant que vous savez ce qu’un data analyst fait, plusieurs voies s’offrent à vous pour entrer dans le secteur. Il n’y a pas une route unique meilleure en toutes circonstances : tout dépend de votre situation. Demandez-vous combien de temps et d’argent vous souhaitez investir, et quel type de formation s’adapte le mieux à votre rythme de vie.
Parmi les voies possibles, les cours en ligne sont une option flexible et abordable pour démarrer. DataCamp propose de nombreux cours liés à l’analyse de données, du niveau débutant à confirmé, pour acquérir les fondamentaux de manière accessible. Voici trois parcours pour devenir data analyst :
Data Analyst with Python (contenu : 62 heures)
Ce parcours commence par les bases de Python pour l’analyse de données. Une fois les fondamentaux acquis, vous approfondirez les techniques de préparation et de visualisation des données.
Vous apprendrez également à sourcer des données depuis le web, des bases de données et des fichiers JSON. Enfin, ce parcours propose un aperçu de l’analyse exploratoire et renforce vos compétences sur les bases relationnelles et SQL.
Data Analyst with R (contenu : 77 heures)
Ce parcours se concentre sur les compétences clés du data analyst travaillant en R. Il couvre en profondeur les packages les plus utilisés comme tidyverse, ggplot et dplyr.
Comme pour le parcours Python, vous bâtirez une compréhension intermédiaire de la recherche de données, de leur manipulation et de leur visualisation.
Data Analyst with SQL (contenu : 41 heures)
Ce parcours métier développe une compréhension approfondie de SQL Server, des concepts de bases relationnelles, de leur conception et de l’optimisation des performances.
Conclusion
Alors, que fait un data analyst ? Comme nous l’avons vu, il extrait, prépare, explore et visualise les données. Ces missions mobilisent de nombreuses compétences, et les entreprises de presque tous les secteurs recherchent ces professionnels capables d’exploiter leurs données pour prendre de meilleures décisions.
Si vous envisagez de vous lancer en science des données, le rôle de data analyst est probablement le plus accessible, car il n’exige pas la même profondeur en mathématiques et informatique avancée que celui de data scientist. Plutôt prometteur, n’est-ce pas ?
Il est temps de démarrer votre parcours d’apprentissage. Quand vous serez prêt, démontrez votre expertise avec notre Data Analyst Certification pour vous distinguer auprès des recruteurs.
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