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Les data analysts collectent, nettoient et 茅tudient les 诲辞苍苍茅别蝉 pour orienter les d茅cisions des entreprises. En France, les m茅tiers li茅s aux 诲辞苍苍茅别蝉 sont parmi les plus demand茅s sur le march茅 de l'emploi ; les offres d'emploi pour les data analysts ont par exemple bondi de 35,9 pour cent en 2023 []. Si cette carri猫re tr猫s recherch茅e vous int茅resse, plusieurs voies s'offrent 脿 vous pour d茅marrer.

Dans cet article, nous explorerons les diff茅rentes fa莽ons de devenir data analyst 鈥� avec ou sans dipl么me. Ensuite, si vous souhaitez commencer 脿 d茅velopper des comp茅tences imm茅diatement exploitables, envisagez de vous inscrire au Certificat Professionnel IBM de data analyst. 脌 travers 11 modules, vous acquerrez une connaissance pratique du langage Python ainsi que des techniques pour visualiser les 诲辞苍苍茅别蝉 et pr茅senter vos conclusions. Vous n'avez besoin que de comp茅tences informatiques de base, de connaissances en math茅matiques de niveau lyc茅e et d'une certaine aisance avec les chiffres.

Comment devenir data analyst ? Un guide 茅tape par 茅tape

Vous pouvez trouver des emplois d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 dans tous types de secteurs, et il existe plusieurs chemins pour d茅crocher votre premier poste dans ce domaine tr猫s demand茅. Que vous fassiez vos premiers pas dans le monde professionnel ou que vous vous r茅orientiez vers une nouvelle carri猫re, voici quelques 茅tapes pour devenir data analyst.

1. Acqu茅rir une formation de base.

Si vous d茅butez dans le monde de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, vous devrez commencer par d茅velopper des connaissances fondamentales dans ce domaine. Obtenir une vue d'ensemble de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 peut vous aider 脿 d茅cider si cette carri猫re vous convient tout en vous dotant de comp茅tences professionnelles.

Auparavant, la plupart des postes de data analyst d茅butant exigeaient une licence. Bien que de nombreux postes requi猫rent toujours un dipl么me, cela commence 脿 changer. Vous pouvez d茅velopper des connaissances fondamentales et enrichir votre CV avec un dipl么me en math茅matiques, en informatique ou dans un autre domaine connexe 鈥� ou vous pouvez 茅galement apprendre ce dont vous avez besoin gr芒ce 脿 des programmes alternatifs, comme des certificats professionnels, des bootcamps ou des cours en autoformation.

Dans cette vid茅o, des professionnels de la donn茅e en activit茅 partagent leurs meilleurs conseils pour les aspirants data analysts.

2. D茅velopper vos comp茅tences techniques.

Obtenir un emploi en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 n茅cessite g茅n茅ralement de poss茅der un ensemble de comp茅tences techniques sp茅cifiques. Que vous appreniez dans le cadre d'un programme dipl么mant, d'un certificat professionnel ou par vous-m锚me, voici quelques comp茅tences essentielles dont vous aurez probablement besoin pour 锚tre embauch茅.

• Statistiques

• R ou programmation Python

• SQL (structured query language)

• Visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉

• Nettoyage et pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉

Consultez quelques offres d'emploi pour les postes auxquels vous souhaitez postuler, et concentrez votre apprentissage sur les langages de programmation ou les outils de visualisation sp茅cifiques list茅s comme pr茅requis.

En plus de ces comp茅tences techniques, les recruteurs recherchent 茅galement des comp茅tences professionnelles, comme de solides capacit茅s de communication 鈥� vous pourriez 锚tre amen茅 脿 pr茅senter vos r茅sultats 脿 des personnes ayant moins de connaissances techniques 鈥�, la capacit茅 脿 r茅soudre des probl猫mes et une connaissance du secteur dans lequel vous souhaitez travailler.

Apprenez 脿 effectuer des analyses de 诲辞苍苍茅别蝉, y compris la pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉, l'analyse statistique et la mod茅lisation pr茅dictive, en utilisant R, R Studio et Jupyter avec le Certificat Professionnel IBM Data Analytics avec Excel et R.

3. Travaillez sur des projets avec des 诲辞苍苍茅别蝉 r茅elles.

La meilleure fa莽on d'apprendre 脿 trouver de la valeur dans les 诲辞苍苍茅别蝉 est de travailler avec elles dans des situations r茅elles. Recherchez des programmes ou des cours qui incluent des projets pratiques utilisant des jeux de 诲辞苍苍茅别蝉 r茅els. Vous pouvez 茅galement trouver une vari茅t茅 de jeux de 诲辞苍苍茅别蝉 publics gratuits que vous pouvez utiliser pour concevoir vos propres projets.

Explorez les 诲辞苍苍茅别蝉 climatiques du , plongez dans l'actualit茅 avec les 诲辞苍苍茅别蝉 de , ou trouvez des solutions aux d茅fis imminents sur Terre et au-del脿 avec les 诲辞苍苍茅别蝉 ouvertes de . Ce ne sont l脿 que quelques exemples des 诲辞苍苍茅别蝉 disponibles. Choisissez un sujet qui vous int茅resse et trouvez des 诲辞苍苍茅别蝉 pour vous exercer.

Si vous souhaitez d茅velopper des comp茅tences de data analyst pr锚tes 脿 l'emploi sans vous engager dans un dipl么me, envisagez le Certificat professionnel Google Data Analytics sur 糖心vlog官网观看. Vous apprendrez 脿 nettoyer et organiser les 诲辞苍苍茅别蝉 avec SQL et R, 脿 les visualiser avec Tableau, et 脿 r茅aliser une 茅tude de cas pour votre portfolio.

Une fois le programme termin茅, vous aurez acc猫s aux ressources de recrutement via le Consortium des Employeurs de Google.

4. D茅veloppez un portfolio de vos travaux.

Lorsque vous exp茅rimentez avec des jeux de 诲辞苍苍茅别蝉 sur Internet ou que vous r茅alisez des travaux pratiques dans vos cours, veillez 脿 conserver vos meilleurs travaux pour votre portfolio. Un portfolio d茅montre vos comp茅tences aux recruteurs. Un portfolio solide peut grandement contribuer 脿 l'obtention d'un emploi.听

Lorsque vous commencez 脿 s茅lectionner des travaux pour votre portfolio, choisissez des projets qui d茅montrent votre capacit茅 脿:

• Extraire des 诲辞苍苍茅别蝉 de diff茅rentes sources

• Nettoyer et normaliser les 诲辞苍苍茅别蝉 brutes

• Visualiser vos r茅sultats 脿 travers des graphiques, des diagrammes, des cartes et d'autres visualisations

• Tirer des insights exploitables des 诲辞苍苍茅别蝉

Si vous avez travaill茅 sur des projets de groupe au cours de votre apprentissage, pensez 脿 en inclure un. Cela montre que vous 锚tes capable de travailler en 茅quipe.

Si vous ne savez pas quoi inclure dans votre portfolio (ou si vous avez besoin d'inspiration pour des id茅es de projets), prenez le temps de parcourir les portfolios d'autres personnes pour voir ce qu'elles ont choisi d'inclure.

Astuce : Cr茅ez un compte et commencez 脿 y publier vos projets et votre code. C'est un excellent moyen de vous connecter avec une communaut茅 de data analysts, de valoriser votre travail et d'attirer potentiellement l'attention des recruteurs.

5. Perfectionnez vos pr茅sentations.

Il est tentant de se concentrer uniquement sur les aspects techniques de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, mais ne n茅gligez pas vos comp茅tences en communication. Une composante essentielle du m茅tier de data analyst consiste 脿 pr茅senter vos conclusions aux d茅cideurs et autres parties prenantes de l'entreprise. Lorsque vous parvenez 脿 raconter une histoire 脿 travers les 诲辞苍苍茅别蝉, vous aidez votre organisation 脿 prendre des d茅cisions 茅clair茅es.

Pendant la r茅alisation des projets pour votre portfolio, exercez-vous 脿 pr茅senter vos r茅sultats. R茅fl茅chissez au message principal que vous souhaitez transmettre et aux 茅l茅ments visuels qui appuieront votre propos. Entra卯nez-vous 脿 parler pos茅ment et 脿 maintenir un contact visuel. Pratiquez devant un miroir ou avec vos camarades. Essayez de vous filmer pendant votre pr茅sentation pour pouvoir l'analyser ensuite et identifier les axes d'am茅lioration.

6. D茅crochez un premier emploi de data analyst.

Apr猫s avoir acquis de l'exp茅rience dans le traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 et la pr茅sentation de r茅sultats, il est temps d'affiner votre CV et de commencer 脿 postuler 脿 des emplois de data analyst junior. N'h茅sitez pas 脿 candidater 脿 des postes qui semblent l茅g猫rement au-dessus de vos comp茅tences actuelles. Vos aptitudes, votre portfolio et votre enthousiasme pour un poste peuvent souvent peser davantage que le fait de satisfaire 脿 tous les crit猫res de la liste des qualifications.

Si vous 锚tes encore 茅tudiant, renseignez-vous aupr猫s du service d'orientation professionnelle de votre universit茅 sur les opportunit茅s de stage. Un stage vous permettra de commencer 脿 acqu茅rir une exp茅rience concr猫te pour votre CV et d'appliquer ce que vous apprenez en situation r茅elle.

7. Envisagez une certification ou un dipl么me sup茅rieur.

Au fil de votre parcours de data analyst, r茅fl茅chissez 脿 votre 茅volution professionnelle et aux qualifications suppl茅mentaires qui pourraient vous y aider. Des certifications, comme le Certified Analytics Professional ou le Cloudera Certified Associate Data Analyst, peuvent vous qualifier pour des postes plus avanc茅s avec des r茅mun茅rations plus 茅lev茅es.听

Si vous envisagez d'茅voluer vers un r么le de data scientist, vous devrez peut-锚tre obtenir un master en science des 诲辞苍苍茅别蝉 ou dans un domaine connexe. Les dipl么mes sup茅rieurs ne sont pas toujours exig茅s, mais en poss茅der un peut ouvrir davantage d'opportunit茅s.

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D茅veloppez des comp茅tences professionnelles pour poursuivre une carri猫re de data analyst junior ou d茅butant sur 糖心vlog官网观看 avec le Certificat Professionnel IBM Data Analyst. Acqu茅rez une exp茅rience technique gr芒ce 脿 des laboratoires pratiques et des projets qui aboutissent 脿 un portfolio que vous pourrez utiliser pour pr茅senter votre travail.

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