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L'analyse statistique est le processus de collecte de grands volumes de 诲辞苍苍茅别蝉 puis d'utilisation des statistiques et d'autres techniques d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 pour identifier les tendances, les mod猫les et les insights. Si vous 锚tes dou茅 en 诲辞苍苍茅别蝉 et en statistiques, l'analyse statistique pourrait 锚tre un excellent choix de carri猫re pour vous. L'essor du big data, de l'apprentissage automatique et de la technologie dans notre soci茅t茅 a cr茅茅 une forte demande pour les analystes statistiques, et c'est un moment passionnant pour d茅velopper ces comp茅tences et trouver un emploi qui vous passionne.听

Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur l'analyse statistique, notamment sa d茅finition, ses diff茅rents types, comment elle est r茅alis茅e et les emplois qui l'utilisent. Par la suite, si vous souhaitez d茅velopper vos capacit茅s d'analyse statistique, envisagez de vous inscrire au Certificat professionnel d'analyse avanc茅e des 诲辞苍苍茅别蝉 de Google.

D茅finition de l'analyse statistique

L'analyse statistique est le processus de collecte et d'analyse de grands volumes de 诲辞苍苍茅别蝉 afin d'identifier les tendances et de d茅velopper des insights pr茅cieux.

Dans le monde professionnel, les analystes statistiques prennent des 诲辞苍苍茅别蝉 brutes et trouvent des corr茅lations entre les variables pour r茅v茅ler des mod猫les et des tendances aux parties prenantes concern茅es. Travaillant dans un large 茅ventail de domaines diff茅rents, les analystes statistiques sont responsables de nouvelles d茅couvertes scientifiques, de l'am茅lioration de la sant茅 de nos communaut茅s et de l'orientation des d茅cisions commerciales.

Types d'analyse statistique

Il existe deux types principaux d'analyse statistique : descriptive et inf茅rentielle. En tant qu'analyste statistique, vous utiliserez probablement les deux types dans votre travail quotidien pour vous assurer que les 诲辞苍苍茅别蝉 sont 脿 la fois clairement communiqu茅es aux autres et qu'elles sont utilis茅es efficacement pour d茅velopper des insights exploitables. En bref, voici ce que vous devez savoir sur les deux types d'analyse statistique :

1. Analyse statistique descriptive

Les statistiques descriptives r茅sument les informations d'un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 sans tirer de conclusions sur son contenu. Par exemple, si une entreprise vous donnait un registre de ses d茅penses et que vous r茅sumiez le pourcentage d'argent d茅pens茅 dans diff茅rentes cat茅gories d'articles, vous effectueriez une forme de statistiques descriptives.

Lors de l'ex茅cution de statistiques descriptives, vous utiliserez souvent la visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉 pour pr茅senter les informations sous forme de graphiques, tableaux et diagrammes afin de les transmettre clairement aux autres dans un format compr茅hensible. G茅n茅ralement, les dirigeants d'une entreprise ou d'une organisation utiliseront ensuite ces 诲辞苍苍茅别蝉 pour guider leur prise de d茅cision 脿 l'avenir.

2. Analyse statistique inf茅rentielle

Les statistiques inf茅rentielles vont un pas plus loin que les r茅sultats des statistiques descriptives en tirant des conclusions des 诲辞苍苍茅别蝉 et en faisant ensuite des recommandations. Par exemple, au lieu de simplement r茅sumer les d茅penses de l'entreprise, vous pourriez aller jusqu'脿 recommander dans quels domaines r茅duire les d茅penses et sugg茅rer un budget alternatif.

L'analyse statistique inf茅rentielle est souvent utilis茅e par les entreprises pour 茅clairer les d茅cisions de l'entreprise et dans la recherche scientifique pour trouver de nouvelles relations entre les variables.

T芒ches de l'analyste statistique

Les analystes statistiques se concentrent sur la transformation de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 en informations compr茅hensibles pour un public plus g茅n茅ral. En effet, vous utiliserez vos comp茅tences en math茅matiques et en 诲辞苍苍茅别蝉 pour traduire de grands nombres en graphiques, diagrammes et r茅sum茅s facilement assimilables pour les principaux d茅cideurs au sein des entreprises et autres organisations. Les responsabilit茅s professionnelles typiques des analystes statistiques comprennent :

• L'extraction et l'organisation de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes

• La d茅termination des 诲辞苍苍茅别蝉 pertinentes et de celles qui doivent 锚tre exclues

• Le d茅veloppement de nouvelles strat茅gies de collecte de 诲辞苍苍茅别蝉

• Les r茅unions avec les clients et les professionnels pour examiner les plans d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉

• La cr茅ation de rapports de 诲辞苍苍茅别蝉 et de repr茅sentations facilement compr茅hensibles des 诲辞苍苍茅别蝉

• La pr茅sentation des 诲辞苍苍茅别蝉

• L'interpr茅tation des r茅sultats des 诲辞苍苍茅别蝉

• La cr茅ation de recommandations pour une entreprise ou d'autres organisations

Vos responsabilit茅s professionnelles diff茅reront selon que vous travaillez pour une agence f茅d茅rale, une entreprise priv茅e ou un autre secteur d'activit茅. De nombreuses industries ont besoin d'analystes statistiques, donc explorer vos passions et voir comment vous pouvez mieux appliquer vos comp茅tences en 诲辞苍苍茅别蝉 peut 锚tre passionnant.

Perspectives d'emploi en analyse statistique

Les emplois qui utilisent l'analyse statistique ont des perspectives positives pour l'avenir pr茅visible.

Selon l'INSEE et France Strat茅gie, les emplois en math茅matiques et statistiques devraient conna卯tre une croissance soutenue, avec une augmentation de 12 pour cent des postes entre 2022 et 2032 []. Ces m茅tiers, qui repr茅sentent d茅j脿 13 pour cent des emplois en France (soit 3,3 millions de postes), sont particuli猫rement recherch茅s dans les secteurs de la sant茅, de la finance et du juridique, avec des salaires d茅butants entre 鈧� 35 000 et 鈧� 38 000 bruts annuels [, ].

脌 mesure que nous cr茅ons plus de moyens de collecter des 诲辞苍苍茅别蝉 dans le monde entier, il y aura un besoin accru de personnes capables d'analyser et de donner un sens aux 诲辞苍苍茅别蝉 [].

颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 en analyse statistique

Comme la plupart de vos responsabilit茅s professionnelles se concentreront probablement sur l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 et des statistiques, les comp茅tences math茅matiques sont cruciales. Des comp茅tences math茅matiques de haut niveau peuvent vous aider 脿 v茅rifier votre travail et 脿 cr茅er des strat茅gies pour analyser les 诲辞苍苍茅别蝉, m锚me si vous utilisez des logiciels pour de nombreux calculs. En vous concentrant sur vos comp茅tences math茅matiques, particuli猫rement les statistiques avec de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉, vous pourrez vous d茅marquer lors de la recherche d'opportunit茅s d'emploi. La ma卯trise des logiciels informatiques et l'apprentissage de nouvelles plateformes vous aideront 茅galement 脿 exceller dans des postes plus avanc茅s et vous rendront tr猫s demand茅.

L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, la r茅solution de probl猫mes et la pens茅e critique sont des comp茅tences essentielles pour vous aider 脿 d茅terminer le v茅ritable sens et la vue d'ensemble de l'ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉. Souvent, les grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent ne pas repr茅senter ce qu'ils semblent 锚tre en surface. Pour aller au fond des choses, vous devrez r茅fl茅chir de mani猫re critique aux facteurs qui peuvent influencer l'ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉, cr茅er un plan d'analyse 茅clair茅 et 茅liminer les biais pour identifier des tendances pertinentes.

Pour exceller en milieu professionnel, vous devrez perfectionner vos comp茅tences en gestion de bases de 诲辞苍苍茅别蝉, vous tenir au courant de la m茅thodologie statistique et am茅liorer continuellement vos comp茅tences en recherche. Ces comp茅tences prennent du temps 脿 d茅velopper, il est donc important de commencer par des cours d'introduction et d'锚tre patient pendant que vous d茅veloppez vos comp茅tences.

Logiciels courants utilis茅s dans les emplois d'analyse statistique

L'analyse statistique implique souvent des calculs utilisant le big data qui est trop volumineux pour 锚tre calcul茅 manuellement. La bonne nouvelle est que de nombreux types de logiciels statistiques ont 茅t茅 d茅velopp茅s pour aider 脿 analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 efficacement. La ma卯trise de ces logiciels statistiques peut vous rendre attractif pour les employeurs et vous permettre de travailler sur des projets plus complexes.

Les logiciels statistiques sont b茅n茅fiques pour les statistiques descriptives et inf茅rentielles. Vous pouvez les utiliser pour g茅n茅rer des graphiques et des diagrammes ou effectuer des calculs pour tirer des conclusions et des inf茅rences des 诲辞苍苍茅别蝉. Bien que le type de logiciel statistique que vous utiliserez d茅pendra de votre employeur, les logiciels couramment utilis茅s comprennent :

• SAS

• R

• SPSS

• Minitab

• Stata

Parcours vers une carri猫re en analyse statistique

Il existe de nombreux chemins pour devenir analyste statistique, mais la plupart des emplois dans ce domaine exigent un dipl么me universitaire. Les employeurs recherchent g茅n茅ralement un dipl么me dans un domaine ax茅 sur les math茅matiques, l'informatique, les statistiques ou la science des 诲辞苍苍茅别蝉 pour s'assurer que vous avez les comp茅tences n茅cessaires pour le poste. Si votre licence est dans un autre domaine, acqu茅rir de l'exp茅rience gr芒ce 脿 des emplois de saisie de 诲辞苍苍茅别蝉 de niveau d茅butant peut vous aider 脿 mettre un pied dans la porte. De nombreux employeurs recherchent une exp茅rience professionnelle dans des carri猫res connexes comme assistant de recherche, gestionnaire de 诲辞苍苍茅别蝉 ou stagiaire dans le domaine.

L'obtention d'un dipl么me d'茅tudes sup茅rieures en analyse statistique ou dans un domaine connexe peut 茅galement vous aider 脿 vous d茅marquer sur votre CV et d茅montrer une connaissance approfondie des comp茅tences n茅cessaires pour r茅ussir le travail. En g茅n茅ral, les employeurs se concentrent davantage sur la v茅rification que vous avez les comp茅tences math茅matiques et d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 requises pour effectuer des analyses statistiques complexes sur leurs 诲辞苍苍茅别蝉. Apr猫s tout, vous les aiderez 脿 prendre des d茅cisions, ils veulent donc 锚tre confiants dans votre capacit茅 脿 les conseiller dans la bonne direction.

Combien gagnent les professionnels de l'analyse statistique ?

Les analystes statistiques gagnent bien au-dessus de la moyenne nationale et b茅n茅ficient de nombreux avantages professionnels. Il existe de nombreuses carri猫res utilisant l'analyse statistique, donc comparer les salaires peut aider 脿 d茅terminer si les avantages du poste correspondent 脿 vos attentes. Examinez les salaires annuels m茅dians des professions suivantes qui utilisent l'analyse statistique :

• Statisticien : 鈧� 31 000 []

• Analyste d'茅tudes de march茅 : 鈧� 55 500 []

• Analyste de recherche op茅rationnelle : 鈧� 45 000 []

• Analyste en investissement : 鈧� 47 500 []

• Sp茅cialiste du risque financier (risk manager) : 鈧� 57 254 []

• Data scientist : 鈧� 45 777 []

• Actuaire : 鈧� 55 000 []

Pr锚t 脿 passer 脿 l'茅tape suivante de votre carri猫re ?

L'analyse statistique pourrait 锚tre un excellent choix de carri猫re pour ceux qui ont une affinit茅 pour les math茅matiques, les 诲辞苍苍茅别蝉 et la r茅solution de probl猫mes. Voici quelques cours populaires 脿 envisager pour vous pr茅parer 脿 une carri猫re en analyse statistique :

Apprenez les processus et outils fondamentaux avec le Certificat professionnel en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 de Google. Vous apprendrez 脿 traiter et analyser les 诲辞苍苍茅别蝉, 脿 utiliser les principaux outils d'analyse, 脿 appliquer la programmation R et 脿 cr茅er des visualisations qui peuvent 茅clairer les d茅cisions commerciales cl茅s.

D茅veloppez votre aisance avec R gr芒ce 脿 la Sp茅cialisation en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 avec R de l'Universit茅 Duke. Les analystes statistiques utilisent couramment R pour les tests, la mod茅lisation et l'analyse. Ici, vous apprendrez et pratiquerez ces processus.

Appliquez l'analyse statistique avec la Sp茅cialisation en statistiques et analyses commerciales de l'Universit茅 Rice. Contextualisez vos comp茅tences techniques et analytiques en les utilisant pour r茅soudre des probl猫mes commerciaux et compl茅tez un projet pratique de fin d'茅tudes pour d茅montrer vos connaissances.

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