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Les data analysts collectent, nettoient et interpr猫tent des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 afin de r茅soudre un probl猫me ou de r茅pondre 脿 une question, comme Quel type de clients une entreprise devrait-elle cibler dans sa prochaine campagne publicitaire ? Quel groupe d'芒ge est le plus vuln茅rable 脿 une maladie particuli猫re ? et Quels comportements sont li茅s 脿 la fraude financi猫re ?

Les data analysts travaillent dans de nombreux secteurs, notamment les entreprises, la finance, la justice p茅nale, la science, la m茅decine et l'administration publique. Dans cet article, nous examinerons plus en d茅tail ce que font les data analysts, les comp茅tences n茅cessaires pour exercer ce m茅tier et comment vous pouvez vous lancer dans cette voie.

Ensuite, si vous souhaitez commencer 脿 travailler dans le domaine des 诲辞苍苍茅别蝉 en d茅veloppant des comp茅tences pertinentes tout en obtenant un dipl么me reconnu, envisagez de vous inscrire au Certificat professionnel Google Data Analytics.

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Qu'est-ce que l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 ?

L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 est le processus d'extraction d'informations 脿 partir de 诲辞苍苍茅别蝉 pour prendre de meilleures d茅cisions commerciales. Le processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 se d茅roule g茅n茅ralement en cinq phases it茅ratives :

• Identifier les 诲辞苍苍茅别蝉 脿 analyser

• Collecter les 诲辞苍苍茅别蝉

• Nettoyer les 诲辞苍苍茅别蝉 en vue de l'analyse

• Analyser les 诲辞苍苍茅别蝉

• Interpr茅ter les r茅sultats de l'analyse

L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 peut prendre diff茅rentes formes, selon la question 脿 laquelle vous essayez de r茅pondre. En bref, l'analyse descriptive nous dit ce qui s'est pass茅, l'analyse diagnostique nous explique pourquoi c'est arriv茅, l'analyse pr茅dictive forme des projections sur l'avenir, et l'analyse prescriptive cr茅e des conseils pratiques sur les actions 脿 entreprendre.

T芒ches et responsabilit茅s du data analyst

Un data analyst est une personne dont le travail consiste 脿 collecter et interpr茅ter des 诲辞苍苍茅别蝉 afin de r茅soudre un probl猫me sp茅cifique. Le r么le comprend beaucoup de temps pass茅 avec les 诲辞苍苍茅别蝉 mais implique 茅galement la communication des r茅sultats.

Voici ce que font de nombreux analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 au quotidien :

• Collecter les 诲辞苍苍茅别蝉 : Les analystes collectent souvent les 诲辞苍苍茅别蝉 eux-m锚mes. Cela peut inclure la r茅alisation d'enqu锚tes, le suivi des caract茅ristiques des visiteurs sur un site web d'entreprise ou l'achat de jeux de 诲辞苍苍茅别蝉 aupr猫s de sp茅cialistes de la collecte de 诲辞苍苍茅别蝉.

• Nettoyer les 诲辞苍苍茅别蝉 : Les 诲辞苍苍茅别蝉 brutes peuvent contenir des doublons, des erreurs ou des valeurs aberrantes. Nettoyer les 诲辞苍苍茅别蝉 signifie maintenir la qualit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 dans un tableur ou via un langage de programmation afin que vos interpr茅tations ne soient pas erron茅es ou fauss茅es.

• Mod茅liser les 诲辞苍苍茅别蝉 : Cela implique de cr茅er et de concevoir les structures d'une base de 诲辞苍苍茅别蝉. Vous pourriez choisir quels types de 诲辞苍苍茅别蝉 stocker et collecter, 茅tablir comment les cat茅gories de 诲辞苍苍茅别蝉 sont li茅es entre elles et travailler sur la fa莽on dont les 诲辞苍苍茅别蝉 apparaissent r茅ellement.

• Interpr茅ter les 诲辞苍苍茅别蝉 : L'interpr茅tation des 诲辞苍苍茅别蝉 implique de trouver des mod猫les ou des tendances dans les 诲辞苍苍茅别蝉 qui pourraient r茅pondre 脿 la question pos茅e.

• Pr茅senter : La communication des r茅sultats de vos d茅couvertes sera une partie essentielle de votre travail. Vous le faites en cr茅ant des visualisations comme des graphiques et des diagrammes, en r茅digeant des rapports et en pr茅sentant les informations aux parties int茅ress茅es.

Quels outils utilisent les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 ?

Au cours du processus d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, les analystes utilisent souvent une grande vari茅t茅 d'outils pour rendre leur travail plus pr茅cis et efficace. Parmi les outils les plus courants dans l'industrie de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 figurent :

• Microsoft Excel

• Google Sheets

• SQL

• Tableau

• R ou Python

• SAS

• Microsoft Power BI

• Jupyter Notebooks

Apprenez 脿 effectuer des analyses de 诲辞苍苍茅别蝉, notamment 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 .

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Salaire et perspectives d'emploi d'un data analyst

En France, le salaire moyen d'un data analyst s'茅l猫ve 脿 鈧� 41 989 brut par an, tous niveaux confondus. Pour un profil junior, la r茅mun茅ration d茅bute 脿 environ 鈧� 35 000 brut annuel.

Les m茅tiers de la data connaissent une croissance exceptionnelle en France. Le Forum 茅conomique mondial les a class茅s parmi les emplois qui conna卯tront la plus forte croissance entre 2025 et 2030 []. En 2023, les offres d'emploi pour les data analysts ont bondi de 35,9 pour cent, tandis que celles pour les data scientists ont progress茅 de 51,9 pour cent []. Cette tendance devrait se maintenir, avec environ 25 pour cent des entreprises pr茅voyant de cr茅er de nouveaux postes en CDI en 2025, particuli猫rement dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 [].

Data analyst vs scientifique des 诲辞苍苍茅别蝉 : Quelle est la diff茅rence ?

Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 et les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 travaillent tous deux avec des 诲辞苍苍茅别蝉, mais leur utilisation diff猫re. Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 travaillent g茅n茅ralement avec des 诲辞苍苍茅别蝉 existantes pour r茅soudre des probl猫mes commerciaux d茅finis. Les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 cr茅ent de nouveaux algorithmes et mod猫les pour faire des pr茅dictions sur l'avenir.听

Types d'analystes de 诲辞苍苍茅别蝉

Avec l'avancement des technologies qui a rapidement 茅largi les types et la quantit茅 d'informations que nous pouvons collecter, savoir comment rassembler, trier et analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 est devenu crucial dans presque tous les secteurs. On trouve des analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 dans les secteurs de la justice p茅nale, de la mode, de l'alimentation, de la technologie, des affaires, de l'environnement et du secteur public, parmi tant d'autres.

Les personnes qui effectuent des analyses de 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent avoir d'autres titres, tels que :

• Analyste m茅dical et de sant茅

• Analyste d'茅tudes de march茅

• Analyste d'affaires

• Analyste en intelligence d'affaires

• Analyste en recherche op茅rationnelle

• Analyste en renseignement

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Comment devenir data analyst

Il existe plusieurs chemins pour devenir data analyst. Que vous soyez r茅cemment dipl么m茅 ou en reconversion professionnelle, la premi猫re 茅tape consiste souvent 脿 茅valuer vos comp茅tences transf茅rables et 脿 d茅velopper les nouvelles comp茅tences n茅cessaires pour ce nouveau r么le.

颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 techniques du data analyst

• Outils de base de 诲辞苍苍茅别蝉 : Microsoft Excel et SQL doivent 锚tre les piliers de la bo卯te 脿 outils de tout data analyst. Bien qu'Excel soit omnipr茅sent dans tous les secteurs, SQL peut g茅rer des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 plus volumineux et est largement consid茅r茅 comme indispensable pour l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉.

• Langages de programmation : L'apprentissage d'un langage de programmation statistique comme Python ou R vous permettra de g茅rer de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 et d'effectuer des 茅quations complexes. Bien que Python et R soient parmi les plus courants, il est conseill茅 de consulter plusieurs descriptions de poste qui vous int茅ressent pour d茅terminer quel langage sera le plus utile dans votre secteur.

• Visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉 : Pr茅senter vos r茅sultats de mani猫re claire et convaincante est crucial pour r茅ussir en tant que data analyst. Savoir comment pr茅senter au mieux les informations 脿 travers des graphiques et des diagrammes garantira que vos coll猫gues, employeurs et parties prenantes comprendront votre travail. Tableau, Jupyter Notebook et Excel font partie des nombreux outils utilis茅s pour cr茅er des visuels.

• Statistiques et math茅matiques : Comprendre les concepts qui sous-tendent le fonctionnement des outils de 诲辞苍苍茅别蝉 vous aidera 茅norm茅ment dans votre travail. Avoir une solide compr茅hension des statistiques et des math茅matiques vous aidera 脿 d茅terminer quels outils sont les plus appropri茅s pour r茅soudre un probl猫me particulier, 脿 d茅tecter les erreurs dans vos 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 mieux comprendre les r茅sultats.

Si cela semble beaucoup, ne vous inqui茅tez pas : il existe de nombreux cours qui vous guideront 脿 travers les bases des comp茅tences techniques dont vous avez besoin en tant que data analyst. Ce certificat professionnel IBM de data analyst sur 糖心vlog官网观看 peut 锚tre un bon point de d茅part.

颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 professionnelles du data analyst

• R茅solution de probl猫mes : Un data analyst doit bien comprendre la question pos茅e et le probl猫me 脿 r茅soudre. Il doit 茅galement 锚tre capable de rep茅rer des mod猫les ou des tendances qui pourraient r茅v茅ler une histoire. Avoir un esprit critique vous permettra de vous concentrer sur les bons types de 诲辞苍苍茅别蝉, de reconna卯tre les m茅thodes d'analyse les plus r茅v茅latrices et de rep茅rer les lacunes dans votre travail.

• Communication : 脢tre capable de transmettre vos id茅es aux autres sera crucial dans votre travail de data analyst. De solides comp茅tences 茅crites et orales pour communiquer avec les coll猫gues et les autres parties prenantes sont des atouts pr茅cieux pour un data analyst.

• Connaissance du secteur : Conna卯tre le secteur dans lequel vous travaillez (sant茅, entreprise, finance ou autre) vous donnera un avantage dans votre travail et dans vos candidatures. Si vous essayez d'int茅grer un secteur sp茅cifique, prenez le temps de suivre l'actualit茅 de votre secteur ou de lire un livre sur le sujet. Cela peut vous familiariser avec les principaux enjeux et tendances du secteur.

Parcours pour devenir data analyst

L'acquisition de ces comp茅tences est la premi猫re 茅tape pour devenir data analyst. Voici quelques voies que vous pouvez emprunter pour les acqu茅rir, suffisamment flexibles pour s'adapter 脿 votre vie.

• Certificat professionnel : Les programmes de certificat professionnel de niveau d茅butant vous enseignent les comp茅tences de base comme SQL ou les statistiques tout en vous donnant l'occasion de cr茅er des projets pour votre portfolio et de recevoir des retours en temps r茅el sur votre travail. Ils ne n茅cessitent g茅n茅ralement aucune exp茅rience pr茅alable. Apprenez l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 et recevez une formation de niveau professionnel aupr猫s des leaders de l'industrie Google, IBM ou Meta sur 糖心vlog官网观看.

• Pour devenir data analyst en France, plusieurs parcours universitaires sont recommand茅s. Une licence (Bac+3) en informatique, statistiques ou math茅matiques appliqu茅es constitue une base solide pour entrer dans le domaine. Les formations les plus pris茅es incluent 茅galement les licences MASS (Math茅matiques Appliqu茅es aux Sciences Sociales), MIAGE (M茅thodes Informatiques Appliqu茅es 脿 la Gestion des Entreprises) et MIASHS (Math茅matiques et Informatique Appliqu茅es aux Sciences Humaines et Sociales) [, ].

• Autoformation : Si vous souhaitez suivre un parcours sans formation officielle, il est possible d'apprendre par vous-m锚me les comp茅tences n茅cessaires 脿 l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉.

脡volution de carri猫re de data analyst

脢tre data analyst peut 茅galement ouvrir la voie 脿 d'autres carri猫res. Beaucoup de ceux qui commencent comme analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 finissent par travailler comme data scientists. Comme les analystes, les data scientists utilisent les statistiques, les math茅matiques et l'informatique pour analyser les 诲辞苍苍茅别蝉. Un scientifique, cependant, peut utiliser des techniques avanc茅es pour construire des mod猫les et d'autres outils afin de fournir des perspectives sur les tendances futures. Faites progresser votre carri猫re en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 avec le .

Commencez 脿 d茅velopper vos comp茅tences de data analyst d猫s aujourd'hui

Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 utilisent leurs connaissances pour aider les autres 脿 prendre des d茅cisions plus 茅clair茅es. D茅veloppez les comp茅tences dont vous avez besoin pour cette carri猫re en demande et 脿 croissance rapide gr芒ce 脿 l'un de ces programmes 茅ducatifs sur 糖心vlog官网观看 :

Pour vous pr茅parer 脿 un poste d'analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 d茅butant, inscrivez-vous au Certificat professionnel Google Data Analytics. Dans ce programme de niveau d茅butant, vous apprendrez 脿 nettoyer, organiser, analyser, visualiser et pr茅senter des 诲辞苍苍茅别蝉 aupr猫s de professionnels des 诲辞苍苍茅别蝉 chez Google.

Pour lancer votre carri猫re en tant qu'analyste Power BI, suivez le Certificat professionnel d'analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 Power BI de Microsoft. En cinq mois seulement, vous apprendrez 脿 utiliser Power BI pour vous connecter 脿 des sources de 诲辞苍苍茅别蝉, 脿 explorer les capacit茅s de visualisation et de cr茅ation de rapports de Power BI et 脿 pr茅parer des 诲辞苍苍茅别蝉 Excel pour les analyser dans Power BI.

Pour acqu茅rir des comp茅tences en mati猫re d'analyse et de visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉, explorez le Certificat professionnel de visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉 de Microsoft. Apprenez 脿 cr茅er des visualisations de 诲辞苍苍茅别蝉, 脿 茅laborer des mod猫les de 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 pr茅parer et transformer des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉.

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Foire aux questions (FAQ)