Article original : How to Get Started in Data Analytics – A Roadmap for Beginners
Bonjour et bienvenue dans le monde de l'analyse de données ! Si vous envisagez une carrière dans ce domaine, vous êtes en bonne compagnie. L'analyse de données est un secteur en pleine expansion et passionnant qui devient de plus en plus crucial dans le monde actuel axé sur les données.
Soyons honnêtes, nous sommes tous submergés de données de nos jours. Des publications sur les réseaux sociaux aux transactions financières en passant par les dossiers médicaux, les informations à passer au crible ne manquent pas.
C'est là que les analystes de données interviennent. Ce sont eux qui nous aident à donner du sens à toutes ces données et à les transformer en informations précieuses (insights).
Et ces insights peuvent changer la donne. Ils peuvent aider les entreprises à améliorer leurs produits et services, les gouvernements à prendre des décisions politiques plus éclairées, et les individus à faire de meilleurs choix dans leur vie personnelle et professionnelle.
Mais il ne s'agit pas seulement d'impact. L'analyse de données peut aussi être assez lucrative. Selon des études récentes, le salaire médian d'un analyste de données aux États-Unis est d'environ 70 000 $ par an, et ce chiffre peut grimper encore plus haut avec l'expérience et l'expertise.
Bien sûr, comme toute profession, l'analyse de données comporte ses défis. Il y a l'ensemble de données occasionnel qui donne mal à la tête, la menace toujours présente du syndrome de l'imposteur, et les débats sans fin sur le meilleur langage de programmation ou outil de visualisation de données. Mais bon, si vous aimez les défis, ce domaine pourrait être fait pour vous.
Donc, si vous essayez de devenir un analyste de données, cet article est pour vous. J'espère qu'il vous fera gagner beaucoup de temps et d'efforts et que vous n'aurez pas à perdre votre temps à apprendre une multitude de choses non pertinentes comme je l'ai fait autrefois.
Étape 1 : Apprenez à connaître le rôle d'un analyste de données
Vous envisagez une carrière d'analyste de données ? C'est fantastique ! Prenons un moment pour en comprendre l'essentiel avant d'aller plus loin.
Voyez-vous, le travail d'un analyste de données implique plus que de simples calculs de chiffres et de création de graphiques (bien que ces choses puissent être très cool aussi). Cela implique de tirer parti des données pour trouver des insights et résoudre des problèmes. Cela signifie poser les bonnes questions, organiser et évaluer les données, et expliquer vos conclusions aux autres.
Certaines compétences et activités de base qu'un analyste de données effectue généralement incluent :
Collecter et analyser de grands ensembles de données pour identifier des modèles, des tendances et des insights pouvant éclairer les décisions commerciales.
Utiliser des outils et des techniques statistiques pour tirer des enseignements des données.
Développer et mettre en œuvre des systèmes de collecte de données et d'autres stratégies optimisant l'efficacité et la qualité des données.
Collaborer avec d'autres équipes pour identifier les besoins de l'entreprise et développer des solutions de données qui y répondent.
Communiquer les conclusions et les insights aux parties prenantes de manière claire et exploitable.
Donc, si vous n'êtes pas un prodige des mathématiques ou un as de l'informatique, ne vous inquiétez pas. Les statistiques, l'informatique et les affaires ne sont que quelques-unes des nombreuses disciplines qui sont incorporées dans le domaine multidisciplinaire de l'analyse de données. Quiconque aime apprendre, résoudre des problèmes et faire la différence peut vraiment s'y plaire.
Alors, comment en savoir plus sur ce que fait un analyste de données ? Vous pouvez commencer par consulter les nombreuses ressources gratuites accessibles en ligne. Par exemple, voici un article qui traite de ce que font réellement les analystes de données. Et en voici un autre qui compare les rôles d'analyste de données et de data scientist.
De nombreux blogs, podcasts et chaînes YouTube proposent un contenu divertissant et informatif sur le sujet de l'analyse de données. Je vous indiquerai ci-dessous quelques chaînes YouTube qui m'ont aidé au fil des ans.
Pour avoir un aperçu des compétences et des qualités requises, vous pouvez également réseauter avec d'autres analystes de données, assister à des réunions ou des séminaires, et étudier les descriptions de poste.
N'oubliez pas de vous demander si le fait de manipuler des données est quelque chose que vous appréciez. Aimez-vous trouver des modèles et résoudre des énigmes ? Voulez-vous changer le monde pour le mieux ? L'analyse de données peut être le choix de carrière idéal pour vous si la réponse est oui.
La première étape de votre parcours est de comprendre ce que fait un analyste de données. Amusez-vous, prenez votre temps et n'hésitez pas à poser des questions.
Étape 2 : Explorez les exigences des postes d'analyste de données
Maintenant que vous avez une meilleure compréhension du rôle d'un analyste de données, il est temps de commencer à regarder ce que recherchent les employeurs. Après tout, vous voulez vous assurer que vos compétences et vos connaissances correspondent à ce qui est requis sur le marché du travail.
Mais avant de paniquer à l'idée de ne pas avoir assez d'expérience, n'oubliez pas que chaque entreprise est différente. Certaines peuvent privilégier les compétences en programmation, tandis que d'autres peuvent valoriser la communication et le sens des affaires. C'est pourquoi il est important de faire vos recherches et de découvrir quelles compétences et qualifications spécifiques sont les plus demandées dans votre secteur ou entreprise cible.
Alors, comment s'y prendre pour trouver ces informations ? Eh bien, un excellent point de départ consiste à consulter les offres d'emploi et les descriptions sur des sites comme LinkedIn, Indeed ou Glassdoor. Cela peut vous donner une bonne idée des exigences clés et des qualifications pour différents rôles d'analyste de données.
Quelques exemples de ce que les offres d'emploi pourraient demander :
Maîtrise de SQL et expérience de travail avec de grands ensembles de données
Familiarité avec Python et les outils de visualisation de données comme Tableau ou Power BI
Solides compétences analytiques et capacité à tirer des enseignements de données complexes
Expérience avec l'analyse statistique et les techniques de modélisation
Excellentes compétences en communication et capacité à expliquer des conclusions complexes à des publics techniques et non techniques
Mais ne vous arrêtez pas là ! Vous pouvez également contacter des personnes qui travaillent dans le domaine ou qui occupent des postes qui vous intéressent. Interrogez-les sur leur expérience et sur les compétences qu'elles jugent les plus importantes pour réussir dans leur rôle. Vous pourriez même envisager d'organiser des entretiens d'information pour en savoir plus sur le domaine et obtenir des conseils sur la façon de débuter.
Et en parlant de débuter, il est important de se rappeler que rien ne remplace l'expérience pratique. Aussi tentant que cela puisse être de passer tout votre temps à regarder des tutoriels, vous apprendrez beaucoup plus rapidement et efficacement en construisant réellement des choses et en travaillant sur de vrais projets d'analyse de données.
Prenez donc le temps d'explorer les exigences du poste, mais n'oubliez pas de continuer à développer vos compétences et à acquérir de l'expérience pratique. Avec un peu d'effort et beaucoup de curiosité, vous serez en bonne voie pour devenir un analyste de données accompli.
Étape 3 : Soyez à l'aise avec les mathématiques et les statistiques
D'accord, je sais ce que vous pensez. Les mathématiques et les statistiques ? Aïe !
Mais écoutez-moi avant de vous enfuir. Pour qu'un analyste de données puisse donner du sens aux données et en tirer des informations précieuses, il est essentiel d'avoir une compréhension fondamentale de ces concepts.
Alors, de quels concepts et formules statistiques fondamentaux devriez-vous être familier ?
Pour commencer, il y a les mesures de tendance centrale connues sous les noms de moyenne, médiane et mode, qui peuvent vous donner une idée de la valeur typique dans un ensemble de données. Vous devriez savoir comment les calculer.
L'écart-type est une mesure de la dispersion des données par rapport à la moyenne, et vous devriez être capable de le calculer.
Et afin de trouver des relations entre les variables et de générer des prédictions basées sur ces associations, vous devriez également être familier avec la corrélation et la régression.
Mais il ne s'agit pas seulement de chiffres. Vous aurez également besoin d'une compréhension rudimentaire de l'algèbre linéaire, qui est employée dans de nombreuses approches d'analyse de données. Voici un cours approfondi (et un manuel) pour vous aider à démarrer.
Vous devrez peut-être employer des matrices pour modifier et manipuler des données, ou utiliser la régression linéaire pour prévoir les valeurs futures basées sur les tendances historiques.
Si vous n'avez pas de solides bases en mathématiques, cela peut sembler difficile. Mais ne vous inquiétez pas ! De nombreuses ressources sont disponibles pour vous aider dans votre apprentissage.
Par exemple, la Khan Academy propose des leçons et des exercices pratiques en mathématiques et en statistiques. Si vous préférez les livres, \"Data Science for Beginners\" d'Andrew Park est une excellente ressource qui couvre les principes statistiques et mathématiques de manière accessible.
freeCodeCamp développe un programme de mathématiques que vous pouvez découvrir ici.
Et voici un guide sur les statistiques que vous devez connaître pour vous lancer dans la science des données et poursuivre dans des domaines comme le Machine Learning.
La clé est de commencer petit et de construire vos connaissances progressivement. N'ayez pas peur de poser des questions ou de chercher de l'aide quand vous en avez besoin. Avec un peu de pratique et de persévérance, vous découvrirez bientôt que les mathématiques et les statistiques sont en fait assez amusantes (non, sérieusement !).
Étape 4 : Maîtrisez Excel pour l'analyse de données
Excel est un outil vital dans l'arsenal d'un analyste de données. Il est utilisé par pratiquement toutes les organisations, et le maîtriser vous aidera à nettoyer, manipuler et analyser les données avec facilité.
Avec Excel, vous pouvez créer des formules et des fonctions pour effectuer des calculs, des tableaux croisés dynamiques et des graphiques pour visualiser les données, et utiliser des outils d'analyse de données pour faire des prédictions et identifier des modèles. Excel est particulièrement utile pour l'analyse de régression, la prévision et l'analyse de scénarios.
Si vous souhaitez sérieusement devenir analyste de données, il est essentiel de maîtriser Excel. Heureusement, il existe de nombreuses ressources en ligne pour vous aider à apprendre. Consultez ExcelIsFun, Excel Chandoo, Tutorials Point, Ashutosh Kumar, et MyOnlineTrainingHub pour des tutoriels sur Youtube. De plus, les cours suivants vous guideront sur la manière de tirer le meilleur parti d'Excel.
Introduction to Data Analysis Using Excel par Coursera
Data Analysis with Python for Excel Users sur la chaîne YouTube de freeCodeCamp
Excel Skills for Business Specialization par Coursera
N'oubliez pas qu'Excel n'est qu'un outil parmi d'autres dans votre boîte à outils d'analyse de données. Mais c'est un outil crucial que vous utiliserez quotidiennement en tant qu'analyste de données. En maîtrisant Excel, vous serez bien équipé pour gérer n'importe quelle tâche liée aux données qui se présentera à vous.
Passons maintenant à la compétence suivante, qui est également l'une des plus importantes dont vous aurez besoin en tant qu'analyste de données.
Étape 5 : Maîtrisez SQL pour l'extraction de données
SQL (Structured Query Language) est un outil critique en analyse de données. En tant qu'analyste de données, l'une de vos principales responsabilités est d'extraire des données de bases de données, et SQL est le langage utilisé pour le faire.
SQL est bien plus que l'exécution de requêtes de base comme SELECT, FROM et WHERE. C'est un langage complexe qui vous permet de manipuler et de transformer les données de multiples façons. SQL est utilisé pour joindre des données provenant de plusieurs tables, filtrer et agréger des données, et créer de nouvelles tables et vues.
Pour être un analyste de données efficace, il est essentiel de maîtriser SQL. Vous devriez être à l'aise avec l'écriture de requêtes, la création de tables et la compréhension de la manière d'optimiser vos requêtes pour la performance.
Heureusement, de nombreuses ressources sont disponibles pour vous aider à apprendre SQL. D'excellents points de départ sont Khan Academy SQL, W3Schools, SQLZoo, SQLbolt, Luke Barousse, Alex the Analyst, Microsoft Power Tools, et enfin quelques jeux SQL comme SQL island et SQL Murder.
De plus, il existe de nombreux cours en ligne et livres qui couvrent SQL en profondeur. En voici quelques-uns pour commencer :
En maîtrisant SQL, vous serez en mesure d'extraire des insights précieux des bases de données et de manipuler les données de manière à fournir des perspectives commerciales significatives.
Étape 6 : Apprenez Python pour l'analyse de données
Je sais qu'il y a beaucoup de spéculations sur le fait de savoir si un analyste de données a besoin de Python – certains disent que oui, d'autres que non.
Pour ma part, j'aimerais dire que cela dépend de l'entreprise pour laquelle vous travaillez – mais il est bon d'avoir un avantage en apprenant Python car c'est l'un des langages de programmation les plus utilisés dans le monde de l'analyse de données. Python est connu pour sa simplicité, sa lisibilité et sa polyvalence, ce qui en fait un choix populaire pour les analystes de données.
Python possède une vaste gamme de bibliothèques et d'outils qui peuvent faciliter l'analyse de données, tels que Pandas pour la manipulation et l'analyse de données, NumPy pour le calcul scientifique, et Matplotlib pour la visualisation de données. Il a également la capacité d'automatiser des tâches, ce qui rend l'analyse de données plus efficace et plus performante.
Apprendre Python pour l'analyse de données est un excellent investissement pour votre carrière d'analyste de données. Non seulement cela vous permettra de travailler avec des bibliothèques puissantes, mais cela ouvrira également de nombreuses opportunités pour travailler avec des ensembles de données plus volumineux et des analyses plus complexes.
Il existe de nombreuses ressources pour vous aider à apprendre Python, des cours en ligne gratuits aux programmes payants et manuels. Certaines ressources incluent freeCodeCamp, DataCamp, CodeBasis, Programming with Mosh et Microsoft Learn.
En apprenant Python, vous pourrez effectuer des analyses de données plus complexes, automatiser des tâches et travailler avec une gamme plus large d'ensembles de données, faisant de vous un atout précieux dans toute organisation axée sur les données.
Étape 7 : Maîtrisez un outil de visualisation de données
En tant qu'analyste de données, il est essentiel d'être capable de communiquer vos conclusions de manière claire et concise. L'un des moyens d'y parvenir est la visualisation de données. Les outils de visualisation de données comme PowerBI et Tableau peuvent vous aider à créer des graphiques et des tableaux de bord interactifs qui permettent aux autres de comprendre facilement vos conclusions. Nous en parlerons plus en détail dans une minute.
Voici un cours sur Tableau pour la Data Science et la visualisation de données que vous pouvez consulter.
Bien que SQL soit excellent pour interroger et manipuler les données, il ne peut pas totalement donner vie à vos données. C'est là qu'intervient un outil de visualisation de données. Ces outils vous permettent de transformer vos données en visualisations perspicaces et faciles à comprendre qui peuvent être partagées avec les parties prenantes.
Vous pouvez apprendre les bases de la visualisation de données dans ce cours gratuit approfondi sur la chaîne YouTube de freeCodeCamp.
PowerBI est un excellent choix pour la visualisation de données car il est facile à apprendre et à intégrer à d'autres produits Microsoft. Cela en fait un outil idéal pour les organisations qui utilisent Microsoft Office. Tableau est également un choix populaire et possède une forte communauté d'utilisateurs et une large gamme de fonctionnalités.
L'apprentissage d'un outil de visualisation de données comme PowerBI ou Tableau vous permettra de créer des visualisations convaincantes qui vous aideront à mieux comprendre vos données et à communiquer vos conclusions aux autres. Il existe de nombreux cours et tutoriels en ligne pour vous aider à apprendre ces outils, tels que la formation officielle Microsoft PowerBI et les propres cours de formation de Tableau.
En maîtrisant un outil de visualisation de données, vous pourrez créer des visualisations interactives et engageantes qui vous aideront à mieux comprendre vos données et à communiquer vos conclusions aux autres, faisant de vous un atout inestimable pour toute organisation axée sur les données.
Vous pouvez également explorer d'autres outils de visualisation populaires comme D3.js – voici un cours à ce sujet pour vous aider à démarrer.
Étape 8 : Réseautez avec d'autres analystes de données et développeurs
Le réseautage est une partie essentielle de toute profession, et l'analyse de données ne fait pas exception. En réseautant avec d'autres analystes de données et développeurs, vous pouvez apprendre de leurs expériences, obtenir des informations sur les dernières tendances et technologies de l'industrie, et potentiellement trouver des opportunités d'emploi.
Voici quelques façons de réseauter avec d'autres personnes dans le domaine :
Assister à des événements de l'industrie : Recherchez des conférences, des meetups et d'autres événements liés à l'analyse de données et participez-y. C'est un excellent moyen de rencontrer d'autres personnes du domaine et d'en apprendre davantage sur les nouveaux développements et technologies.
Rejoindre des communautés en ligne : Il existe de nombreuses communautés en ligne pour les analystes de données et les développeurs, telles que des forums, des groupes LinkedIn et des groupes sur les réseaux sociaux. Rejoignez ces communautés et participez aux discussions pour entrer en contact avec d'autres experts.
Contacter les autres : N'ayez pas peur de contacter d'autres analystes de données et développeurs, que ce soit via les réseaux sociaux, par e-mail ou en personne. Présentez-vous, demandez des conseils et établissez des relations.
N'oubliez pas que le réseautage est à double sens. Soyez prêt à offrir votre aide et vos conseils aux autres également. En construisant un solide réseau de contacts dans le domaine de l'analyse de données, vous pouvez améliorer vos opportunités de carrière et rester à jour sur les dernières tendances et technologies de l'industrie.
Étape 9 : N'oubliez pas les « soft skills »
Une dernière compétence qui, selon moi, doit être travaillée avant de pouvoir être un excellent analyste de données, ce sont vos soft skills (compétences comportementales), qui impliquent votre capacité à communiquer, à résoudre des problèmes, etc.
Une fois que tout est dit et fait, pratiquez, pratiquez encore et construisez des projets.
Conclusion
Devenir analyste de données demande du dévouement, du travail acharné et une passion pour l'analyse. Suivre les étapes décrites dans cette feuille de route vous aidera à acquérir les compétences et les connaissances nécessaires pour réussir.
De la compréhension du rôle d'analyste de données à la maîtrise de SQL et Python, en passant par le réseautage avec d'autres développeurs, chaque étape est cruciale pour réussir dans ce domaine.
N'oubliez pas de rester curieux, de ne jamais cesser d'apprendre et d'être toujours prêt à vous adapter aux nouvelles technologies et méthodologies. Avec de la détermination et de la persévérance, vous pouvez atteindre votre objectif de devenir un analyste de données compétent et débloquer un monde d'opportunités de carrière passionnantes.