Article original : How to Prepare for Data Analyst Job Interviews

Par Jess Wilk

Dans le monde numérique d'aujourd'hui, chaque entreprise et organisation collecte et utilise des données pour construire de meilleurs produits, cibler les bons clients, améliorer l'efficacité et même prévoir la demande future.

On dit que les données sont le nouveau pétrole – et maintenant est le moment idéal pour entrer sur le marché du travail de l'analyse de données.

Selon PayScale, le salaire moyen pour les rôles de niveau débutant en analyse est d'environ 55 492 dollars par an. Le salaire moyen pour un analyste expérimenté est d'environ 88 928 dollars par an. Même si vous êtes débutant en programmation Python, vous pouvez apprendre rapidement les compétences essentielles pour l'analyse de données si vous êtes constant.

Dans cet article, je vais passer en revue les compétences en analyse de données que vous devrez connaître, et comment vous préparer et réussir les entretiens pour obtenir un poste de Data Analyst avec Python.

Que fait un Data Analyst ?

En tant qu'analyste de données, votre responsabilité principale est de transformer des données brutes en informations significatives.

Généralement, la description de poste implique le nettoyage et l'organisation des données pour garantir la qualité des données. Vous effectuerez également des analyses statistiques, interpréterez les tendances dans des ensembles de données complexes, construirez des modèles et créerez des visualisations pour communiquer efficacement les résultats. Ces informations aideront les équipes à prendre des décisions commerciales et à obtenir des informations précieuses pour les gestionnaires et les principales parties prenantes de l'entreprise.

Les analystes de marché collectent et évaluent les données des consommateurs et des concurrents. Un analyste commercial pour Walmart pourrait analyser les tendances d'achat et identifier les schémas saisonniers lors d'événements comme le Black Friday, Noël et le Nouvel An. Ces données pourraient aider l'entreprise à anticiper une demande plus élevée et à réapprovisionner.

Un analyste de données chez IKEA pourrait analyser les préférences des clients dans différentes régions rurales et urbaines pour mieux stratégiser les produits à vendre.

Les données jouent un rôle à chaque étape d'une entreprise, de l'évaluation du marché et de l'acquisition de clients à la publicité, au parcours client, au taux de conversion final et aux décisions basées sur les données.

Depuis que j'ai commencé à travailler dans la science des données, je me suis toujours senti comme un petit détective découvrant des schémas et des connaissances cachées. Êtes-vous maintenant excité à l'idée d'apprendre à devenir analyste de données ? Commençons avec des informations exploitables.

Compétences techniques essentielles à développer

La première étape pour se préparer à un rôle est d'identifier et d'apprendre les bonnes compétences. Voici les compétences essentielles et demandées que vous devriez apprendre pour devenir analyste de données :

Programmation Python

L'une des compétences les plus cruciales pour un analyste de données est la maîtrise du langage de programmation Python. Python est largement utilisé dans les organisations pour effectuer diverses tâches telles que la gestion des ensembles de données, leur nettoyage et leur manipulation, et la réalisation d'analyses statistiques.

La popularité de Python provient de sa capacité à supporter une pléthore de packages et de bibliothèques open-source et de sa flexibilité et de sa convivialité. Je suis convaincue que Python continuera d'être un outil indispensable pour les analystes de données en 2024.

Si vous êtes nouveau dans Python, vous pouvez consulter le cours Introduction à Python sur Hyperskill avec des projets pratiques, où je contribue en tant qu'experte. Vous n'avez pas besoin de diplôme pour commencer à apprendre.

Mais Python est vaste – par où commencer ?

Commencez par apprendre la syntaxe de base et les structures de données comme les listes, les dictionnaires, les classes, etc.

Une fois que vous êtes à l'aise avec les bases, familiarisez-vous avec les bibliothèques essentielles comme Pandas (pour lire et manipuler des dataframes), Numpy (pour l'analyse statistique), Matplotlib et Seaborn pour la visualisation de données (création de graphiques).

Image Logo Python

SQL

SQL (Structured Query Language) vous aide à interagir avec de grandes bases de données relationnelles. Vous devriez apprendre à créer et mettre à jour des tables SQL, effectuer des filtrations et des agrégations, et extraire des informations. MySQL est une syntaxe couramment utilisée.

Vous pouvez consulter le cours SQL pour débutants sur Hyperskill. Et si vous voulez un aperçu basé sur du texte, voici un manuel complet qui vous apprend toutes les bases de SQL que vous devrez connaître.

Outils et logiciels de visualisation de données

Analyser les données est un processus, mais présenter vos informations est la destination finale. Vous devez maîtriser les outils d'analyse de visualisation comme le logiciel Tableau ou Power BI pour créer des tableaux de bord et des rapports.

En tant qu'analyste de données, vous devrez peut-être présenter vos résultats à des équipes non techniques de manière interprétable. Il existe également de nombreuses méthodes avancées, comme les tableaux de bord interactifs et la cartographie géographique, pour visualiser les données spatiales afin d'aider à prendre des décisions éclairées.

Statistiques

La probabilité et les statistiques couvrent un large éventail de concepts essentiels pour toute personne travaillant avec des données. Vous devriez connaître les types de base de distributions, tels que normale, poisson et asymétrique, et comment gérer chacun.

De nombreuses métriques, comme la moyenne, la médiane et l'écart-type, peuvent aider à analyser les variables numériques et à identifier les anomalies ou les valeurs aberrantes. La valeur P et les tests d'hypothèses sont également critiques.

Voici un tutoriel sur les principaux concepts de statistiques à connaître avant de se lancer dans la science des données si vous voulez vérifier vos compétences.

Excel

Même si la plupart d'entre nous sont familiers avec les bases d'Excel, vous devriez apprendre des fonctions comme VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH et les instructions IF pour la manipulation de données.

Comprendre comment utiliser les tableaux croisés dynamiques pour résumer et analyser de grands ensembles de données et permettre l'exploration dynamique des données est crucial.

Si vous voulez en savoir plus sur l'utilisation d'Excel pour l'analyse de données, voici un cours à ce sujet.

Développez votre portfolio

L'industrie de l'analyse de données est très rentable mais aussi très compétitive. Plus que simplement suivre des cours et acquérir des compétences est nécessaire pour se démarquer.

Pour devenir un analyste de données performant, vous devez construire un portfolio de projets démontrant vos capacités.

Une fois que vous êtes familier avec la technologie pertinente, identifiez un problème nécessitant une analyse et localisez un ensemble de données disponible publiquement. Analysez l'ensemble de données en utilisant diverses méthodes et extrayez des informations significatives. Si vous n'avez pas de diplôme, concentrez-vous sur la création du meilleur portfolio possible.

Kaggle est le meilleur ami de tout débutant en analyse de données. De nombreux ensembles de données sont disponibles dans tous les domaines, des critiques de films et des tweets aux radiographies médicales. Les notebooks ouverts vous permettent de voir ce sur quoi les experts en science des données ont travaillé avec le même ensemble de données. C'est un excellent moyen d'obtenir des conseils sur l'approche et de l'inspiration pour des idées à essayer.

Par exemple, prenez le populaire ensemble de données Kaggle des critiques de films IMDB. Que pouvez-vous en faire ? Je vais partager quelques idées pour vous aider à commencer.

Vous pouvez commencer à un niveau de base en calculant des statistiques pour résumer des métriques critiques telles que la note moyenne, la distribution des notes et les genres les plus critiqués.

Ensuite, vous pourriez utiliser des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour effectuer une analyse de sentiment sur les critiques de films.

Ensuite, créez des visualisations pour présenter efficacement les résultats. Par exemple, tracez les scores de sentiment au fil du temps, visualisez la distribution des critiques à travers les genres, ou créez un nuage de mots mettant en évidence les mots fréquemment utilisés dans les critiques positives et négatives.

Adapter vos projets pour qu'ils correspondent à vos intérêts et aux exigences spécifiques des employeurs potentiels fera ressortir votre portfolio dans un océan de candidats.

Par exemple, si vous voulez travailler dans le domaine de la santé, faites un projet qui ajoute de la valeur à ce domaine. N'oubliez pas, il ne s'agit pas seulement du code ; il s'agit de raconter une histoire convaincante avec les données.

Enfin, vous voudrez extraire et analyser des données en temps réel. Construisez un outil qui suit le sentiment des médias sociaux à propos d'une marque ou analyse les schémas de trafic d'un site web.

Comment construire un bon CV

La première étape de toute candidature à un emploi est la présélection basée sur votre CV (ou curriculum vitæ). Créer un CV/curriculum vitæ concis et techniquement solide pour augmenter vos chances est crucial.

Votre CV doit être basé sur votre formation, les informations sur les cours suivis, les réalisations, les stages ou expériences de travail antérieurs, et les activités extrascolaires.

Permettez-moi de partager quelques conseils pour créer un CV ou un curriculum vitæ convaincant :

  • CV personnalisés : Lorsque vous créez votre curriculum vitæ, personnalisez-le en fonction de l'emploi pour lequel vous postulez. Mettez en avant les compétences et les projets les plus pertinents pour le rôle spécifique. Si approprié, vous pouvez également inclure toute activité extrascolaire démontrant votre capacité à gérer une équipe. Mais vous devez fournir uniquement des informations exactes – cela devrait aller sans dire, mais enjoliver votre curriculum vitæ au-delà de votre expérience réelle est inacceptable.
  • Quantifiez vos réalisations : Au lieu de mentionner que vous avez effectué une analyse de données, mentionnez des projets spécifiques, les outils utilisés et votre impact. Par exemple, vous pourriez dire que vous avez augmenté le taux de conversion du site web de 15 % grâce à des tests A/B. N'oubliez pas d'ajouter les bibliothèques Python, les frameworks et les outils que vous avez utilisés.
  • Gardez-le concis et visuellement attrayant : Les recruteurs examinent des centaines de curriculum vitæ et peuvent avoir besoin d'aide pour lire chaque ligne lors du premier tour. Créez donc un curriculum vitæ qui communique simultanément vos compétences et met en avant les points forts de votre expérience. Utilisez des puces, des titres clairs et une mise en forme lorsque cela est nécessaire pour mettre en évidence certains aspects.

Conseils pour réussir l'entretien technique

La dernière étape est l'entretien technique. Ci-dessous, j'ai rassemblé quelques conseils qui vous aideront à comprendre ce que votre préparation pourrait impliquer, ainsi que des exemples de questions que vous pourriez rencontrer. N'oubliez pas que chaque cas est unique et vous devriez utiliser ces conseils comme des lignes directrices générales.

Tout d'abord, assurez-vous de pratiquer beaucoup la programmation. Vous pouvez utiliser des plateformes comme HackerRank ou LeetCode. N'oubliez pas qu'un code transparent et efficace est vital pour réussir un entretien. Par exemple, on pourrait vous demander de décrire la syntaxe correcte pour la fonction reshape() dans NumPy.

Ensuite, assurez-vous d'être à l'aise pour travailler avec SQL. Vous devrez savoir comment gérer des requêtes complexes, des jointures, des sous-requêtes et la manipulation de données en SQL. Une question comme "Comment sous-ensemble ou filtrer des données en SQL ?" ou "Qu'est-ce qu'une sous-requête en SQL ?" pourrait survenir.

Vous devriez également être prêt à discuter et à démontrer vos compétences en visualisation de données. Vous devriez être capable d'expliquer vos choix de visualisation pour différents types de données. Par exemple, "En quoi la jointure est-elle différente du mélange dans Tableau ?" ou "Quelle est la différence entre les Treemaps et les Heatmaps dans Tableau ?".

Vous devrez également avoir une bonne compréhension des statistiques. Soyez prêt à discuter des concepts statistiques comme la moyenne, la médiane, le mode, l'écart-type, la corrélation et l'analyse de régression.

On pourrait vous demander d'interpréter des données ou d'expliquer la signification des résultats statistiques dans un contexte commercial, comme "Expliquez le terme Distribution Normale" ou "Comment traitez-vous les valeurs aberrantes dans un ensemble de données ?".

Ensuite, assurez-vous d'avoir une solide base en nettoyage et prétraitement des données. Soyez prêt à parler de vos expériences avec le nettoyage et la préparation des données, impliquant la gestion des valeurs manquantes, la détection des valeurs aberrantes et la normalisation.

Connaître des outils comme Pandas en Python peut être particulièrement bénéfique. Une question d'exemple pourrait être : "Comment pouvez-vous ajouter une colonne à un DataFrame Pandas ?".

Soyez à l'aise avec la prise de décision basée sur les données. On pourrait vous demander d'expliquer comment vous avez utilisé les données pour informer la prise de décision dans des expériences passées afin de démontrer votre capacité à tirer des conclusions à partir des données collectées et à les utiliser pour les décisions commerciales de l'entreprise.

Vous devriez également être capable de mettre en avant vos travaux passés. Si possible, apportez des exemples de vos travaux ou projets passés, comme un portfolio ou des études de cas détaillées.

Soyez prêt à discuter des défis rencontrés, de la manière dont vous les avez abordés et des résultats obtenus. Des questions comme "Avez-vous déjà effectué une analyse sur le mauvais ensemble de données ? Comment avez-vous découvert votre erreur ?" peuvent être attendues.

De plus, ne négligez pas les compétences comportementales. Préparez-vous à des questions comportementales qui explorent vos compétences en résolution de problèmes, en travail d'équipe et en gestion des délais et de la pression. Réfléchissez à vos expériences passées et soyez prêt à partager des histoires qui mettent en avant ces compétences.

Enfin, rafraîchissez vos connaissances sectorielles. Si l'entreprise opère dans un secteur spécifique (comme la finance, la santé, la vente au détail, etc.), avoir des connaissances ou de l'expérience dans ce secteur peut être avantageux. Adaptez votre préparation pour comprendre les défis et opportunités uniques en matière de données dans ce secteur.

N'oubliez pas, chaque entreprise peut avoir un focus différent dans ses entretiens techniques, alors essayez d'obtenir autant d'informations que possible sur le format de l'entretien à l'avance. Ainsi, vous pourrez adapter votre préparation pour répondre à leurs attentes spécifiques.

Conclusion

Devenir analyste de données est un marathon, pas un sprint.

Si vous êtes intéressé par une carrière d'analyste de données, Python est un excellent langage à apprendre. C'est un outil polyvalent qui vous permet de manipuler, d'analyser et de visualiser des données efficacement. En maîtrisant des compétences demandées telles que Python, SQL, les outils de visualisation de données, les statistiques et Excel, vous pouvez vous préparer au succès sur le marché du travail de l'analyse de données.

De plus, la construction d'un portfolio de projets mettant en avant vos capacités est cruciale pour vous démarquer en tant qu'analyste de données de niveau débutant. L'industrie de l'analyse de données est en croissance rapide, et il y a une forte demande pour des professionnels qualifiés.

Alors, commencez à apprendre et à expérimenter avec les données dès aujourd'hui pour obtenir l'emploi de vos rêves en tant qu'analyste de données en Python.

Embrassez l'apprentissage, célébrez les petites victoires et n'ayez pas peur de demander de l'aide. Bonne chance avec vos objectifs et votre parcours de carrière en tant qu'analyste de données !

Merci d'avoir lu ! Je suis Jess, et je suis une experte chez Hyperskill. Vous pouvez consulter un cours Introduction à Python sur la plateforme.