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Comment devenir un analyste de données en 2022 (avec ou sans diplôme)

Analyste de données? Presque tous les secteurs utilisent des données pour résoudre des problèmes et mieux comprendre les tendances et les évolutions. Mais les données brutes ne suffisent pas pour travailler – les organisations ont besoin d’analystes de données talentueux pour extraire le sens des informations dont elles disposent.

Si vous êtes une personne orientée vers les solutions et que vous avez un don pour trouver des modèles, une carrière dans l’analyse des données pourrait vous convenir.

Les étapes suivantes peuvent vous aider à devenir un analyste de données :

  • Réviser vos connaissances de base en mathématiques
  • Acquérir une formation
  • Renforcer vos compétences générales
  • Envisager une formation complémentaire
  • Se préparer à la recherche d’emploi
  • Postuler à un emploi


Dans cet article, nous allons non seulement couvrir les étapes ci-dessus de manière plus détaillée, mais nous allons également examiner ce que pourrait être le parcours professionnel d’un analyste de données et les compétences requises.

Le parcours professionnel de chaque analyste de données sera légèrement différent en fonction du secteur d’activité et du rôle spécifique qu’il a choisi. Toutefois, les étapes suivantes sont vivement recommandées à toute personne souhaitant devenir analyste de données.

1- Réviser vos connaissances mathématiques de base


Comme pour toute carrière scientifique, les analystes de données doivent avoir de solides bases en mathématiques pour réussir. Il peut être nécessaire de revoir et, si nécessaire, d’améliorer vos compétences en mathématiques avant d’apprendre à devenir un analyste de données. Consultez la liste ci-dessous pour connaître quelques domaines d’étude clés !

Statistiques
Sans doute le domaine d’expertise le plus important pour un data scientist, le domaine des statistiques sous-tend chaque aspect de l’analyse des données. Avoir une bonne compréhension des statistiques signifie être capable d’analyser de vastes ensembles de données pour obtenir des informations de haut niveau. Les concepts statistiques courants à connaître comprennent les distributions de probabilité, les caractéristiques statistiques et les statistiques bayésiennes.

Algèbre
L’algèbre de niveau universitaire est fréquemment utilisée dans l’analyse de données. En particulier, l’algèbre linéaire est nécessaire pour tout professionnel qui souhaite travailler dans le domaine de l’apprentissage automatique et/ou de l’IA, car la plupart des algorithmes l’utilisent.

Compte tenu de l’essor de l’apprentissage automatique et de l’intégration de l’IA dans la science des données, il est probable que ces principes fondamentaux deviendront de plus en plus importants au fil du temps.

données

Calculs
Similaire à l’algèbre, le calcul est nécessaire pour travailler avec l’IA, et peut être utilisé pour aider à enseigner la reconnaissance des formes aux machines. Des fonctions comme la descente de gradient ou les dérivées sont parmi les plus courantes que l’on retrouve en science des données.

2- Obtenir une formation


Quel que soit le parcours professionnel, les employeurs attendent un certain niveau d’éducation de la part des nouveaux analystes de données. Il existe plusieurs façons pour un apprenant de répondre à ces exigences en matière de formation d’analyste de données.

Si un diplôme d’études supérieures est le plus courant – avec un master en science des données ou un doctorat pour les analystes de données de haut niveau – d’autres voies sont également possibles si vous êtes prêt à travailler et à vous investir.

Les camps d’entraînement en science des données permettent souvent d’acquérir plus rapidement les compétences de base et offrent une plus grande flexibilité aux professionnels de l’analyse qui cherchent une alternative à l’enseignement traditionnel.

Les diplômes universitaires, qu’ils soient obtenus en ligne ou en personne, offrent une couverture complète des principes de la science des données et de l’analyse. Un nombre croissant de collèges et d’universités proposent des cours comprenant des spécialisations dans des domaines tels que l’analytique, l’ingénierie des données ou l’intelligence artificielle.

Toutefois, pour certains postes de premier échelon, un diplôme en mathématiques, en statistiques, en économie ou en informatique peut constituer un bon point de départ.

Cela dit, certains aspirants analystes de données n’ont peut-être pas le temps, les ressources ou l’envie de poursuivre un diplôme de quatre ans et pourraient être mieux servis par une autre voie éducative. Si vous vous demandez comment devenir un analyste de données sans diplôme, vous pouvez envisager un camp d’entraînement à l’analyse de données.

3- Renforcer vos compétences générales


Personne ne peut s’en sortir uniquement grâce à ses connaissances techniques.

La nature souvent holistique de l’analyse des données exige que les aspirants analystes affinent également leurs compétences générales. Un professionnel des données peut être capable d’extraire des informations utiles d’un volume massif de données, mais cela ne signifie rien s’il est incapable de les utiliser dans un environnement professionnel.

Quel que soit le stade de votre carrière, vous devez être capable d’expliquer vos conclusions à des publics variés. Les analystes de données travaillent avec des informations qui ont un impact sur tous les niveaux d’une organisation, il est donc indispensable de pouvoir transmettre les résultats à des collègues qui possèdent différents niveaux de connaissances techniques.

Les analystes de données doivent également être des penseurs critiques et des spécialistes de la résolution de problèmes, capables de voir tous les aspects d’un problème et de trouver une solution appropriée. Cela implique une compréhension approfondie de l’organisation, de ses besoins et de ce qui peut être fait pour améliorer les opérations.

Une nature curieuse est également un trait de caractère idéal pour ceux qui recherchent des carrières d’analyste de données ; après tout, à la base, ce domaine est centré sur la pose de questions et la découverte d’informations.

Bien que cela puisse sembler contre-intuitif, les compétences en matière d’analyse de données peuvent être enseignées. Certains cours en ligne peuvent fournir une vue d’ensemble de base ou une étude intensive des compétences non techniques pertinentes pour l’entreprise. Rechercher le mentorat ou le retour d’expérience d’un collègue professionnel peut également vous donner une trajectoire d’amélioration spécifique à vos compétences.

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