{"id":206,"date":"2022-09-16T11:22:43","date_gmt":"2022-09-16T11:22:43","guid":{"rendered":"https:\/\/espacedole.ch\/?p=206"},"modified":"2022-09-16T14:37:44","modified_gmt":"2022-09-16T14:37:44","slug":"comment-devenir-un-analyste-de-donnees-en-2022-avec-ou-sans-diplome","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacedole.ch\/de\/wie-man-im-jahr-2022-mit-oder-ohne-abschluss-datenanalyst-wird\/","title":{"rendered":"Wie man im Jahr 2022 Datenanalyst wird (mit oder ohne Abschluss)"},"content":{"rendered":"
Was ist ein Datenanalytiker? Fast jede Branche nutzt Daten, um Probleme zu l\u00f6sen und Trends und Entwicklungen besser zu verstehen. Organisationen brauchen talentierte Datenanalysten, um die Bedeutung der Informationen, die sie haben, zu erkennen. <\/p>\n\n\n\n
Wenn Sie ein l\u00f6sungsorientierter Mensch sind und ein Talent daf\u00fcr haben, Muster zu finden, k\u00f6nnte eine Karriere in der Datenanalyse das Richtige f\u00fcr Sie sein.<\/p>\n\n\n\n
Die folgenden Schritte k\u00f6nnen Ihnen helfen, ein Datenanalyst zu werden :<\/p>\n\n\n\n
Ihre Grundkenntnisse in Mathematik auffrischen<\/li>
Eine Ausbildung erwerben<\/li>
Ihre allgemeinen F\u00e4higkeiten st\u00e4rken<\/li>
Weitere Ausbildung in Betracht ziehen<\/li>
Sich auf die Arbeitssuche vorbereiten<\/li>
Sich auf eine Stelle bewerben<\/li><\/ul>\n\n\n\n
In diesem Artikel werden wir nicht nur die oben genannten Schritte ausf\u00fchrlicher behandeln, sondern auch darauf eingehen, wie der berufliche Werdegang eines Datenanalysten aussehen k\u00f6nnte und welche F\u00e4higkeiten daf\u00fcr erforderlich sind. <\/p>\n\n\n\n
Der berufliche Werdegang jedes Datenanalysten wird sich je nach Branche und spezifischer Rolle, die er gew\u00e4hlt hat, etwas unterscheiden. Die folgenden Schritte werden jedoch jedem, der Datenanalyst werden m\u00f6chte, w\u00e4rmstens empfohlen.<\/p>\n\n\n\n
1- Wiederholung Ihrer mathematischen Grundkenntnisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Wie bei jeder wissenschaftlichen Laufbahn m\u00fcssen Datenanalysten \u00fcber eine solide mathematische Grundlage verf\u00fcgen, um erfolgreich zu sein. Es kann notwendig sein, Ihre mathematischen F\u00e4higkeiten zu \u00fcberpr\u00fcfen und ggf. zu verbessern, bevor Sie lernen, Datenanalyst zu werden. Sehen Sie sich die folgende Liste an, um einige der wichtigsten Studienbereiche kennenzulernen!<\/p>\n\n\n\n
Statistiken<\/strong> Zweifellos der wichtigste Fachbereich f\u00fcr einen Datenwissenschaftler, liegt der Bereich Statistik jedem Aspekt der Datenanalyse zugrunde. Ein gutes Verst\u00e4ndnis von Statistik zu haben bedeutet, dass man in der Lage ist, gro\u00dfe Datens\u00e4tze zu analysieren, um Informationen auf hohem Niveau zu erhalten. Zu den g\u00e4ngigen statistischen Konzepten, die Sie kennen sollten, geh\u00f6ren Wahrscheinlichkeitsverteilungen, statistische Merkmale und Bayes'sche Statistik.<\/p>\n\n\n\n
Algebra <\/strong>Algebra auf Hochschulniveau wird h\u00e4ufig in der Datenanalyse verwendet. Insbesondere ist die lineare Algebra f\u00fcr jeden Berufst\u00e4tigen notwendig, der im Bereich des maschinellen Lernens und\/oder der KI arbeiten m\u00f6chte, da die meisten Algorithmen sie verwenden. <\/p>\n\n\n\n
Angesichts des Aufschwungs des maschinellen Lernens und der Integration von KI in die Datenwissenschaft ist es wahrscheinlich, dass diese Grundprinzipien im Laufe der Zeit immer mehr an Bedeutung gewinnen werden.<\/p>\n\n\n
\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n
Berechnungen <\/strong>\u00c4hnlich wie Algebra ist die Kalkulation f\u00fcr die Arbeit mit KI erforderlich und kann dazu beitragen, Maschinen die Mustererkennung beizubringen. Funktionen wie Gradientenabstieg oder Ableitungen geh\u00f6ren zu den h\u00e4ufigsten, die man in der Datenwissenschaft findet.<\/p>\n\n\n\n
2- Eine Ausbildung erhalten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Unabh\u00e4ngig von der beruflichen Laufbahn erwarten Arbeitgeber von neuen Datenanalysten ein bestimmtes Bildungsniveau. Es gibt mehrere M\u00f6glichkeiten, wie ein Lernender diese Anforderungen an die Ausbildung zum Datenanalysten erf\u00fcllen kann. <\/p>\n\n\n\n
Ein Hochschulabschluss ist zwar am h\u00e4ufigsten - mit einem Master in Datenwissenschaft oder einem Doktortitel f\u00fcr hochrangige Datenanalysten -, doch sind auch andere Wege m\u00f6glich, wenn Sie bereit sind, zu arbeiten und zu investieren. <\/p>\n\n\n\n
Trainingscamps f\u00fcr Datenwissenschaft erm\u00f6glichen oft einen schnelleren Erwerb von Grundfertigkeiten und bieten mehr Flexibilit\u00e4t f\u00fcr Analyseprofis, die eine Alternative zum traditionellen Unterricht suchen.<\/p>\n\n\n\n
Universit\u00e4tsabschl\u00fcsse, die online oder pers\u00f6nlich erworben werden, bieten eine umfassende Abdeckung der Prinzipien der Datenwissenschaft und -analyse. Eine wachsende Zahl von Colleges und Universit\u00e4ten bietet Kurse an, die Spezialisierungen in Bereichen wie Analytik, Data Engineering oder k\u00fcnstliche Intelligenz umfassen. <\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr einige Stellen auf der ersten F\u00fchrungsebene kann jedoch ein Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaft oder Informatik ein guter Ausgangspunkt sein.<\/p>\n\n\n\n
Abgesehen davon haben einige angehende Datenanalysten vielleicht nicht die Zeit, die Ressourcen oder die Lust, einen vierj\u00e4hrigen Abschluss zu verfolgen, und k\u00f6nnten mit einem anderen Bildungsweg besser bedient sein. Wenn Sie sich fragen, wie Sie ohne Abschluss Datenanalyst werden k\u00f6nnen, sollten Sie ein Trainingslager f\u00fcr Datenanalyse in Betracht ziehen.<\/p>\n\n\n\n
3- St\u00e4rken Sie Ihre allgemeinen F\u00e4higkeiten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Niemand kann sich allein aufgrund seines technischen Wissens durchsetzen.<\/p>\n\n\n\n
Die oftmals ganzheitliche Natur der Datenanalyse erfordert, dass angehende Analysten auch ihre allgemeinen F\u00e4higkeiten verfeinern. Ein Datenprofi mag in der Lage sein, aus einer massiven Datenmenge n\u00fctzliche Informationen zu extrahieren, aber das bedeutet nichts, wenn er nicht in der Lage ist, diese Informationen in einem professionellen Umfeld zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n
Unabh\u00e4ngig davon, in welcher Phase Ihrer Karriere Sie sich befinden, m\u00fcssen Sie in der Lage sein, Ihre Ergebnisse verschiedenen Zielgruppen zu erkl\u00e4ren. Da Datenanalysten mit Informationen arbeiten, die sich auf alle Ebenen einer Organisation auswirken, ist es unerl\u00e4sslich, dass Sie Ihre Ergebnisse an Kollegen mit unterschiedlichem Fachwissen weitergeben k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Datenanalysten m\u00fcssen auch kritische Denker und Probleml\u00f6ser sein, die in der Lage sind, alle Aspekte eines Problems zu sehen und eine angemessene L\u00f6sung zu finden. Dazu geh\u00f6rt ein tiefes Verst\u00e4ndnis der Organisation, ihrer Bed\u00fcrfnisse und dessen, was getan werden kann, um die Abl\u00e4ufe zu verbessern. <\/p>\n\n\n\n
Eine neugierige Natur ist auch ein idealer Charakterzug f\u00fcr diejenigen, die nach einer Karriere als Datenanalyst suchen; schlie\u00dflich geht es in diesem Bereich im Grunde darum, Fragen zu stellen und Informationen zu entdecken.<\/p>\n\n\n\n
Auch wenn es kontraintuitiv erscheinen mag, k\u00f6nnen die F\u00e4higkeiten zur Datenanalyse gelehrt werden. Einige Online-Kurse k\u00f6nnen einen grundlegenden \u00dcberblick oder eine intensive Auseinandersetzung mit nicht-technischen F\u00e4higkeiten bieten, die f\u00fcr das Unternehmen relevant sind. Die Suche nach Mentoring oder dem Feedback eines Berufskollegen kann Ihnen ebenfalls einen spezifischen Verbesserungspfad f\u00fcr Ihre F\u00e4higkeiten aufzeigen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Was ist ein Datenanalytiker? Fast jede Branche nutzt Daten, um Probleme zu l\u00f6sen und Trends und Entwicklungen besser zu verstehen. Aber Rohdaten allein reichen nicht aus, um zu arbeiten - Organisationen brauchen talentierte Datenanalysten, die die Bedeutung der Informationen, die ihnen zur Verf\u00fcgung stehen, herausfiltern. Wenn Sie ein l\u00f6sungsorientierter Mensch sind und ein Talent daf\u00fcr haben, Muster zu finden, k\u00f6nnte eine Karriere in der Datenanalyse das Richtige f\u00fcr Sie sein. Die folgenden Schritte k\u00f6nnen Ihnen auf dem Weg zum Datenanalysten helfen: Auffrischen Ihrer mathematischen Grundkenntnisse Erwerben Sie eine Ausbildung St\u00e4rken Sie Ihre allgemeinen F\u00e4higkeiten Erw\u00e4gen Sie eine Zusatzausbildung Bereiten Sie sich auf die Arbeitssuche vor Bewerben Sie sich auf eine Stelle In diesem Artikel werden wir nicht nur die oben genannten Schritte ausf\u00fchrlicher behandeln, sondern auch darauf eingehen, wie der berufliche Werdegang eines Datenanalysten aussehen k\u00f6nnte und welche F\u00e4higkeiten er ben\u00f6tigt. Der berufliche Werdegang jedes Datenanalysten wird sich je nach Branche und spezifischer Rolle, die er gew\u00e4hlt hat, etwas unterscheiden. Die folgenden Schritte werden jedoch jedem, der Datenanalyst werden m\u00f6chte, dringend empfohlen. 1- Wiederholen Sie Ihre mathematischen Grundkenntnisse Wie bei jeder wissenschaftlichen Laufbahn m\u00fcssen auch Datenanalysten \u00fcber eine solide mathematische Grundlage verf\u00fcgen, um erfolgreich zu sein. Es kann notwendig sein, Ihre mathematischen Kenntnisse zu \u00fcberpr\u00fcfen und ggf. zu verbessern, bevor Sie lernen, Datenanalyst zu werden. Sehen Sie sich die folgende Liste an, um einige der wichtigsten Lernbereiche kennenzulernen! StatistikDer Bereich Statistik ist wahrscheinlich das wichtigste Fachgebiet f\u00fcr einen Datenwissenschaftler und liegt jedem Aspekt der Datenanalyse zugrunde. Ein gutes Verst\u00e4ndnis von Statistik zu haben bedeutet, dass man in der Lage ist, gro\u00dfe Datens\u00e4tze zu analysieren, um Informationen auf hohem Niveau zu erhalten. Zu den g\u00e4ngigen statistischen Konzepten, die Sie kennen sollten, geh\u00f6ren Wahrscheinlichkeitsverteilungen, statistische Merkmale und Bayes'sche Statistik. AlgebraAlgebra auf Hochschulniveau wird h\u00e4ufig in der Datenanalyse verwendet. Insbesondere ist die lineare Algebra f\u00fcr jeden Berufst\u00e4tigen notwendig, der im Bereich des maschinellen Lernens und\/oder der KI arbeiten m\u00f6chte, da die meisten Algorithmen sie verwenden. Angesichts des Aufschwungs des maschinellen Lernens und der Integration von KI in die Datenwissenschaft ist es wahrscheinlich, dass diese Grundlagen im Laufe der Zeit immer wichtiger werden. Berechnungen\u00c4hnlich wie Algebra sind Berechnungen f\u00fcr die Arbeit mit KI erforderlich und k\u00f6nnen dazu beitragen, Maschinen die Mustererkennung beizubringen. Funktionen wie Gradientenabstieg oder Ableitungen geh\u00f6ren zu den h\u00e4ufigsten, die man in der Datenwissenschaft findet. 2- Eine Ausbildung erhalten Unabh\u00e4ngig vom beruflichen Hintergrund erwarten Arbeitgeber von neuen Datenanalysten ein gewisses Bildungsniveau. Es gibt mehrere M\u00f6glichkeiten, wie ein Lernender diese Anforderungen an eine Ausbildung zum Datenanalysten erf\u00fcllen kann. Ein Hochschulabschluss ist zwar am h\u00e4ufigsten - mit einem Master in Datenwissenschaft oder einer Promotion f\u00fcr hochrangige Datenanalysten -, aber auch andere Wege sind m\u00f6glich, wenn Sie bereit sind, zu arbeiten und sich zu engagieren. Trainingscamps f\u00fcr Datenwissenschaft erm\u00f6glichen h\u00e4ufig einen schnelleren Erwerb von Grundfertigkeiten und bieten mehr Flexibilit\u00e4t f\u00fcr Analyseprofis, die eine Alternative zur traditionellen Ausbildung suchen. Universit\u00e4tsabschl\u00fcsse, die online oder pers\u00f6nlich erworben werden, bieten eine umfassende Abdeckung der Grunds\u00e4tze der Datenwissenschaft und Analyse. Eine wachsende Zahl von Colleges und Universit\u00e4ten bietet Kurse an, die Spezialisierungen in Bereichen wie Analytik, Data Engineering oder k\u00fcnstliche Intelligenz umfassen. F\u00fcr einige Positionen auf der ersten F\u00fchrungsebene kann jedoch ein Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaft oder Informatik ein guter Ausgangspunkt sein. Abgesehen davon haben einige angehende Datenanalysten vielleicht nicht die Zeit, die Ressourcen oder die Lust, einen vierj\u00e4hrigen Abschluss zu verfolgen, und k\u00f6nnten mit einem anderen Bildungsweg besser bedient sein. Wenn Sie sich fragen, wie Sie ohne Abschluss Datenanalyst werden k\u00f6nnen, sollten Sie ein Trainingslager f\u00fcr Datenanalyse in Betracht ziehen. 3- St\u00e4rken Sie Ihre allgemeinen F\u00e4higkeiten Niemand kann sich allein durch sein technisches Wissen durchsetzen. Die oft ganzheitliche Natur der Datenanalyse erfordert, dass angehende Analysten auch ihre allgemeinen F\u00e4higkeiten verfeinern. Ein Datenprofi mag in der Lage sein, aus einer massiven Datenmenge n\u00fctzliche Informationen zu extrahieren, aber das bedeutet nichts, wenn er nicht in der Lage ist, diese Informationen in einem professionellen Umfeld zu nutzen. Unabh\u00e4ngig davon, in welcher Phase Ihrer Karriere Sie sich befinden, m\u00fcssen Sie in der Lage sein, Ihre Erkenntnisse einem breiten Publikum zu erkl\u00e4ren. Da Datenanalysten mit Informationen arbeiten, die sich auf alle Ebenen einer Organisation auswirken, ist es unerl\u00e4sslich, dass sie in der Lage sind, ihre Ergebnisse an Kollegen mit unterschiedlichem technischen Hintergrund weiterzugeben. Datenanalysten m\u00fcssen au\u00dferdem kritische Denker und Probleml\u00f6ser sein, die alle Aspekte eines Problems sehen und eine angemessene L\u00f6sung finden k\u00f6nnen. Dazu geh\u00f6rt ein tiefes Verst\u00e4ndnis der Organisation, ihrer Bed\u00fcrfnisse und dessen, was getan werden kann, um die Abl\u00e4ufe zu verbessern. Eine neugierige Natur ist auch ein idealer Charakterzug f\u00fcr diejenigen, die eine Karriere als Datenanalyst anstreben; schlie\u00dflich geht es in diesem Bereich im Grunde darum, Fragen zu stellen und Informationen zu entdecken. Auch wenn es kontraintuitiv erscheinen mag, k\u00f6nnen die F\u00e4higkeiten zur Datenanalyse gelehrt werden. Einige Online-Kurse k\u00f6nnen einen grundlegenden \u00dcberblick oder ein intensives Studium der f\u00fcr das Unternehmen relevanten Soft Skills bieten. Die Suche nach Mentoring oder dem Feedback eines Berufskollegen kann Ihnen ebenfalls einen spezifischen Verbesserungspfad f\u00fcr Ihre F\u00e4higkeiten aufzeigen.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":207,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-206","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized"],"yoast_head":"\n
Comment devenir un analyste de donn\u00e9es en 2022 (avec ou sans dipl\u00f4me) - espacedole.ch<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/espacedole.ch\/de\/wie-man-im-jahr-2022-mit-oder-ohne-abschluss-datenanalyst-wird\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Comment devenir un analyste de donn\u00e9es en 2022 (avec ou sans dipl\u00f4me) - espacedole.ch\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Analyste de donn\u00e9es? Presque tous les secteurs utilisent des donn\u00e9es pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes et mieux comprendre les tendances et les \u00e9volutions. Mais les donn\u00e9es brutes ne suffisent pas pour travailler – les organisations ont besoin d’analystes de donn\u00e9es talentueux pour extraire le sens des informations dont elles disposent. Si vous \u00eates une personne orient\u00e9e vers les solutions et que vous avez un don pour trouver des mod\u00e8les, une carri\u00e8re dans l’analyse des donn\u00e9es pourrait vous convenir. Les \u00e9tapes suivantes peuvent vous aider \u00e0 devenir un analyste de donn\u00e9es : R\u00e9viser vos connaissances de base en math\u00e9matiques Acqu\u00e9rir une formation Renforcer vos comp\u00e9tences g\u00e9n\u00e9rales Envisager une formation compl\u00e9mentaire Se pr\u00e9parer \u00e0 la recherche d’emploi Postuler \u00e0 un emploi Dans cet article, nous allons non seulement couvrir les \u00e9tapes ci-dessus de mani\u00e8re plus d\u00e9taill\u00e9e, mais nous allons \u00e9galement examiner ce que pourrait \u00eatre le parcours professionnel d’un analyste de donn\u00e9es et les comp\u00e9tences requises. Le parcours professionnel de chaque analyste de donn\u00e9es sera l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rent en fonction du secteur d’activit\u00e9 et du r\u00f4le sp\u00e9cifique qu’il a choisi. Toutefois, les \u00e9tapes suivantes sont vivement recommand\u00e9es \u00e0 toute personne souhaitant devenir analyste de donn\u00e9es. 1- R\u00e9viser vos connaissances math\u00e9matiques de base Comme pour toute carri\u00e8re scientifique, les analystes de donn\u00e9es doivent avoir de solides bases en math\u00e9matiques pour r\u00e9ussir. Il peut \u00eatre n\u00e9cessaire de revoir et, si n\u00e9cessaire, d’am\u00e9liorer vos comp\u00e9tences en math\u00e9matiques avant d’apprendre \u00e0 devenir un analyste de donn\u00e9es. Consultez la liste ci-dessous pour conna\u00eetre quelques domaines d’\u00e9tude cl\u00e9s ! StatistiquesSans doute le domaine d’expertise le plus important pour un data scientist, le domaine des statistiques sous-tend chaque aspect de l’analyse des donn\u00e9es. Avoir une bonne compr\u00e9hension des statistiques signifie \u00eatre capable d’analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es pour obtenir des informations de haut niveau. Les concepts statistiques courants \u00e0 conna\u00eetre comprennent les distributions de probabilit\u00e9, les caract\u00e9ristiques statistiques et les statistiques bay\u00e9siennes. Alg\u00e8breL’alg\u00e8bre de niveau universitaire est fr\u00e9quemment utilis\u00e9e dans l’analyse de donn\u00e9es. En particulier, l’alg\u00e8bre lin\u00e9aire est n\u00e9cessaire 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’int\u00e9gration de l’IA dans la science des donn\u00e9es, il est probable que ces principes fondamentaux deviendront de plus en plus importants au fil du temps. CalculsSimilaire \u00e0 l’alg\u00e8bre, le calcul est n\u00e9cessaire pour travailler avec l’IA, et peut \u00eatre utilis\u00e9 pour aider \u00e0 enseigner la reconnaissance des formes aux machines. Des fonctions comme la descente de gradient ou les d\u00e9riv\u00e9es sont parmi les plus courantes que l’on retrouve en science des donn\u00e9es. 2- Obtenir une formation Quel que soit le parcours professionnel, les employeurs attendent un certain niveau d’\u00e9ducation de la part des nouveaux analystes de donn\u00e9es. Il existe plusieurs fa\u00e7ons pour un apprenant de r\u00e9pondre \u00e0 ces exigences en mati\u00e8re de formation d’analyste de donn\u00e9es. Si un dipl\u00f4me d’\u00e9tudes sup\u00e9rieures est le plus courant – avec un master en science des donn\u00e9es ou un doctorat pour les analystes de donn\u00e9es de haut niveau – d’autres voies sont \u00e9galement possibles si vous \u00eates pr\u00eat \u00e0 travailler et \u00e0 vous investir. Les camps d’entra\u00eenement en science des donn\u00e9es permettent souvent d’acqu\u00e9rir plus rapidement les comp\u00e9tences de base et offrent une plus grande flexibilit\u00e9 aux professionnels de l’analyse qui cherchent une alternative \u00e0 l’enseignement traditionnel. Les dipl\u00f4mes universitaires, qu’ils soient obtenus en ligne ou en personne, offrent une couverture compl\u00e8te des principes de la science des donn\u00e9es et de l’analyse. Un nombre croissant de coll\u00e8ges et d’universit\u00e9s proposent des cours comprenant des sp\u00e9cialisations dans des domaines tels que l’analytique, l’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es ou l’intelligence artificielle. Toutefois, pour certains postes de premier \u00e9chelon, un dipl\u00f4me en math\u00e9matiques, en statistiques, en \u00e9conomie ou en informatique peut constituer un bon point de d\u00e9part. Cela dit, certains aspirants analystes de donn\u00e9es n’ont peut-\u00eatre pas le temps, les ressources ou l’envie de poursuivre un dipl\u00f4me de quatre ans et pourraient \u00eatre mieux servis par une autre voie \u00e9ducative. Si vous vous demandez comment devenir un analyste de donn\u00e9es sans dipl\u00f4me, vous pouvez envisager un camp d’entra\u00eenement \u00e0 l’analyse de donn\u00e9es. 3- Renforcer vos comp\u00e9tences g\u00e9n\u00e9rales Personne ne peut s’en sortir uniquement gr\u00e2ce \u00e0 ses connaissances techniques. La nature souvent holistique de l’analyse des donn\u00e9es exige que les aspirants analystes affinent \u00e9galement leurs comp\u00e9tences g\u00e9n\u00e9rales. Un professionnel des donn\u00e9es peut \u00eatre capable d’extraire des informations utiles d’un volume massif de donn\u00e9es, mais cela ne signifie rien s’il est incapable de les utiliser dans un environnement professionnel. Quel que soit le stade de votre carri\u00e8re, vous devez \u00eatre capable d’expliquer vos conclusions \u00e0 des publics vari\u00e9s. Les analystes de donn\u00e9es travaillent avec des informations qui ont un impact sur tous les niveaux d’une organisation, il est donc indispensable de pouvoir transmettre les r\u00e9sultats \u00e0 des coll\u00e8gues qui poss\u00e8dent diff\u00e9rents niveaux de connaissances techniques. Les analystes de donn\u00e9es doivent \u00e9galement \u00eatre des penseurs critiques et des sp\u00e9cialistes de la r\u00e9solution de probl\u00e8mes, capables de voir tous les aspects d’un probl\u00e8me et de trouver une solution appropri\u00e9e. Cela implique une compr\u00e9hension approfondie de l’organisation, de ses besoins et de ce qui peut \u00eatre fait pour am\u00e9liorer les op\u00e9rations. Une nature curieuse est \u00e9galement un trait de caract\u00e8re id\u00e9al pour ceux qui recherchent des carri\u00e8res d’analyste de donn\u00e9es ; apr\u00e8s tout, \u00e0 la base, ce domaine est centr\u00e9 sur la pose de questions et la d\u00e9couverte d’informations. Bien que cela puisse sembler contre-intuitif, les comp\u00e9tences en mati\u00e8re d’analyse de donn\u00e9es peuvent \u00eatre enseign\u00e9es. Certains cours en ligne peuvent fournir une vue d’ensemble de base ou une \u00e9tude intensive des comp\u00e9tences non techniques pertinentes pour l’entreprise. Rechercher le mentorat ou le retour d’exp\u00e9rience d’un coll\u00e8gue professionnel peut \u00e9galement vous donner une trajectoire d’am\u00e9lioration sp\u00e9cifique \u00e0 vos comp\u00e9tences.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/espacedole.ch\/de\/wie-man-im-jahr-2022-mit-oder-ohne-abschluss-datenanalyst-wird\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"espacedole.ch\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-09-16T11:22:43+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2022-09-16T14:37:44+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/espacedole.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/data-analyst.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"796\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Jon Lucas\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Jon Lucas\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/comment-devenir-un-analyste-de-donnees-en-2022-avec-ou-sans-diplome\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/comment-devenir-un-analyste-de-donnees-en-2022-avec-ou-sans-diplome\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Jon Lucas\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/5cffee7ebd94649538b766517a75a63e\"},\"headline\":\"Comment devenir un analyste de donn\u00e9es en 2022 (avec ou sans dipl\u00f4me)\",\"datePublished\":\"2022-09-16T11:22:43+00:00\",\"dateModified\":\"2022-09-16T14:37:44+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/comment-devenir-un-analyste-de-donnees-en-2022-avec-ou-sans-diplome\\\/\"},\"wordCount\":1150,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/comment-devenir-un-analyste-de-donnees-en-2022-avec-ou-sans-diplome\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/09\\\/data-analyst.jpg\",\"articleSection\":[\"Management\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/comment-devenir-un-analyste-de-donnees-en-2022-avec-ou-sans-diplome\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/espacedole.ch\\\/comment-devenir-un-analyste-de-donnees-en-2022-avec-ou-sans-diplome\\\/\",\"name\":\"Comment devenir un analyste de donn\u00e9es en 2022 (avec ou sans dipl\u00f4me) - 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Presque tous les secteurs utilisent des donn\u00e9es pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes et mieux comprendre les tendances et les \u00e9volutions. Mais les donn\u00e9es brutes ne suffisent pas pour travailler – les organisations ont besoin d’analystes de donn\u00e9es talentueux pour extraire le sens des informations dont elles disposent. Si vous \u00eates une personne orient\u00e9e vers les solutions et que vous avez un don pour trouver des mod\u00e8les, une carri\u00e8re dans l’analyse des donn\u00e9es pourrait vous convenir. Les \u00e9tapes suivantes peuvent vous aider \u00e0 devenir un analyste de donn\u00e9es : R\u00e9viser vos connaissances de base en math\u00e9matiques Acqu\u00e9rir une formation Renforcer vos comp\u00e9tences g\u00e9n\u00e9rales Envisager une formation compl\u00e9mentaire Se pr\u00e9parer \u00e0 la recherche d’emploi Postuler \u00e0 un emploi Dans cet article, nous allons non seulement couvrir les \u00e9tapes ci-dessus de mani\u00e8re plus d\u00e9taill\u00e9e, mais nous allons \u00e9galement examiner ce que pourrait \u00eatre le parcours professionnel d’un analyste de donn\u00e9es et les comp\u00e9tences requises. Le parcours professionnel de chaque analyste de donn\u00e9es sera l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rent en fonction du secteur d’activit\u00e9 et du r\u00f4le sp\u00e9cifique qu’il a choisi. Toutefois, les \u00e9tapes suivantes sont vivement recommand\u00e9es \u00e0 toute personne souhaitant devenir analyste de donn\u00e9es. 1- R\u00e9viser vos connaissances math\u00e9matiques de base Comme pour toute carri\u00e8re scientifique, les analystes de donn\u00e9es doivent avoir de solides bases en math\u00e9matiques pour r\u00e9ussir. Il peut \u00eatre n\u00e9cessaire de revoir et, si n\u00e9cessaire, d’am\u00e9liorer vos comp\u00e9tences en math\u00e9matiques avant d’apprendre \u00e0 devenir un analyste de donn\u00e9es. Consultez la liste ci-dessous pour conna\u00eetre quelques domaines d’\u00e9tude cl\u00e9s ! StatistiquesSans doute le domaine d’expertise le plus important pour un data scientist, le domaine des statistiques sous-tend chaque aspect de l’analyse des donn\u00e9es. Avoir une bonne compr\u00e9hension des statistiques signifie \u00eatre capable d’analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es pour obtenir des informations de haut niveau. Les concepts statistiques courants \u00e0 conna\u00eetre comprennent les distributions de probabilit\u00e9, les caract\u00e9ristiques statistiques et les statistiques bay\u00e9siennes. Alg\u00e8breL’alg\u00e8bre de niveau universitaire est fr\u00e9quemment utilis\u00e9e dans l’analyse de donn\u00e9es. En particulier, l’alg\u00e8bre lin\u00e9aire est n\u00e9cessaire 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’int\u00e9gration de l’IA dans la science des donn\u00e9es, il est probable que ces principes fondamentaux deviendront de plus en plus importants au fil du temps. CalculsSimilaire \u00e0 l’alg\u00e8bre, le calcul est n\u00e9cessaire pour travailler avec l’IA, et peut \u00eatre utilis\u00e9 pour aider \u00e0 enseigner la reconnaissance des formes aux machines. Des fonctions comme la descente de gradient ou les d\u00e9riv\u00e9es sont parmi les plus courantes que l’on retrouve en science des donn\u00e9es. 2- Obtenir une formation Quel que soit le parcours professionnel, les employeurs attendent un certain niveau d’\u00e9ducation de la part des nouveaux analystes de donn\u00e9es. Il existe plusieurs fa\u00e7ons pour un apprenant de r\u00e9pondre \u00e0 ces exigences en mati\u00e8re de formation d’analyste de donn\u00e9es. Si un dipl\u00f4me d’\u00e9tudes sup\u00e9rieures est le plus courant – avec un master en science des donn\u00e9es ou un doctorat pour les analystes de donn\u00e9es de haut niveau – d’autres voies sont \u00e9galement possibles si vous \u00eates pr\u00eat \u00e0 travailler et \u00e0 vous investir. Les camps d’entra\u00eenement en science des donn\u00e9es permettent souvent d’acqu\u00e9rir plus rapidement les comp\u00e9tences de base et offrent une plus grande flexibilit\u00e9 aux professionnels de l’analyse qui cherchent une alternative \u00e0 l’enseignement traditionnel. Les dipl\u00f4mes universitaires, qu’ils soient obtenus en ligne ou en personne, offrent une couverture compl\u00e8te des principes de la science des donn\u00e9es et de l’analyse. Un nombre croissant de coll\u00e8ges et d’universit\u00e9s proposent des cours comprenant des sp\u00e9cialisations dans des domaines tels que l’analytique, l’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es ou l’intelligence artificielle. Toutefois, pour certains postes de premier \u00e9chelon, un dipl\u00f4me en math\u00e9matiques, en statistiques, en \u00e9conomie ou en informatique peut constituer un bon point de d\u00e9part. Cela dit, certains aspirants analystes de donn\u00e9es n’ont peut-\u00eatre pas le temps, les ressources ou l’envie de poursuivre un dipl\u00f4me de quatre ans et pourraient \u00eatre mieux servis par une autre voie \u00e9ducative. Si vous vous demandez comment devenir un analyste de donn\u00e9es sans dipl\u00f4me, vous pouvez envisager un camp d’entra\u00eenement \u00e0 l’analyse de donn\u00e9es. 3- Renforcer vos comp\u00e9tences g\u00e9n\u00e9rales Personne ne peut s’en sortir uniquement gr\u00e2ce \u00e0 ses connaissances techniques. La nature souvent holistique de l’analyse des donn\u00e9es exige que les aspirants analystes affinent \u00e9galement leurs comp\u00e9tences g\u00e9n\u00e9rales. Un professionnel des donn\u00e9es peut \u00eatre capable d’extraire des informations utiles d’un volume massif de donn\u00e9es, mais cela ne signifie rien s’il est incapable de les utiliser dans un environnement professionnel. Quel que soit le stade de votre carri\u00e8re, vous devez \u00eatre capable d’expliquer vos conclusions \u00e0 des publics vari\u00e9s. Les analystes de donn\u00e9es travaillent avec des informations qui ont un impact sur tous les niveaux d’une organisation, il est donc indispensable de pouvoir transmettre les r\u00e9sultats \u00e0 des coll\u00e8gues qui poss\u00e8dent diff\u00e9rents niveaux de connaissances techniques. Les analystes de donn\u00e9es doivent \u00e9galement \u00eatre des penseurs critiques et des sp\u00e9cialistes de la r\u00e9solution de probl\u00e8mes, capables de voir tous les aspects d’un probl\u00e8me et de trouver une solution appropri\u00e9e. Cela implique une compr\u00e9hension approfondie de l’organisation, de ses besoins et de ce qui peut \u00eatre fait pour am\u00e9liorer les op\u00e9rations. Une nature curieuse est \u00e9galement un trait de caract\u00e8re id\u00e9al pour ceux qui recherchent des carri\u00e8res d’analyste de donn\u00e9es ; apr\u00e8s tout, \u00e0 la base, ce domaine est centr\u00e9 sur la pose de questions et la d\u00e9couverte d’informations. Bien que cela puisse sembler contre-intuitif, les comp\u00e9tences en mati\u00e8re d’analyse de donn\u00e9es peuvent \u00eatre enseign\u00e9es. Certains cours en ligne peuvent fournir une vue d’ensemble de base ou une \u00e9tude intensive des comp\u00e9tences non techniques pertinentes pour l’entreprise. 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