Auparavant, les inventaires étaient réduits, ce qui rendait la gestion des données plus facile. Les outils de base à disposition étaient par ailleurs adaptés pour la gestion des informations plus critiques. Avec l’apparition de nouveaux domaines tels que l’analyse et la science des données, les leviers basiques ne sont néanmoins plus à la hauteur. C’est pourquoi nous avons assisté à l’introduction du codage qui facilite l’analyse des données. Est-il toutefois obligatoire de le maîtriser pour devenir un data analyst ?
Savoir coder, un plus pour devenir data analyst, mais pas une obligation !
L’analyse des données consiste à exploiter des données brutes dans le but d’extraire des informations pertinentes et utiles et d’affiner les décisions et stratégies des entreprises. Les spécialistes du domaine, appelés data analysts, se chargent de l’extraction, de l’organisation et de l’analyse des données. Ainsi, leur mission est d’apporter un soutien aux sociétés pour lesquelles ils travaillent. Le codage est certes important si vous souhaitez devenir data analyst. En revanche, vous n’avez pas besoin d’avoir des compétences très avancées en programmation.
Il est tout de même utile de maîtriser les fondamentaux de R et Python. Durant votre formation dans le domaine, vous apprendrez également les langages de requête comme le SQL. D’autre part, la quantité de codage nécessaire pour analyser les données varie en fonction des technologies employées par l’entreprise. La plupart se basent sur la réalisation d’analyses évolutives pour les langages de codage essentiels.
Cette personne a suivi une formation finançable de Data Analyste à Paris dans une école de formation spécialisée.
Y a-t-il d’autres prérequis techniques pour devenir data analyst ?
Outre le codage, il existe d’autres prérequis techniques nécessaires que vous devez considérer pour devenir data analyst. En voici quelques-uns.
L’utilisation des statistiques et mathématiques
Les mathématiques et les statistiques sont tout aussi indispensables que le code. Ils vous permettront de porter un regard critique sur la pertinence des données et leur utilisation. Vous pourrez par ailleurs parfois être amené à mettre en place des solutions innovantes, susceptibles d’impliquer une modification ou une association des méthodes et outils analytiques classiques.
La capacité à exploiter l’IA et le machine learning
Dans de nombreuses entreprises, un data analyst ne pourra jamais être remplacé par le machine learning et l’intelligence artificielle. Ces leviers contribuent néanmoins à augmenter la valeur créée et facilitent le travail humain. Le principal défi en matière d’intelligence artificielle réside dans la capacité à identifier les données adéquates, à vérifier si elles ne sont pas biaisées et à trouver des données pertinentes pour l’entraînement du modèle d’IA.
L’usage d’une plateforme analytique en libre-service
Ce prérequis nécessite des capacités personnelles, c’est-à-dire un esprit critique et une communication efficace. Les plateformes d’analyse libre-service aident à visualiser les résultats de vos analyses et à explorer les données. Quand vous créez un tableau de bord, les paramètres peuvent être personnalisés afin de faciliter l’accès aux résultats d’analyse en temps réel.
La capacité à préparer efficacement les données pour analyse
Le processus de préparation des données implique de les rendre aptes à l’analyse. Les étapes englobent dès lors la découverte, la transformation et le nettoyage des données, ce qui en fait une composante essentielle du processus. Peu importe l’outil employé, vous devez bien comprendre les différentes tâches de préparation et leur lien avec les procédures d’analyse. Durant votre formation, ces notions seront certainement abordées. Les données sont devenues très abondantes, en plus d’avoir une grande valeur sur le marché. L’importance de l’analyse des données et son influence sont par conséquent de plus en plus soulevées. Les données sont souvent perçues comme le nouvel or noir, c’est d’ailleurs pourquoi beaucoup de jeunes se ruent vers les formations dédiées.
Comments are closed.