Comment se former à la Data Analyse ?

Se former à la Data Analyse permet de lancer sa carrière dans le domaine de la Data Science. Découvrez en quoi consiste ce métier d’avenir, et comment suivre une formation pour acquérir toutes les compétences nécessaires.

À l’heure du Big Data, les entreprises de tous les secteurs disposent d’immenses volumes de données. Toutefois, le secret du succès est de parvenir à analyser ces données brutes afin d’en extraire de précieuses informations.

Il devient ensuite possible de prendre de meilleures décisions, basées sur les tendances et les prédictions plutôt que sur une intuition. Les organisations peuvent par exemple personnaliser l’expérience client, développer de nouveaux produits ou anticiper la demande.

La Data Analyse offre de formidables possibilités. Pourtant, à l’heure actuelle, seulement 0,5% du volume massif de données créées chaque jour est analysé.

Pour cause, l’analyse de données requiert des compétences techniques. Il est nécessaire de savoir collecter, nettoyer, organiser, et explorer les données grâce à une large variété d’outils.

C’est la raison pour laquelle les professionnels de la Data Analyse sont très recherchés dans toutes les industries. Selon le rapport Future of Jobs 2020 du World Economic Forum, les métiers de Data Analyst et Data Scientist comptent parmi les meilleurs métiers émergents. Suivre une formation dans ce domaine peut vous ouvrir de nombreuses portes.

Qu’est-ce que la Data Analyse ?

La Data Analyse est un processus englobant la collecte, la modélisation et l’analyse de données. Le but est d’extraire des « insights », des informations exploitables pour la prise de décision.

Ce processus se décompose en plusieurs étapes. Tout d’abord, il est important d’identifier les besoins et problèmes de l’entreprise et les questions auxquelles la Data Analyse doit permettre de répondre.

L’étape suivante est la collecte des données brutes requises pour répondre aux questions identifiées. Les données peuvent provenir de sources internes ou externes. Avec l’essor du Big Data, les sources de données se multiplient et se diversifient sans cesse.

Après avoir collecté les données, on les nettoie afin de les préparer pour l’analyse. Cette étape de Data Cleaning implique notamment la suppression des doublons et des données corrompues ou erronées. Le but est aussi de standardiser la structure et le format des données.

On analyse ensuite les données à l’aide de différents outils et techniques. L’objectif est de découvrir les tendances, les corrélations et autres variations afin de comprendre l’histoire que les données ont à raconter. Le Data Mining permet de découvrir les tendances au sein des bases de données.

Il existe différents types d’analyse de données. Parmi les plus fréquemment utilisées, on peut citer l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique, l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive.

Enfin, les résultats de l’analyse sont interprétés dans le but de répondre à la question initiale. Afin de partager ses découvertes, le Data Analyst produit un rapport ou une visualisation de données sous forme de graphique ou de diagramme à destination des décideurs. Il émet aussi des conseils et des recommandations.

Quels sont les outils et techniques de Data Analyse ?

Les Data Analysts et Data Scientists sont les professionnels capables de mener à bien la Data Analyse. Pour y parvenir, ils utilisent une large variété d’outils et techniques.

Le langage SQL (Structured Query Language) est utilisé pour communiquer avec les bases de données. Maîtriser ce langage permet de modifier, d’organiser et d’interroger les données stockées sur des bases relationnelles. Il s’agit d’un outil indispensable.

La programmation statistique en langage Python ou R permet de nettoyer, d’analyser et de visualiser de larges ensembles de données beaucoup plus efficacement qu’avec Excel ou autre logiciel de tableur. Il est primordial de maîtriser au moins l’un de ces deux langages open source.

Le Machine Learning occupe également une place majeure dans la Data Science. Cette branche de l’intelligence artificielle permet de créer des algorithmes performants pour découvrir des tendances dans les larges ensembles de données. Il ne s’agit pas d’une compétence indispensable, mais elle représente un précieux atout pour la Data Analyse.

En outre, l’analyse de données repose fortement sur les probabilités et les statistiques. Cette expertise permet d’identifier les données et les tendances, d’éviter les biais et les erreurs logiques dans l’analyse, et de produire des résultats plus fiables et précis.

Des compétences en Data Management sont de plus indispensables. Ce terme englobe les pratiques de collecte, organisation et stockage de données de façon efficace, sécurisée et économique. Il existe des professionnels dédiés à ces tâches, comme les Data Architects et Data Engineers, mais un Data Analyst est souvent amené à s’en occuper.

Enfin, l’analyse de données doit maîtriser l’art de la Data Vizualisation. Cette discipline consiste à utiliser des graphiques, diagrammes et autres visuels pour présenter les résultats d’une analyse de façon plus compréhensible. Il existe plusieurs outils de DataViz, comme Tableau ou Power BI.

Salaire du Data Analyst

Compte tenu de la forte demande en entreprise, le salaire du Data Analyst est généralement élevé. Selon Glassdoor, aux États-Unis, le salaire annuel moyen pour ce métier dépasse 75 000 dollars.

En France, il avoisine les 45 000 euros par an. Bien évidemment, cette rémunération dépend de facteurs multiples comme le niveau de compétence, l’expérience et le lieu de travail.

Dans tous les cas, le Data Analyst peut profiter d’un haut salaire, d’une stabilité de l’emploi et d’une forte demande sur le long terme. Il s’agit d’un métier résolument tourné vers l’avenir.

Data Analyse : comment suivre une formation ?

Il existe différentes façons de se former à la Data Analyse. Vous pouvez commencer par acquérir des compétences en auto-didacte, grâce à des ressources en ligne telles que des vidéos, des MOOCs ou des tutoriels.

Face à la forte demande des entreprises, on constate que les universités traditionnelles commencent à proposer des cursus spécialisés dans la Data Science. Toutefois, l’enseignement public accuse un certain retard dans ce domaine.

La meilleure manière de se former à l’analyse de données est de choisir un BootCamp intensif ou une formation continue en ligne pour se former à la Data Analyse depuis chez-vous de manière rapide, efficace et complète. En quelques semaines, vous pourrez apprendre à manier tous les outils nécessaires.

Ces formations tournées vers la pratique permettent de se préparer à la réalité du métier et sont donc plus professionnalisantes que des programmes théoriques. À l’issue du parcours, vous serez fin prêt à travailler en tant que Data Analyst !

Article non rédigé par la rédaction de breizh-info.com

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