Comment devenir un analyste de données en 2021 sans expérience

Si vous vous demandez comment devenir un analyste de données, il y a de fortes chances que les chiffres vous attirent.

Alors que des feuilles de données apparemment sans fin pourraient en déstabiliser d’autres, vous vous trouvez attiré, intrigué par la possibilité d’analyser ces murs (presque) impénétrables d’informations pour y trouver des idées cachées et des conseils utiles. Compte tenu de notre monde axé sur les données, qui pourrait vous reprocher de vouloir faire de votre intérêt et de votre talent une carrière ?

Dans cet article, nous vous présenterons les étapes à suivre pour devenir un analyste de données et ce que vous devrez faire pour affiner vos aptitudes naturelles en talents analytiques commercialisables. Nous vous donnerons également une idée de l’évolution de vos compétences en tant qu’analyste de données au cours de votre carrière et de la manière dont vous pouvez adapter votre ensemble de compétences pour séduire les employeurs du secteur de votre choix.

Pour devenir un analyste de données, vous voudrez considérer les étapes suivantes :

1. Comprendre où vous voulez aller en tant qu’analyste de données
2. Recevoir une formation de base et comprendre quelles compétences vous devez acquérir
3. Obtenir les compétences par le biais d’un diplôme, d’un bootcamp ou d’un apprentissage autodirigé
4. Pénétrer dans l’industrie choisie

Prêt à apprendre comment devenir un analyste de données ? Commençons.

Comprendre où vous voulez aller en tant qu’analyste de données

Avant de commencer à tracer un chemin pour votre carrière, il est important que vous compreniez clairement où vous irez et ce que vous pouvez vous attendre à trouver lorsque vous y arriverez.

Qu’est-ce qu’un analyste de données ?

Un analyste de données est un professionnel de la technologie qui aide les entreprises, les organismes sans but lucratif et d’autres organisations à développer des idées à partir d’innombrables faits et chiffres au jour le jour.

Ces professionnels férus de données déploient un large éventail de techniques dans leur travail. Celles-ci incluent, sans s’y limiter, la programmation, l’apprentissage automatique, les mathématiques, les statistiques et la collecte de données pour fournir des aperçus étayés par des chiffres.

Bien que les responsabilités de niche que les analystes de données assument puissent varier selon les secteurs, les entreprises et les emplois, la plupart des professionnels passent leurs journées de travail à passer au peigne fin d’énormes bases de données pour trouver des tendances, des modèles ou d’autres observations. Ces observations leur permettent de développer des opinions éclairées sur les tendances récentes et à long terme, de faire des prédictions et de communiquer leurs idées aux parties prenantes de l’entreprise.

Les analystes de données sont particulièrement précieux pour les entreprises car ils peuvent identifier les tendances et créer des modèles prédictifs avant que les problèmes – ou les erreurs stratégiques coûteuses – ne se produisent. Les analystes de données peuvent également aider les entreprises à évaluer si les produits et les services ont des chances de réussir en évaluant les performances des publicités, des plateformes et des pages des sites d’entreprise auprès des publics cibles.

Les analystes de données sont souvent associés au secteur de la technologie ; cependant, ils ne s’y limitent en aucun cas. En fait, les analystes de données peuvent décrocher des rôles dans de grandes banques d’investissement, des sociétés de capital-investissement, des entreprises de technologie médicale et même des organismes communautaires à but non lucratif.

Aujourd’hui, pratiquement toutes les entreprises modernes ont accès à une multitude de données – à tel point que leurs troncs collectés sont impossibles à utiliser sans professionnels expérimentés. Cependant, grâce aux analystes de données qui savent parfaitement comment déployer des perspectives axées sur les données, les avantages de la collecte de ces troquets d’informations sont difficiles à sous-estimer.

En 2018, la société de business intelligence Microstrategy a interrogé des entreprises de divers secteurs et du monde entier sur leur utilisation des données. Leurs chercheurs ont indiqué que 60 % d’entre elles utilisaient l’analyse de données pour stimuler l’efficacité des processus et des coûts, 57 % l’appliquaient pour piloter la stratégie et le changement, et 52 % s’appuyaient sur des analystes de données pour surveiller et améliorer les performances financières.

Compte tenu de ces avantages et de notre dépendance accrue à la fois aux données et aux perspectives qu’elles offrent, il n’est pas surprenant que les analystes de données soient très demandés. Selon un rapport 2019 d’Indeed, les offres d’emploi pour les scientifiques de données ont connu une augmentation considérable de 31 % d’une année sur l’autre.

« Avant, les emplois en science des données étaient surtout limités aux secteurs de la technologie et de la finance », a écrit Paul Patrone, analyste chez Linkedin Learning, à propos du besoin de talents. « Maintenant, pratiquement tous les secteurs, du commerce de détail à la fabrication, collectent des données sur leurs clients. Cela entraîne une forte augmentation de la demande de spécialistes des données capables d’interpréter au mieux toutes ces données. Or, comme il s’agit d’un métier relativement nouveau, peu de professionnels possèdent ces compétences. D’où le fait que la plupart des villes américaines, et non seulement celles à forte intensité financière et technologique comme San Francisco et New York, manquent de data scientists. »

Vous vous demandez où vous pourriez atterrir en devenant analyste de données ? Voici quelques-uns des secteurs les plus dépendants des données :

• Commerce de détail : Le commerce de détail est un secteur très concurrentiel, aussi les entreprises qui ne parviennent pas à identifier correctement les nouvelles tendances risquent de se retrouver derrière leurs concurrents et de perdre la faveur des consommateurs. Avec des analyses de données bien déployées, les détaillants peuvent anticiper ce que leurs clients voudront – et ensuite le leur fournir.
• Finance : Le secteur bancaire utilise l’analyse prédictive pour renforcer le service client, améliorer l’efficacité et limiter les problèmes opérationnels tels que la fraude.
• Fabrication : Les analystes de données employés dans le secteur de la fabrication utilisent souvent l’analyse prédictive pour évaluer la probabilité de défaillance des systèmes et programmer les réparations avant que toute machine ne tombe en panne et n’ait un impact sur les calendriers de production.
• Santé : Grâce à l’analyse prédictive, les organismes de santé peuvent acquérir une compréhension globale non seulement de la façon dont leurs installations sont utilisées, mais aussi de la façon d’optimiser leurs ressources existantes. Cette capacité est inestimable, car elle permet aux prestataires de rationaliser le service aux patients et de fournir les meilleurs soins au plus grand nombre de patients possible.
• Transport : Les organisations dans ce domaine peuvent analyser les données collectées pour analyser comment les gens sont susceptibles d’utiliser les services de transport et identifier les risques accrus de problèmes tels que le trafic excessif, les collisions ou la demande. Ces aperçus prédictifs donnent aux responsables des transports les moyens d’ajuster les horaires et les services de voyage et de s’assurer que tous les transports en commun fonctionnent sans problème.

Bien sûr, nous commençons à prendre de l’avance. Commençons par répondre à la question plus immédiate : Comment puis-je devenir un analyste de données ?

Recevoir la formation de base et comprendre quelles compétences vous devez acquérir

Si vous demandez à quelqu’un dans le domaine des conseils sur la façon de se lancer dans l’analyse de données, sa réponse immédiate sera presque toujours la même : l’éducation et la formation.

Qu’importe l’industrie dans laquelle ils se retrouvent finalement à travailler, tous les analystes de données doivent obtenir un ensemble de compétences de base. Passons en revue quelques-unes des compétences fondamentales que vous devrez acquérir avant même de faire un pas dans le bassin d’embauche.

Statistiques fondamentales

Il est difficile d’aller très loin dans l’analyse de données sans une certaine familiarité avec la pensée et la théorie statistiques, surtout si vous avez l’intention de vous spécialiser dans l’apprentissage automatique. Une maîtrise de base des principes statistiques améliorera votre capacité à classer les informations, à créer des visualisations de données compréhensibles et à utiliser des techniques avancées d’échantillonnage des données.

Python

Python est l’un des langages de programmation les plus populaires en analyse de données. Les analystes utilisent des modules préinstallés et une vaste collection de bibliothèques pour récupérer, nettoyer et visualiser les données, ainsi que pour construire des modèles analytiques.

Excel

Vous connaissez peut-être les bases d’Excel, mais la plupart des gens ne savent pas à quel point l’analyse de feuilles de calcul peut être avancée. Non seulement ce logiciel de bureautique de base est intuitif, flexible et collaboratif, mais il est incroyablement utile.

Les analystes de données peuvent importer des informations à partir de bases de données externes, puis utiliser les fonctionnalités internes d’Excel telles que les tableaux croisés dynamiques et les scripts VBA pour effectuer des analyses rapides et générer des tableaux et des rapports faciles à comprendre.

SQL/NoSQL

Les langages SQL et NoSQL sont tous deux utilisés pour communiquer avec les bases de données. La différence entre les deux réside dans le type de bases de données que chaque langage peut manipuler.

Le SQL, ou Structured Query Language, est le langage standard utilisé pour communiquer avec les bases de données relationnelles – c’est-à-dire celles qui stockent des points de données connexes en fonction de leurs connexions. Il peut être utilisé pour mettre à jour, récupérer ou supprimer des informations de ces bases de données.

NoSQL, comme son nom l’indique, est souvent utilisé pour interroger des bases de données non relationnelles. Bien que les analystes de données doivent être familiarisés avec les deux langages, ils doivent en priorité apprendre le NoSQL. Les bases de données non relationnelles (et NoSQL, par extension) ne sont pas soumises aux restrictions imposées par une structure relationnelle et sont donc bien adaptées à la gestion de grands ensembles de données. Cette capacité les rend populaires auprès des nombreuses entreprises qui collectent de grandes quantités d’informations – et sont donc de plus en plus pertinentes pour les aspirants analystes de données.

Hadoop

Hadoop est un logiciel open-source populaire qui fournit des quantités massives de stockage pour tout type de données. Le cadre peut s’adapter aux tâches simultanées, ce qui rend l’analyse des données beaucoup moins gourmande en temps et en ressources.

Tableau

Tableau est un outil utile qui permet aux analystes d’isoler les données en fonction de différents facteurs ; cela permet aux analystes de se concentrer sur des régions particulières, des données démographiques ou des valeurs aberrantes pour développer une meilleure compréhension de l’ensemble des données.

Compétences en développement frontal

La plupart des analystes de données doivent communiquer leurs résultats aux clients, aux autres départements ou aux parties prenantes de l’entreprise. Les CSS et le HTML peuvent aider les analystes à créer des plateformes en ligne agréables qui accueillent leurs représentations visuelles remplies de données.

Le HTML, ou langage de balisage hypertexte, est utilisé pour décrire la structure sous-jacente d’une page Web. Les développeurs peuvent utiliser des « balises » de définition pour placer des images, des paragraphes, des formulaires de saisie et d’autres caractéristiques sur un site.

CSS (Cascading Style Sheets) décrit comment les éléments HTML doivent être stylisés, en affectant les tailles de police, les couleurs, l’espacement et d’autres préoccupations de conception.

Obtenir ces compétences par le biais d’un diplôme, d’un Bootcamp ou d’un apprentissage autodirigé

C’est une question apparemment simple : Comment devenir un analyste de données ?

Mais la réponse est compliquée. Il n’y a pas de  » bon  » chemin vers l’analytique. Il existe plusieurs façons d’accumuler les compétences dont vous aurez besoin pour vous épanouir professionnellement ; vous pouvez investir dans un diplôme universitaire de quatre ans, vous inscrire à un programme de camp d’entraînement plus court, vous instruire par vous-même par auto-apprentissage, ou faire une combinaison des trois. Pour les employeurs, la façon dont vous obtenez vos compétences n’a pas autant d’importance que le fait que vous les ayez.

En d’autres termes, vous avez des options. Votre parcours éducatif peut – et doit – être unique pour vous, construit autour de vos besoins et préférences individuels. Avant de commencer à planifier votre parcours, prenez quelques instants pour répondre aux questions ci-dessous et mieux comprendre vos besoins et préférences éducatifs particuliers.

• Éducation : Comment apprenez-vous le mieux ? Pouvez-vous apprendre seul, ou préférez-vous un cours dirigé par un instructeur ?
• Situation : Pouvez-vous vous adapter à un horaire à temps plein, ou avez-vous besoin d’une flexibilité à temps partiel ? Êtes-vous en mesure de suivre un cours en personne ou avez-vous besoin d’une formation en ligne ?
• Finances : Combien êtes-vous prêt à payer pour votre formation ?
• Temps : combien de temps êtes-vous prêt à investir dans l’apprentissage du métier ? Pouvez-vous vous permettre de prendre quelques mois de congé, ou un horaire à temps partiel sur une plus longue période vous conviendrait-il mieux ?
• Plan : Quel est votre calendrier prévisionnel pour obtenir de nouvelles compétences et réintégrer le marché du travail ?

Gardez vos réponses à portée de main en examinant les parcours éducatifs exposés ci-dessous !

Diplôme d’études collégiales

Il n’est peut-être pas nécessaire d’obtenir un diplôme d’études collégiales avant de devenir un analyste de données, mais il est certainement utile d’en avoir un !

Un diplôme traditionnel de quatre ans vous dotera à la fois des compétences pratiques et des connaissances théoriques dont vous aurez besoin pour prospérer dans l’analyse de données. L’enseignement dispensé dans les collèges est souvent beaucoup plus complet que ceux des ateliers intensifs et de l’auto-apprentissage.

Les avantages vont bien au-delà des cours formels, aussi ; en fréquentant l’université, vous aurez l’occasion de construire un réseau précieux de pairs, de professeurs et de professionnels du secteur. De manière pratique, de nombreux diplômes se terminent également par un projet de synthèse, qui peut servir de pièce maîtresse à votre portefeuille d’entrée et mettre en valeur vos capacités techniques auprès d’employeurs potentiels.

Les employeurs peuvent demander aux analystes de données d’avoir un diplôme de quatre ans dans l’une des disciplines suivantes :

• Systèmes d’information commerciale
• Économie
• Informatique

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• Gestion de l’information
• Mathématiques
• Statistiques

Cela dit, les analystes de données ne sont pas tenus d’avoir un diplôme dans l’un de ces domaines – ou pas du tout ! (Ne vous inquiétez pas, nous y reviendrons plus tard.)

Vous pouvez devenir un analyste de données avec n’importe quel diplôme, tant que vous démontrez que vous avez les compétences nécessaires. Si vous avez déjà obtenu vos notes de premier cycle dans un domaine différent, vous pouvez envisager d’investir dans un camp d’entraînement ou un programme autodidacte qui vous permettra d’acquérir les compétences pratiques qui pourraient vous manquer.

Tout cela étant dit, la filière universitaire ne convient pas à tout le monde. Elle nécessite un investissement en temps et en argent et, étant donné que la plupart des établissements sont structurés selon un horaire à temps plein, vous devez être sûr de pouvoir concilier les cours avec vos obligations personnelles ou professionnelles.

Camps d’entraînement en analyse de données

Les camps d’entraînement en analyse de données sont des programmes d’apprentissage intensifs à court terme qui vous dotent de toutes les compétences en demande dont vous avez besoin pour entrer sur le marché du travail. Ces cours intensifs sont connus pour leur flexibilité et leur accessibilité, peuvent se dérouler en ligne ou en personne, et se terminent généralement dans un délai de trois à six mois.

Par rapport à un programme diplômant, les camps d’entraînement nécessitent un engagement plus court en termes de temps et de coûts. Les camps d’entraînement à l’analyse de données fournissent également une formation essentielle aux compétences sur le terrain, telles que l’exploration de données, la préparation de données, l’analyse comportementale, l’intelligence artificielle et les logiciels spécifiques.

Les participants obtiennent souvent leur diplôme avec ces capacités pratiques – mais, revers de la médaille, ils peuvent ne pas recevoir le même bagage théorique complet qu’un diplômé d’université. Cependant, il convient de noter que le manque de formation théorique qui en résulte n’inquiète souvent pas les employeurs potentiels.

Selon une étude réalisée en 2017 par Indeed, 72 % des employeurs considèrent que les diplômés des camps d’entraînement sont aussi bien préparés à être performants que les titulaires d’un diplôme classique, tandis que 12 % estiment que les diplômés des camps d’entraînement sont « plus préparés et plus susceptibles d’être performants. » En fait, 80 % des employeurs interrogés ont embauché des diplômés de boot camp, et presque tous (99,8 %) ont déclaré qu’ils en embaucheraient un à nouveau.

De plus, les données de l’enquête 2018 de Course Report sur les résultats des anciens élèves de boot camp de codage indiquent que la majorité des diplômés de boot camp trouvent un emploi à temps plein. Près de 80 % des diplômés interrogés disent avoir été employés dans un poste nécessitant l’utilisation de compétences acquises dans un boot camp.

Intéressé ? Pour en savoir plus sur ce qu’un véritable programme de boot camp peut offrir, consultez le Georgia Tech Data Science and Analytics Boot Camp. Ce programme de boot camp intensif de 24 semaines offre une large couverture des technologies les plus demandées, notamment Excel, SQL, Tableau, et plus encore.

Apprentissage autodirigé

L’apprentissage en solo n’a jamais été aussi facile. Aujourd’hui, des tutoriels, des manuels numériques et des cours autogérés sont accessibles par une recherche rapide sur Google.

Il est difficile de battre le faible coût, la flexibilité et le sentiment d’indépendance que crée le fait de se lancer dans un apprentissage autogéré. Vous pouvez élaborer votre propre programme d’études, fixer votre propre horaire et apprendre en fonction de vos intérêts et de vos objectifs.

L’apprentissage autodirigé peut offrir un moyen adaptable et économique d’acquérir des compétences pratiques – mais il s’accompagne de quelques mises en garde.

Contrairement aux programmes universitaires ou aux camps d’entraînement, les programmes d’études indépendantes ne sont pas accompagnés d’un plan d’apprentissage ou d’instructeurs de soutien. Oui, cette absence vous permet de développer votre propre programme d’études, mais elle vous en fait également porter la responsabilité. Vous devez être capable de vous tenir pour responsable et de continuer à vous pousser à apprendre. Si vous ne le faites pas, vous risquez de constater que vous n’acquérez pas rapidement (ou pas du tout) les compétences dont vous avez besoin.

Cette voie n’est recommandée qu’à ceux qui sont extrêmement motivés. Soyez honnête avec vous-même ! Pouvez-vous assumer cette responsabilité ? Si vous avez tendance à avoir besoin de soutien ou de conseils – et soyons honnêtes, c’est le cas de la plupart des gens – un camp d’entraînement ou un programme formel pourrait être plus adapté.

Il est également important de noter que, comme vous ne ressortirez pas d’un cours autogéré avec un diplôme ou un certificat, vous devrez développer un portfolio remarquable pour convaincre les employeurs que vous avez les compétences nécessaires pour occuper le poste auquel vous postulez.

Alternativement, les incursions autogérées dans la science des données pourraient être votre point de départ vers un programme engagé à plus long terme. De nombreux apprenants non technologiques utilisent des stratégies d’apprentissage autoguidées pour acquérir une compréhension fondamentale de l’analyse des données avant de s’inscrire à des programmes formels.

Vous cherchez des idées pour savoir où commencer votre apprentissage autoguidé ? Nous vous couvrons !

Les meilleurs livres

Qui n’aime pas un bon livre ? Si vous débutez dans l’analyse de données, ces textes de premier ordre peuvent vous aider à acquérir une compréhension fondamentale des principes de base de la science des données.

• Data Analytics Made Accessible – par le Dr Anil Maheshwari. Une plongée en profondeur dans l’exploration des données, la visualisation, les réseaux neuronaux et d’autres sujets pertinents.
• Data Science for Dummies – par Lillian Pierson. Une ressource adaptée aux débutants qui se concentre sur le côté commercial de l’analyse des données et fournit des conseils sur la façon d’entrer dans le domaine.
• Big Data : Une révolution qui va transformer notre façon de vivre, de travailler et de penser – par Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier. Un aperçu de la façon dont le big data a façonné des industries aussi diverses et essentielles que les entreprises, le gouvernement, la médecine et la science.

Les meilleurs magazines et publications spécialisées

Suivre les bons blogs et les bonnes sources d’information peut aider à maintenir votre intérêt pour la science des données, notamment lors des baisses de motivation.

• Analytics Insight – Un magazine imprimé qui partage les nouvelles et les tendances du big data ainsi que des interviews, des articles,et des commentaires sur les événements actuels dans le domaine.
• Datafloq – Un magazine en ligne qui donne un aperçu des technologies émergentes telles que le big data, la blockchain et l’IA.
• Database Trends and Applications – Une ressource en ligne qui fournit des nouvelles, des analyses, des livres blancs, des webinaires, et plus encore.

Les meilleurs canaux d’apprentissage vidéo

Vous avez déjà mal aux yeux à force de lire ? Les tutoriels de science des données basés sur des vidéos permettent d’affiner plus facilement à la fois vos connaissances et votre intérêt pour le domaine.

• Le point-virgule – Fournit des explications simples sur des sujets complexes tels que l’apprentissage automatique, Python et (surtout) l’analyse des données.
• Data School – Propose des tutoriels approfondis sur l’utilisation de Python pour la science des données.
• David Langer – L’expert de l’industrie Dave Langer fournit une abondance de tutoriels de haute qualité sur des sujets liés à la science des données.

Améliorez vos chances d’embauche

En fin de compte, les employeurs espèrent tout autant que vous que vous êtes le candidat idéal pour le poste ; cependant, ils veulent minimiser le risque et le coût du turnover en choisissant le meilleur candidat possible. Chaque poste auquel vous postulez attirera probablement des dizaines de candidats qualifiés, qui veulent tous le rôle au moins autant que vous.

Démontrer sa passion, son intérêt et ses compétences est un élément crucial pour se démarquer de la masse. Pour ce faire, vous devrez consacrer du temps et des efforts au polissage de votre CV, à la compilation de votre portfolio, à l’entraînement aux entretiens et à la constitution d’un réseau professionnel de soutien.

Vous ne savez pas par où commencer ? Consultez les ressources ci-dessous pour obtenir des conseils sur la façon de vous préparer au processus de candidature !

• Ce que tout aspirant scientifique des données doit savoir sur le réseautage – Vers la science des données. Fournit des conseils sur la façon dont les analystes de données en devenir peuvent tirer le meilleur parti de leurs réseaux professionnels.
• CV d’analyste de données : Guide & Exemples pour 2020 – Career Blog. Explique comment se présenter sous le meilleur jour possible grâce à l’optimisation du CV.
• Comment construire un portfolio de science des données – Vers la science des données. Décrit le type de projets qui peuvent être inclus dans votre portefeuille (et comment vous pouvez potentiellement contourner l’exigence d’expérience).
• Questions d’entretien pour les analystes de données : Mettez en valeur votre expérience – Dice Insights. Explique ce que les nouveaux analystes de données peuvent attendre d’un entretien d’embauche et donne des conseils pour impressionner leurs interlocuteurs.

Pénétrez dans le secteur que vous avez choisi

Tous les analystes de données auront le même ensemble de compétences professionnelles de base. Cependant, si vous savez déjà dans quel secteur vous espérez travailler une fois que vous aurez terminé vos études et que vous entrerez sur le marché du travail, vous pourrez adapter vos capacités et séduire les employeurs potentiels dans ce domaine.

Avec cela en tête, revenons sur les industries que nous avons mises en lumière au début de cet article et expliquons ce que vous pouvez faire pour optimiser vos ensembles de compétences dures et douces pour l’emploi de vos rêves.

Vente au détail

Pour prospérer dans la vente au détail, vous devrez avoir de solides compétences techniques et des capacités de communication encore meilleures. Vous devrez également être à l’aise pour générer et analyser de grands ensembles de données pour les parties prenantes internes de l’entreprise via des requêtes SQL et NoSQL.

Parce que vous devrez probablement communiquer vos résultats à la fois avec des clients et des directeurs d’entreprise, vous devrez être capable d’expliquer clairement comment les aperçus que vous voyez illustrent les tendances de consommation et alimentent les stratégies de vente au détail.

Parce que le commerce de détail est souvent axé sur l’attrait visuel et l’image de marque, il peut être avantageux de placer vos projets de portefeuille sur un site interactif et visuellement agréable que les employeurs pourront examiner.

Finances

Les analystes de données dans le monde financier doivent développer leurs capacités de réflexion critique et de résolution de problèmes. Les employeurs exigeront probablement aussi une compréhension approfondie de SQL, une connaissance de divers modèles de données et une maîtrise démontrable d’Excel.

Vous devriez être capable de générer des rapports d’entreprise. Les analystes de données financières potentiels devraient être en mesure de récupérer des données à partir de divers environnements, y compris, mais sans s’y limiter : les sites Web, les courriels, les journaux d’entreprise et même les interactions en personne avec les clients.

Fabrication

Les analystes de données qui veulent faire carrière dans l’industrie manufacturière doivent avoir un grand souci du détail et des délais. Ils doivent avoir une compréhension avancée d’Excel et des bases de données relationnelles. Une connaissance fondamentale de l’analyse prédictive est également indispensable, étant donné que les analystes de données dans le secteur manufacturier se concentrent souvent sur le calcul du moment où les systèmes nécessiteront une intervention.

Les analystes dans le secteur de la fabrication doivent valoriser la qualité et la précision, et être capables de communiquer aussi bien avec les membres de l’équipe, les chefs d’entreprise et les collègues non techniques.

Soins de santé

La plupart des analystes de données dans le domaine des soins de santé ont une certaine expérience préalable en médecine. Vous devrez démontrer une compréhension approfondie des procédures de soins de santé courantes ; de nombreux emplois exigeront des certifications spécifiques.

Les employeurs veulent des candidats à l’emploi qui ont d’excellentes compétences en résolution de problèmes et qui maîtrisent la gestion des dossiers médicaux. Les analystes de données sur les soins de santé devraient également avoir de l’expérience dans les méthodes d’analyse et de visualisation des feuilles de calcul.

Transport

Les analystes de données ambitieux qui veulent percer dans l’industrie du transport devraient être familiers avec la visualisation de données, la programmation, l’analyse statistique et la modélisation économétrique. Une expérience et/ou un intérêt manifeste pour la planification urbaine et la recherche sur les politiques peuvent également être bénéfiques.

Les analystes dans le domaine des transports devraient également avoir d’excellentes compétences en matière de communication et de collaboration, car leur rôle se situera presque certainement dans un environnement de projet ou de conseil.

Alors, et maintenant ?

Maintenant que vous êtes arrivé jusqu’ici, vous savez comment devenir un analyste de données et faire votre marque dans n’importe quelle industrie.

Relevons le défi à bras le corps ! Prenez du temps, dès maintenant, pour déterminer quel parcours éducatif vous convient le mieux et ce que vous pouvez faire pour faire le premier pas. Vous pouvez changer votre vie et construire la carrière d’analyse de données de vos rêves.

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