Le métier de data analyst est de plus en plus prisé dans le monde actuel où les données sont désormais au cœur de la prise de décision des entreprises. Pour embrasser cette carrière passionnante, il est primordial de suivre une formation spécifique et d’acquérir certaines compétences indispensables à cette profession. Dans cet article, nous allons vous guider pas à pas sur les différentes étapes pour réussir votre formation data analyst.

Les bases essentielles à connaître

Dans un premier temps, il est nécessaire d’acquérir des bases solides pour aborder sereinement les différentes notions que vous allez rencontrer tout au long de votre formation. Le terme « data analyst » englobe en effet plusieurs domaines tels que les mathématiques, la programmation informatique ou encore la gestion de bases de données.

Les prérequis en mathématiques et statistiques

La maîtrise des concepts mathématiques est indispensable pour un data analyst. En effet, les statistiques, les probabilités et l’algèbre linéaire font partie intégrante des outils utilisés par ces experts pour manipuler et analyser les données. Il est donc conseillé de revoir ces notions si vous ne vous sentez pas suffisamment à l’aise avec ces sujets afin de démarrer sur de bonnes bases.

L’apprentissage des langages de programmation

Il existe plusieurs langages de programmation qui peuvent être utilisés dans le cadre de l’analyse de données, mais deux d’entre eux sont particulièrement appréciés des professionnels du secteur : Python et R. Apprendre ces langages est donc une étape essentielle de votre formation. Vous pourrez ensuite vous spécialiser dans l’un ou l’autre en fonction de vos affinités ou des besoins spécifiques liés à votre futur poste.

Les principes de gestion des bases de données

Un data analyst doit être capable de travailler avec plusieurs types de bases de données. Il est donc important de connaître les principes fondamentaux relatifs aux systèmes de gestion de base de données (SGBD), tels que le principe de relation entre les tables, les langages SQL et NoSQL, ainsi que les notions de performance et de sécurité des données.

S’initier à la visualisation des données

La visualisation des données est un élément crucial pour un data analyst, car elle permet de présenter les résultats de ses analyses de manière claire et compréhensible par tous. Dans votre formation, il est primordial d’apprendre à utiliser les différents outils graphiques disponibles, tels que les diagrammes, les cartes ou encore les tableaux de bord interactifs. Maîtrisez également des bibliothèques Python telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly pour créer des visualisations plus complexes et personnalisées.

Se former au machine learning

Une partie importante du métier de data analyst consiste à élaborer des modèles prédictifs pour anticiper les tendances futures. C’est là qu’intervient le machine learning, une branche de l’intelligence artificielle qui permet de créer des algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer grâce aux données. Dans votre formation data analyst, l’apprentissage du machine learning, ses principales techniques et librairies Python (comme Scikit-Learn) vous fournira un atout majeur pour répondre aux besoins croissants des entreprises en termes d’analyse prédictive.

S’entraîner avec des projets réels

Pour bien intégrer les différentes compétences acquises lors de votre formation, il est essentiel de les mettre en pratique à travers des projets concrets similaires à ceux que vous rencontrerez dans votre future activité professionnelle. Participer à des compétitions de type datathons (hackathons orientés autour des données) ou contribuer à des projets d’analyse de données open source sont autant de bonnes occasions de développer vos compétences et d’étoffer votre portfolio.

Travailler sur des jeux de données variés

Afin de vous familiariser avec les différents types de données que vous pourriez devoir traiter en tant que data analyst, essayez de travailler sur des jeux de données provenant de divers secteurs d’activité et présentant différents niveaux de complexité. Cela vous aidera à adapter plus aisément votre approche analytique selon les spécificités des données à traiter.

Analyser et interpréter les résultats

Enfin, n’oubliez pas que la finalité de votre métier est d’éclairer la prise de décision des entreprises à partir des données analysées. Il est donc crucial de savoir analyser et interpréter correctement les résultats de vos analyses, de communiquer ces derniers de manière claire et pertinente ainsi que de formuler des recommandations basées sur vos conclusions.

Choisir le bon cursus de formation

Il existe un grand nombre de parcours de formation pour devenir data analyst, allant des écoles spécialisées aux formations en ligne. Afin de bien choisir celui qui conviendra le mieux à vos besoins et votre profil, il est essentiel de prendre en considération plusieurs facteurs tels que :

  • Le niveau d’études requis : certaines formations sont accessibles dès le niveau bac, d’autres requièrent un niveau minimal Bac+2 ou même Bac+3-
  • La durée de la formation : il existe des programmes accélérés, des formations à temps plein ou encore des cursus part-time
  • Les modalités d’enseignement : formations en présentiel, e-learning, mixtes
  • La renommée de l’établissement : références et avis des anciens élèves, partenariats avec des entreprises, taux d’insertion professionnelle…

Se former au métier de data analyst nécessite d’apprendre et de maîtriser un large éventail de compétences allant des mathématiques aux langages informatiques, en passant par la visualisation des données et le machine learning. N’oubliez pas de mettre régulièrement à jour vos connaissances pour rester compétitif dans ce secteur en constante évolution.