Comment devenir data analyst

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Les data analysts collectent, nettoient et étudient les données pour orienter les décisions des entreprises. En France, les métiers liés aux données sont parmi les plus demandés sur le marché de l'emploi ; les offres d'emploi pour les data analysts ont par exemple bondi de 35,9 pour cent en 2023 [1]. Si cette carrière très recherchée vous intéresse, plusieurs voies s'offrent à vous pour démarrer.

Dans cet article, nous explorerons les différentes façons de devenir data analyst — avec ou sans diplôme. Ensuite, si vous souhaitez commencer à développer des compétences immédiatement exploitables, envisagez de vous inscrire au Certificat Professionnel IBM de data analyst. À travers 11 modules, vous acquerrez une connaissance pratique du langage Python ainsi que des techniques pour visualiser les données et présenter vos conclusions. Vous n'avez besoin que de compétences informatiques de base, de connaissances en mathématiques de niveau lycée et d'une certaine aisance avec les chiffres.

Comment devenir data analyst ? Un guide étape par étape

Vous pouvez trouver des emplois d'analyse de données dans tous types de secteurs, et il existe plusieurs chemins pour décrocher votre premier poste dans ce domaine très demandé. Que vous fassiez vos premiers pas dans le monde professionnel ou que vous vous réorientiez vers une nouvelle carrière, voici quelques étapes pour devenir data analyst.

1. Acquérir une formation de base.

Si vous débutez dans le monde de l'analyse de données, vous devrez commencer par développer des connaissances fondamentales dans ce domaine. Obtenir une vue d'ensemble de l'analyse de données peut vous aider à décider si cette carrière vous convient tout en vous dotant de compétences professionnelles.

Auparavant, la plupart des postes de data analyst débutant exigeaient une licence. Bien que de nombreux postes requièrent toujours un diplôme, cela commence à changer. Vous pouvez développer des connaissances fondamentales et enrichir votre CV avec un diplôme en mathématiques, en informatique ou dans un autre domaine connexe — ou vous pouvez également apprendre ce dont vous avez besoin grâce à des programmes alternatifs, comme des certificats professionnels, des bootcamps ou des cours en autoformation.

Dans cette vidéo, des professionnels de la donnée en activité partagent leurs meilleurs conseils pour les aspirants data analysts.

2. Développer vos compétences techniques.

Obtenir un emploi en analyse de données nécessite généralement de posséder un ensemble de compétences techniques spécifiques. Que vous appreniez dans le cadre d'un programme diplômant, d'un certificat professionnel ou par vous-même, voici quelques compétences essentielles dont vous aurez probablement besoin pour être embauché.

• Statistiques

• R ou programmation Python

• SQL (structured query language)

• Visualisation des données

• Nettoyage et préparation des données

Consultez quelques offres d'emploi pour les postes auxquels vous souhaitez postuler, et concentrez votre apprentissage sur les langages de programmation ou les outils de visualisation spécifiques listés comme prérequis.

En plus de ces compétences techniques, les recruteurs recherchent également des compétences professionnelles, comme de solides capacités de communication — vous pourriez être amené à présenter vos résultats à des personnes ayant moins de connaissances techniques —, la capacité à résoudre des problèmes et une connaissance du secteur dans lequel vous souhaitez travailler.

Apprenez à effectuer des analyses de données, y compris la préparation des données, l'analyse statistique et la modélisation prédictive, en utilisant R, R Studio et Jupyter avec le Certificat Professionnel IBM Data Analytics avec Excel et R.

3. Travaillez sur des projets avec des données réelles.

La meilleure façon d'apprendre à trouver de la valeur dans les données est de travailler avec elles dans des situations réelles. Recherchez des programmes ou des cours qui incluent des projets pratiques utilisant des jeux de données réels. Vous pouvez également trouver une variété de jeux de données publics gratuits que vous pouvez utiliser pour concevoir vos propres projets.

Explorez les données climatiques du National Centers for Environmental Information, plongez dans l'actualité avec les données de BuzzFeed, ou trouvez des solutions aux défis imminents sur Terre et au-delà avec les données ouvertes de NASA. Ce ne sont là que quelques exemples des données disponibles. Choisissez un sujet qui vous intéresse et trouvez des données pour vous exercer.

Si vous souhaitez développer des compétences de data analyst prêtes à l'emploi sans vous engager dans un diplôme, envisagez le Certificat professionnel Google Data Analytics sur Coursera. Vous apprendrez à nettoyer et organiser les données avec SQL et R, à les visualiser avec Tableau, et à réaliser une étude de cas pour votre portfolio.

Une fois le programme terminé, vous aurez accès aux ressources de recrutement via le Consortium des Employeurs de Google.

4. Développez un portfolio de vos travaux.

Lorsque vous expérimentez avec des jeux de données sur Internet ou que vous réalisez des travaux pratiques dans vos cours, veillez à conserver vos meilleurs travaux pour votre portfolio. Un portfolio démontre vos compétences aux recruteurs. Un portfolio solide peut grandement contribuer à l'obtention d'un emploi. 

Lorsque vous commencez à sélectionner des travaux pour votre portfolio, choisissez des projets qui démontrent votre capacité à:

• Extraire des données de différentes sources

• Nettoyer et normaliser les données brutes

• Visualiser vos résultats à travers des graphiques, des diagrammes, des cartes et d'autres visualisations

• Tirer des insights exploitables des données

Si vous avez travaillé sur des projets de groupe au cours de votre apprentissage, pensez à en inclure un. Cela montre que vous êtes capable de travailler en équipe.

Si vous ne savez pas quoi inclure dans votre portfolio (ou si vous avez besoin d'inspiration pour des idées de projets), prenez le temps de parcourir les portfolios d'autres personnes pour voir ce qu'elles ont choisi d'inclure.

Astuce : Créez un compte GitHub et commencez à y publier vos projets et votre code. C'est un excellent moyen de vous connecter avec une communauté de data analysts, de valoriser votre travail et d'attirer potentiellement l'attention des recruteurs.

5. Perfectionnez vos présentations.

Il est tentant de se concentrer uniquement sur les aspects techniques de l'analyse de données, mais ne négligez pas vos compétences en communication. Une composante essentielle du métier de data analyst consiste à présenter vos conclusions aux décideurs et autres parties prenantes de l'entreprise. Lorsque vous parvenez à raconter une histoire à travers les données, vous aidez votre organisation à prendre des décisions éclairées.

Pendant la réalisation des projets pour votre portfolio, exercez-vous à présenter vos résultats. Réfléchissez au message principal que vous souhaitez transmettre et aux éléments visuels qui appuieront votre propos. Entraînez-vous à parler posément et à maintenir un contact visuel. Pratiquez devant un miroir ou avec vos camarades. Essayez de vous filmer pendant votre présentation pour pouvoir l'analyser ensuite et identifier les axes d'amélioration.

6. Décrochez un premier emploi de data analyst.

Après avoir acquis de l'expérience dans le traitement des données et la présentation de résultats, il est temps d'affiner votre CV et de commencer à postuler à des emplois de data analyst junior. N'hésitez pas à candidater à des postes qui semblent légèrement au-dessus de vos compétences actuelles. Vos aptitudes, votre portfolio et votre enthousiasme pour un poste peuvent souvent peser davantage que le fait de satisfaire à tous les critères de la liste des qualifications.

Si vous êtes encore étudiant, renseignez-vous auprès du service d'orientation professionnelle de votre université sur les opportunités de stage. Un stage vous permettra de commencer à acquérir une expérience concrète pour votre CV et d'appliquer ce que vous apprenez en situation réelle.

7. Envisagez une certification ou un diplôme supérieur.

Au fil de votre parcours de data analyst, réfléchissez à votre évolution professionnelle et aux qualifications supplémentaires qui pourraient vous y aider. Des certifications, comme le Certified Analytics Professional ou le Cloudera Certified Associate Data Analyst, peuvent vous qualifier pour des postes plus avancés avec des rémunérations plus élevées. 

Si vous envisagez d'évoluer vers un rôle de data scientist, vous devrez peut-être obtenir un master en science des données ou dans un domaine connexe. Les diplômes supérieurs ne sont pas toujours exigés, mais en posséder un peut ouvrir davantage d'opportunités.

Débutez votre carrière de data analyst sur Coursera

Développez des compétences professionnelles pour poursuivre une carrière de data analyst junior ou débutant sur Coursera avec le Certificat Professionnel IBM Data Analyst. Acquérez une expérience technique grâce à des laboratoires pratiques et des projets qui aboutissent à un portfolio que vous pourrez utiliser pour présenter votre travail.

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