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COMBIEN DE TEMPS FAUT-IL POUR DEVENIR UN BON ANALYSTE DE DONNÉES ?

COMBIEN DE TEMPS FAUT-IL POUR DEVENIR UN BON ANALYSTE DE DONNÉES ? Si vous lisez cet article de blog, vous devez avoir envie de devenir un analyste de données ou d’améliorer vos capacités de traitement des données. Mais vous ne savez pas combien de temps il faut pour devenir un analyste de données. Eh bien, vous êtes au bon endroit ! Je vais passer en revue toutes les aptitudes essentielles qui font un analyste de données et indiquer combien de temps il faut pour apprendre chaque compétence.

Croyez-moi, vous n’avez pas besoin de naître analyste de données, de passer des années à apprendre une compétence ou de payer des milliers de dollars/livres/euros. Apprenez ces six compétences en moins d’un an à l’aide d’une plateforme de formation en ligne, et vous serez sur la bonne voie.

QUI EST ANALYSTE DE DONNÉES ?


L’analyste de données analyse de multiples ensembles de données, les met en correspondance pour identifier des tendances, valide si un projet donné peut les utiliser. Il/elle crée des graphiques, voire des tableaux de bord, permettant aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données. L’objectif est souvent défini, et les analystes de données recherchent une solution ou des problèmes supplémentaires liés à l’objectif.

Il existe de multiples rôles qu’un analyste de données peut assumer. Selon le secteur d’activité, l’analyste peut travailler sur des études de marché externes ou sur le comportement des clients internes, pour n’en citer que quelques-uns.

L’objectif ultime est d’obtenir des données, de les nettoyer, de les transformer et de les présenter à l’entreprise dans un beau format, notamment sous forme de rapport, de tableau de bord et de présentations. Celles-ci proposeront des solutions efficaces aux problèmes ou présenteront de nouvelles opportunités.

PLONGEONS DANS LES 3 COMPÉTENCES REQUISES POUR DEVENIR UN ANALYSTE.

  1. SQL : COMPÉTENCE CLÉ DE L’ANALYSTE DE DONNÉES
    SQL ou Structured Query Language est utilisé dans la plupart des bases de données structurées. Mais qu’entend-on par « structurées » ? Il s’agit de bases de données qui stockent des transactions financières, des listes de clients, des données sur les produits. En d’autres termes, des données commerciales standard. Par conséquent, si vous voulez accéder aux données et compléter votre analyse, il vous suffit d’apprendre SQL.

SQL a l’air très fantaisiste sur une phase de celui-ci : beaucoup de lettres, de code et de lignes. Mais en réalité, il est simple. Il possède une structure apparente, qui est facile à apprendre. Le mieux, c’est que vous pouvez ensuite appliquer cette structure dans toutes les bases de données structurées.

  • Vous spécifiez où chercher dans la base de données.
  • Précisez si vous avez besoin de calculs ou de colonnes spécifiques
  • Indiquez comment filtrer les données.
  • Si vous avez besoin de regrouper à la fin
DONNÉES


Après le regroupement, vous pouvez également ajouter une logique supplémentaire.
Quelqu’un qui connaît SQL dira qu’il y a plus. C’est vrai, mais pour commencer, ceci fera l’affaire.

L’avantage de SQL, c’est qu’il peut traiter de grandes quantités de données. Ainsi, lorsque vous effectuez votre analyse, faites-en autant que possible avec SQL. Puis combinez ce que vous obtenez de la requête SQL avec d’autres outils, dont nous parlerons dans un instant. Vous obtiendrez ainsi toutes les informations dont vous avez besoin.

Un mot d’avertissement : SQL ne permet pas de filtrer rapidement, de présenter les données sous forme de graphiques et d’effectuer les calculs les plus complexes. Par conséquent, je n’utilise généralement SQL qu’au début de mon analyse.

Excel

  1. MICROSOFT EXCEL : COMPÉTENCE CLÉ DE L’ANALYSTE DE DONNÉES
    Vous connaissez probablement déjà Excel dans une certaine mesure. Si ce n’est pas le cas, ne vous inquiétez pas ! Il existe de nombreuses ressources en ligne pour apprendre les bases et plus encore. Voici les éléments que vous devez maîtriser dans Excel (liste non exhaustive) :
  • L’instruction If
  • Tableaux croisés dynamiques
  • Vlookups
  • Index et correspondance
  • SumIfs


Lorsque j’ai exécuté la requête SQL, j’ai obtenu un ensemble de données, que j’ai peut-être groupées, remplies ou jointes à quelques tables de données. En substance, je prépare les données pour d’autres étapes. Ensuite, je peux passer à Excel pour effectuer un filtrage rapide, un pivotement, une logique initiale pour commencer à obtenir des informations initiales sur les données. Si nécessaire, je crée quelques graphiques initiaux. Je peux faire des allers-retours entre SQL et Excel jusqu’à ce que je sois satisfait de l’ensemble de données final.

Il y a quelques problèmes dans Excel qui vous obligent à utiliser d’autres outils également.

Excel ne peut pas gérer les grands ensembles de données.
Si vous avez beaucoup de calculs, de Vlookup, etc., dans une feuille de calcul, celle-ci sera lente.
Si vous faites un Vlookup, où il peut y avoir deux ou plusieurs correspondances, Excel ne retiendra que la première correspondance.
Lorsque vous effectuez un filtrage sur plusieurs critères, cela devient manuel.
C’est pourquoi nous devons utiliser Excel en combinaison avec d’autres outils comme SQL ou Python.

Compétences en programmation R et Python

  1. R OU PYTHON : COMPÉTENCE CLÉ DE L’ANALYSTE DE DONNÉES
    Les choses deviennent un peu plus complexes à partir de là. Lorsque l’on vous dit que vous devez apprendre R ou Python, vous pensez que vous allez devoir devenir un programmeur. Bien sûr, vous devrez apprendre à coder. Mais dans une moindre mesure que ce que vous devez savoir pour créer des applications.
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