Dans le monde inondé d’informations d’aujourd’hui, les entreprises doivent distiller et analyser les données qu’elles collectent pour soutenir la prise de décision commerciale. Et les personnes qui font ces travaux sont des analystes de données. Alors pour mieux comprendre ce qu’est le poste de Data Analyst dans l’industrie IT, référons-nous à cet article !

I. Apprendre l’industrie de l’analyste de données

1. Qu’est-ce qu’un analyste de données ?

Analyste de données, également connu sous le nom d’analyste de données – une personne qui collecte, analyse et traite, sélectionne des informations pour faire un rapport ou une évaluation sur un certain problème pour l’entreprise.

En fait, le poste de Data Analyst devient de plus en plus important aujourd’hui pour chaque entreprise dans presque tous les domaines. Parce qu’avec le développement d’Internet, les entreprises ont eu la possibilité d’en savoir plus sur leurs clients, leurs marchés et leurs concurrents. Mais cela pose également un défi pour distiller des informations précieuses et faire correspondre l’orientation du développement de l’entreprise.

Par conséquent, de nombreuses entreprises accordent une grande attention au recrutement de personnel informatique et d’analystes de données ayant une grande expérience de travail, tout en étant sensibles aux fluctuations du marché. Notamment dans des secteurs tels que la banque, le développement de réseaux sociaux, le développement de logiciels spécialisés, le conseil financier, les valeurs mobilières, les assurances, les startups technologiques, les télécommunications, la médecine, la modulation, etc. la chimie, la chimie cosmétique, les industries de fabrication et d’assemblage, les universités, les collèges, les académies et la recherche instituts.

2. Avantages et inconvénients d’un analyste de données

Le premier avantage de travailler dans cette industrie est le salaire de départ relativement élevé pour Fresher. De plus, les analystes de données peuvent travailler dans un environnement moderne et frais et avoir toujours accès aux informations sur les tendances de la société. Si vous travaillez dur, maîtrisez les outils et avez un esprit créatif, vous aurez de nombreuses opportunités d’avancement avec un salaire proportionnellement élevé. Un autre avantage est que ce travail ne se concentre pas trop sur les compétences en programmation, vous avez juste besoin d’une petite compréhension de base pour pouvoir bien faire le travail. Au lieu de cela, la créativité et la visualisation sont nécessaires et appréciées.

Cependant, l’analyste de données doit avoir une perspective large et objective pour comprendre les problèmes auxquels les entreprises sont confrontées. Cette compétence dépend de la capacité de chacun, si vous voulez bien faire, vous devez pratiquer l’observation et l’analyse pendant longtemps. En outre, ce travail nécessite la capacité de penser logiquement et d’analyser en profondeur pour trouver des problèmes et des idées importants. À partir de là, vous pouvez résoudre complètement le problème fondamental de l’entreprise. Une difficulté courante dans cette industrie est que la quantité de données est souvent très importante, avec beaucoup de données erronées. Par conséquent, il faut beaucoup de temps pour filtrer les données brutes de qualité pour ceux qui n’ont pas beaucoup d’expérience.

3. Distinguer du Data Scientist

Il y a un poste que beaucoup de gens confondent avec Data Analyst, c’est-à-dire Data Scientist. Bien que travaillant avec des données, ces deux postes ont des fonctions et des rôles différents.

Comme on le sait, Data Scientist est un chercheur de données dont la tâche est d’analyser et de comprendre les problèmes de l’entreprise pour discuter avec la direction et trouver des directions de recherche, puis se déployer dans les départements concernés. Un analyste de données est un analyste de données qui a moins à penser stratégiquement. Ils assument principalement des tâches spécifiques sur les problèmes qui ont été identifiés. Ensuite, collectez, lisez et distillez les données brutes, analysez-les pour répondre aux questions et résoudre chaque problème soulevé.

II. Le métier principal d’un Data Analyst

1. Collecte de données

Avec une énorme quantité de données provenant des réseaux sociaux, des formulaires d’enquête, des avis clients, etc., la première chose qu’un Data Analyst doit faire est de collecter toutes les données liées au problème à étudier sur chacun d’eux. ces plateformes. Les données ici peuvent être sous forme de chiffres ou de lettres. Parfois, les projets de recherche n’ont besoin que de données numériques, vous devez alors collecter le bon type de données en fonction des exigences du projet dans lequel vous êtes impliqué.

2. Traitement et analyse des données

Les données collectées ne peuvent pas être utilisées immédiatement, mais doivent être filtrées et éliminées pour produire un ensemble de données standard. La nouvelle étape suivante consiste à analyser les données brutes à l’aide d’outils statistiques tels que SPSS, SQL, STATA. Les résultats afficheront les statistiques pour chaque question.

3. Conception du rapport

Dans cette étape, l’analyste de données doit utiliser des compétences de réflexion et de visualisation pour convertir des nombres en graphiques et en images visuelles. Des outils de support tels que Tableau (Bi Tool) peuvent être utilisés pour augmenter la productivité des rapports. Plus important encore, il s’agit de déterminer ce qui est important à partir des statistiques à rapporter à l’entreprise et aux départements.

4. Conseil aux entreprises

Après avoir terminé le rapport, le personnel de l’analyste de données doit rendre compte à l’entreprise, aidant le conseil d’administration à voir clairement la situation et les problèmes. En conséquence, les entreprises donneront la bonne direction dans le présent et dans l’avenir.

5. Effectuer les tâches assignées

Parfois, votre rapport n’est pas à la hauteur ou n’a pas suffisamment de motifs pour tirer des conclusions, l’entreprise demandera des corrections ou des ajouts. Alors préparez-vous à cette situation !

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III. Les éléments nécessaires pour devenir un bon Data Analyst

1. Compétences de base en programmation

Pour ce poste, vous n’avez pas besoin d’être très bon en programmation, juste d’avoir des compétences de base en SQL, Python et Oracle. Surtout, vous n’avez pas besoin d’être extrêmement bon en maths comme beaucoup de gens le disent, mais vous avez juste besoin de comprendre le concept et la signification derrière les formules.

2. Capacité de concentration élevée

De nos jours, il existe de nombreuses distractions telles que les téléphones, les réseaux sociaux, etc. et la capacité de concentration devient importante et nécessite plus de pratique. En particulier dans le travail d’un analyste de données, vous devez vous concentrer sur le filtrage précis et sans erreur de grandes quantités de données et, en fin de compte, sur la création de l’ensemble de données le plus efficace.

3. Compétences en analyse logique

C’est sans doute la compétence la plus importante. Parce qu’à partir de chiffres et de données secs, vous devez analyser et trouver le sens et la perspicacité qui se cachent derrière. Grâce à cela, l’entreprise peut voir le problème racine à résoudre et prendre des décisions.

4. Compétences en conception de rapports

Vous devriez toujours apprendre à concevoir des rapports pour présenter les résultats de la recherche de manière plus intuitive, compréhensible et comparable. Vous pouvez apprendre et apprendre plus d’outils de conception de rapports pour améliorer cette compétence.

5. Aptitudes à la communication et à la présentation

Tout le monde ne peut pas comprendre les chiffres des résultats de la recherche. Par conséquent, vous devez avoir des compétences de présentation claires et compréhensibles afin que chacun puisse comprendre le sens pratique du rapport.

6. Compétences en gestion du temps, organisation du travail

Le travail de Data Analyst comprend de nombreuses étapes et étapes, parfois la charge de travail est très importante. Par conséquent, cela nécessite que vous sachiez organiser et gérer votre travail et votre temps pour assurer le progrès global.

7. Aime travailler avec les ordinateurs et les chiffres

Avoir à travailler avec des ordinateurs et des chiffres à haute fréquence ne vous rend pas facilement fatigué et ennuyé. Cependant, si vous les aimez vraiment, le travail deviendra beaucoup plus facile. Alors aimez ce que vous faites pour trouver de la joie au quotidien !

8. Prenez le temps d’observer avant “d’agir”

Les compétences d’observation sont également une compétence importante pour de nombreux sujets de recherche. Vous devez observer les sujets de recherche, les apprendre par le biais de comportements et d’habitudes réels afin de pouvoir facilement effectuer des analyses et des conclusions pour votre rapport.

9. Attention, souci du détail

Chaque industrie doit prêter attention à chaque détail, mais pour l’industrie des technologies de l’information, cela devient encore plus important. Parce qu’une petite erreur dans le code peut affecter à la fois le logiciel et les applications. De plus, les découvertes les plus importantes proviennent également des moindres détails. Alors pratiquez cette vertu au travail !

10. Priorité à la sécurité des données

C’est une exigence de toute entreprise lorsqu’elle travaille. Vous devez être responsable de la confidentialité des informations de l’entreprise et de ne les partager avec personne d’autre que l’entreprise.

11. Racontez “l’histoire” derrière les données

Les chiffres seuls ne peuvent pas aider les autres à comprendre les choses importantes derrière. Ce qui est l’une des tâches du Data Analyst. Ils doivent soigneusement analyser et comprendre les données pour interpréter et présenter les résultats et les découvertes qui sont utiles pour évaluer la situation et prendre des décisions. Grâce à cela, les résultats du nouveau processus de recherche deviennent précieux aux yeux des managers.

IV. Opportunités de carrière d’un analyste de données

1. Ingénieur de données DE

Le travail principal d’un ingénieur de données est de construire un système pour stocker, traiter et exporter des données. Certaines des compétences clés sont de savoir comment collecter des données provenant de diverses sources, avoir des techniques pour traiter et convertir les données dans un entrepôt de données central et être capable de les utiliser immédiatement. Ce poste paie généralement un salaire plus élevé que celui d’analyste de données, mais nécessite également une application plus technique de la technologie.

2. Scientifique des données (DS)

La tâche principale d’un Data Scientist est de collecter les données nécessaires pour concevoir des algorithmes à des fins de recherche. Par exemple, des objectifs de recherche tels que la prévision des tendances du marché, la prévision des prix, etc. Ce poste a un impact énorme sur l’entreprise, nécessite de nombreuses connaissances spécialisées différentes et nécessite souvent une maîtrise ou plus. . Donc très peu de gens sont capables de se tenir debout dans cette position.

3. Responsable des données (CDO)

Ce poste a la gestion la plus étendue de toutes les questions liées aux données d’entreprise. Par conséquent, le directeur des données détient également une responsabilité assez importante avec une responsabilité importante. Être à ce poste n’est pas facile, vous devez passer par un très long processus de fidélisation à l’entreprise et une grande capacité de gestion pour que toutes les données fonctionnent correctement.

V. Expérience dans la candidature au poste d’analyste de données

Maîtriser fermement les connaissances de base de l’industrie : vous devez avoir une solide expérience en programmation, en mathématiques, en statistiques, etc. pour répondre en toute confiance aux questions des experts de l’entreprise. Si la réponse est bonne, ce sera un gros plus aux yeux du recruteur.

Découvrez les exigences du poste pour lequel vous souhaitez postuler : quel que soit le poste ou l’entreprise pour lequel vous postulez, vous devez apprendre et lire attentivement les exigences du JD. Parce que chaque entreprise aura besoin de compétences et de connaissances différentes. Par exemple, certaines entreprises recrutent des postes d’analyste de données qui ne nécessitent que des connaissances de base d’Excel et de SPSS, tandis que d’autres exigent que vous soyez bon en statistiques. Si vous savez que l’entreprise fait la promotion de quelque chose que vous avez, concentrez-vous dessus afin que l’employeur sente que vous êtes un bon candidat pour ce poste.

Auto-apprentissage et pratique continus : Lorsque vous postulez à un poste, vous devez vous présenter comme un curieux non seulement en théorie mais aussi en pratique. Un employé qui travaille dur et qui s’améliore est quelque chose que les employeurs apprécient beaucoup.

Faites preuve d’humilité et d’un esprit avant-gardiste : Peut-être avez-vous déjà beaucoup d’expérience dans l’industrie ou êtes-vous déjà dans une position plus élevée. Mais lorsque vous postulez pour un emploi dans une nouvelle entreprise, vous devez également apprendre à partir de zéro. Gardez donc toujours une attitude humble et un esprit progressiste même si vous avez de nombreuses compétences et expériences dans le passé. Parfois, c’est votre attitude qui détermine si vous l’obtenez ou non !

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Espérons que cet article vous aidera à mieux comprendre Data Analyst ainsi que les facteurs à préparer pour devenir un expert dans cette industrie. N’hésitez pas à laisser un commentaire et à partager l’article si vous le trouvez utile !

Source de référence : https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis