4 Compétences Essentielles pour Data Analyst

Les données constituent sans doute le principal avantage stratégique des entreprises d’aujourd’hui. Et, de manière compréhensible, les entreprises renforcent leur main-d’œuvre en matière de données et investissent dans le recrutement et le développement de postes clés tels que la data science et les analystes de données. Ces analystes doivent maîtriser la suite d’outils de données disponibles aujourd’hui.

Pour occuper ce poste, il faut maîtriser des domaines interdisciplinaires allant des statistiques aux compétences pratiques en informatique, à la théorie des couleurs et à la rédaction. Voici les quatre compétences essentielles dont vous avez besoin pour exceller en tant que Data Analyst.

1. Analyse de données

Au jour le jour, les analystes doivent interroger des ensembles de données, répondre à des questions et fournir une orientation basée sur des interprétations. En tant que tel, vous avez besoin d’une base solide de concepts mathématiques et statistiques. La synthèse et l’agrégation sont souvent nécessaires pour synthétiser et interpréter les données. Par exemple, utiliser la médiane et les quartiles opposés à la moyenne avec des données sensibles aux valeurs aberrantes peut aider à obtenir une image précise.

Les analystes maîtrisent également les techniques de test des données: du test A / B simpliste au développement de modèles qui correspondent et décrivent vos données, en passant par l’ANOVA et les tests d’hypothèses.

En plus de connaître les bonnes méthodes statistiques à appliquer, vous devez comprendre le lien qui existe entre les données et elles-mêmes. Les analystes doivent être à même de comprendre différentes structures de données et méthodes de stockage et de créer des ensembles de données robustes à l’aide de concepts tels que les clés primaires, les relations un à plusieurs, les dimensions et les faits.

2. SQL

SQL pour Data analyst

SQL

Pour exploiter véritablement les données, les Data Analysts doivent maîtriser le langage SQL. Généralement considéré comme le langage de programmation le plus populaire, SQL est la clé pour accéder aux données. La familiarité avec la manière de récupérer des données, de créer des jointures, de développer des procédures stockées, de créer des agrégations et de travailler avec des types de données vous permettra de mettre la main sur les données dont vous rêvez.

De plus, la capacité de décharger efficacement des calculs intensifs et de personnaliser la structure au niveau du modèle de données peut être essentielle pour créer des visualisations sophistiquées. L’analyste de données compétent maîtrisera suffisamment ces concepts pour s’associer à des ingénieurs et des architectes de données afin de faciliter la création de modèles de données personnalisés à des fins d’analyse.

3. Tableau Desktop

Tableau Desktop s’est positionné comme le principal outil utilisé par les analystes pour connecter, interagir et visualiser des données. Il est capable d’accéder aux données d’un large éventail de sources de données, de manipuler et de combiner facilement plusieurs ensembles de données et de créer rapidement un contenu analytique conçu pour une consommation de masse. Son interface réactive et son approche par drag and drop vous permettent de rester dans le flux de l’analyse. Tableau Desktop est la clé de chaque phase d’analyse: exploration, conservation, présentation et communication des données.

Les analystes doivent savoir comment créer efficacement différentes vues ou visualisations et comment optimiser les fonctionnalités intégrées de Tableau Desktop. Des analystes hautement qualifiés ont mis de côté le menu «show me» pour créer un contenu sur mesure visant directement des questions commerciales complexes.

Dans le monde de l’analyse en libre-service, vous devez maîtriser l’ajout d’interactivité et l’utilisation d’actions et de jeux pour aider les utilisateurs finaux à analyser en profondeur leurs questions brûlantes.

4. Visualisation des données

La communication de vos connaissances et de vos conclusions à partir de données permet de limiter les autres compétences que vous avez acquises et constitue peut-être l’élément le plus critique. Il est important que chaque analyste se concentre sur la manière dont ses conclusions sont communiquées. Cela signifie:

  • Utilisation efficace des types de graphique basés sur l’analyse.
  • Comprendre les attributs pré-attentifs comme la taille et la position.
  • Simplifier les solutions qui maximisent la connaissance et la compréhension.

Ces piliers de visualisation de données constituent le pont nécessaire pour permettre à d’autres d’extraire des résultats importants de votre travail. Les meilleurs analystes d’aujourd’hui connaissent le bon tableau pour répondre aux questions commerciales les plus courantes et sont suffisamment compétents pour adapter les meilleures pratiques à leur public. Les concepts en couleur et la manière de les appliquer aux données catégoriques par rapport aux données numériques, la mise en page et l’accompagnement de texte seront des priorités absolues pour affiner et simplifier en permanence votre approche.

About the Author Zakariyaa ISMAILI

Je suis Zakariyaa ISMAILI, titulaire d'un diplôme d'ingénieur en Mathématiques Appliquées et un Master en Informatique, Mathématiques et Finance de Marché. Je travaille depuis quelques années dans de grands groupes financiers européens (AXA et Swiss Life entre autres) sur des problématiques mêlant Data, Finance et Mathématiques.

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