Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.
Explorez le chemin simple pour devenir un excellent conteur de données visuelles
Tout le monde n'est pas intéressé par le codage, mathématiques et statistiques. Cependant, la passion de travailler avec les données, Explorer les informations cachées dans les données et présenter ces informations de manière simpliste peut être quelque chose que vous voulez essayer. Cet article vous guidera à travers les compétences, outils et ressources nécessaires pour devenir analyste de données.
Compétences techniques
Le rôle d'analyste de données ne nécessite pas de compétences en informatique ou en mathématiques. Vous pouvez acquérir les compétences techniques nécessaires pour ce poste même si vous n'avez pas de formation technique. Ensuite, une liste des compétences techniques clés requises pour jouer le rôle d'analyste de données est incluse:
- La programmation: Le niveau d'expérience en codage requis pour un analyste de données n'est pas aussi élevé que celui d'un scientifique des données. Doit avoir la capacité d'explorer et d'analyser de grands ensembles de données. Ceci est accompli grâce à des outils de visualisation de données tels que Power BI et Tableau.. Cependant, toutes les entreprises ne peuvent pas se permettre d'acheter ces outils. Donc, l'option omniprésente est d'utiliser Piton et ses vastes bibliothèques de visualisation de données. Python est le meilleur choix pour tous ceux qui découvrent le codage. Il est très facile à apprendre et c'est le langage de programmation le plus utilisé en science des données. Vous pouvez gérer avec des compétences de base en Python et maîtriser les bibliothèques clés requises pour ce rôle qui inclut Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy et Scikit Apprendre..
Connaissances de base de SQL c'est aussi utile car il vous donnera le contrôle sur l'accès aux données provenant de diverses sources. Comprendre la récupération et l'intégration des données vous aidera à bien gérer vos données.
- Instruments: Les outils de visualisation de données sont ce qui alimente la plupart des fonctions d'analyste de données. La maîtrise de ces outils ne nécessite aucune connaissance technique. La plupart de ces outils fonctionnent en cliquant et en faisant glisser. L'aspect important est de comprendre les différentes fonctionnalités requises pour analyser et visualiser les données à l'aide de ces outils.. Selon le Magic Quadrant 2020 de Gartner, Les meilleurs outils de business intelligence et d'analyse du marché sont BI de puissance Oui PeintureVous pouvez apprendre les deux ou vous concentrer sur l'un et les maîtriser. Les deux outils ont des versions cloud gratuites disponibles qui ont la plupart des fonctions nécessaires à l'analyse des données.. Les connaissances de base sur l'utilisation de ces outils sont acquises en quelques semaines à l'aide de tutoriels gratuits disponible en ligne. Il faudra un peu d'effort pour acquérir de l'expérience au niveau avancé de l'utilisation de ces outils qui incluent divers calculs, formules, développement et découpe de visualisation personnalisée / données coupées. Il est indispensable de maîtriser parfaitement au moins un de ces outils.
Se démarquer est un autre outil d'analyse de données largement utilisé mais sous-estimé pour sa capacité. Ses fonctionnalités sont comparables à celles de Power BI, puisque Microsoft a intégré la plupart des outils Power BI, en tant qu'éditeur Power Query, un Excel. Il existe de nombreuses fonctions dans Excel, sous forme de tableaux croisés dynamiques, des formules pour la manipulation de données et des graphiques pour la visualisation qui sont utilisés efficacement pour développer des tableaux de bord étonnants.
- Connaissance du domaine / accord: La connaissance du domaine implique la compréhension des environnements commerciaux des clients, la concurrence et l'avenir prévisible global de l'entreprise. Chaque analyste de données devrait passer suffisamment de temps à acquérir les connaissances commerciales / domaine lié à l'énoncé du problème. Cela vous permettra de comprendre le problème sous différents angles et de trouver la meilleure solution possible..
Compétences générales
L'analyste de données nécessite plus de maîtrise des compétences non techniques par rapport à un scientifique des données. La responsabilité incombera à un analyste de données de présenter efficacement les résultats de l'analyse des données à un panneauUn panel est un groupe d’experts qui se réunit pour discuter et analyser un sujet spécifique. Ces forums sont courants lors des conférences, Séminaires et débats publics, où les participants partagent leurs connaissances et leurs points de vue. Les panneaux peuvent aborder une variété de domaines, De la science à la politique, et son objectif est d’encourager l’échange d’idées et la réflexion critique entre les participants.... qui pourrait inclure des parties prenantes importantes, en tant que gestionnaire, le client et la PME (qualifié). Doit avoir les compétences générales essentielles pour transformer les informations techniques en un élément d'action non technique facile à comprendre. Vous devez présenter avec confiance vos conclusions et présenter des solutions à travers une présentation impressionnante. Voici quelques-uns des principaux domaines d'intervention requis pour ce rôle:
- Narration: Votre tableau de bord composé de tous les graphiques et données ne suffit pas s'il est simplement coloré et agréable à regarder.. Chaque élément du tableau doit transmettre un message et, ensemble, ils doivent tisser un problème combiné à une histoire basée sur des solutions pour les parties prenantes. Dans la période de temps donnée, doit avoir la capacité de raconter une histoire de ses découvertes sans embrouiller l'utilisateur. Votre histoire doit être concise, simple et mettre en évidence avec précision la zone à problème.
- Présentation: "Une image vaut mieux que mille mots", est un dicton populaire qui souligne l'importance des images. Un analyste visuel connaît exactement le type de graphiques à utiliser pour diverses analyses / comparaison de données. Le tableau utilisé pour la présentation ne doit pas être un fouillis de chiffres et de visuels difficiles à comprendre pour l'utilisateur final.. Votre présentation doit attirer l'attention des parties prenantes sur les principaux domaines d'intérêt des données..
- la communication: Avoir de bonnes compétences en communication est très important, car il est crucial de communiquer à quel point les résultats sont perspicaces et comment ils peuvent aider les clients à améliorer leurs profits. Vous devez examiner le problème sous différents angles. La pensée structurée est la clé de cela. Poser des questions en permanence est l'un des aspects les plus importants de la réussite dans ce rôle.. Un analyste de données doit être curieux et toujours en apprentissage.
Certifications
Il existe de nombreuses certifications disponibles pour valider vos compétences dans ce rôle. Cependant, Je recommanderais d'opter pour ceux proposés par les leaders de l'industrie comme Tableau (Force de vente) et Microsoft. J'inclus également deux certifications importantes liées à l'analyse des données de l'IIBA et du TDWI. Voici les principales certifications que vous pouvez consulter:
Perspectives d'emploi
Le Bureau américain des statistiques du travail. UU. Il a indiqué que la demande de compétences en science des données générera une augmentation de l'emploi des 27,9% jusqu'à 2026. La demande de professionnels qualifiés en analyse de données dépasse actuellement l'offre.
Comme il a déjà été mentionné, il ne suffit pas d'avoir des connaissances techniques pour ce rôle. La pensée analytique et la capacité de représenter des nombres dans des motifs sont très importantes pour ce rôle.. En outre, le rôle d'analyste d'affaires est fusionné avec celui d'analyste de données, et les analystes d'affaires sont l'un des professionnels les plus recherchés. Ensuite, profiter de cette opportunité, c'est le bon moment pour les personnes qui souhaitent passer du métier de marketing à ce domaine / Ventes / entreprise.
Que vous veniez de sortir de l'université ou que vous soyez un vétéran de l'industrie, les perspectives de commencer votre carrière en tant qu'analyste de données ou de passer à ce poste sont tout à fait possibles avec le bon équilibre entre les compétences techniques et sociales.. Utilisez des plateformes en ligne comme Galerie de tableaux montrer vos compétences. Tableau a une grande communauté en ligne qui est très active.
conclusion
Ce sont quelques-uns des points clés dont je voulais discuter afin de devenir un analyste de données efficace. Concentrez-vous sur vos lacunes et maîtrisez ces compétences, car c'est un domaine très compétitif. Créez des tableaux de bord sympas avec Tableau / BI de puissance / Excellez et partagez-les sur LinkedIn pour vous faire remarquer et toucher des employeurs potentiels.
PD: J'ai fourni toutes les ressources nécessaires sous forme de liens hypertexte tout au long de mon article.
