data analyst

Comment devenir data analyst ?

D’ici 2025, notre volume annuel de données devrait passer à 175 zettaoctets. C’est 175 000 000 000 000 000 000 000 octets. Nous sommes actuellement à 33 zettaoctets par an. En tant qu’analyste de données , vous gardez la tête froide malgré les 21 zéros – car les données, c’est exactement votre truc. Vous plongez dans la mer de données, découvrez lesquelles contiennent des informations pertinentes, puis évaluez-les. Les décisions sont « axées sur les données » dans presque toutes les entreprises aujourd’hui et en tant qu’analyste de données, vous fournissez les bases pour trouver la meilleure option.

Nous vous dirons quelles tâches vous attendent en tant qu’analyste de données , dans quels secteurs vous pouvez travailler et comment le salaire de l’analyste de données évolue à partir du moment où vous démarrez votre carrière.

Quelles sont vos tâches ?

Vous examinez de grandes quantités de données et identifiez des tendances, développez des prévisions et convertissez ainsi les données en informations. En bref : Vous analysez et évaluez des bases de données existantes afin d’en tirer de nouvelles connaissances. De cette façon, vous aidez votre employeur à prendre de meilleures décisions pour l’entreprise, par exemple : Un investissement a-t-il réussi ? Pourquoi a-t-elle réussi ? Et quels critères d’évaluation peuvent être utilisés pour évaluer cela de manière significative (par exemple, plus de ventes) ? Une entreprise doit-elle renouveler cet investissement ? Afin de pouvoir ici apporter des réponses fiables, votre travail de data analyst comprend différentes étapes :

  • mettre en place de (nouveaux) systèmes de collecte de données,
  • obtenir les bonnes données à partir de bases de données externes et internes,
  • convertir les données brutes au format approprié ( data wrangling ),
  • rédiger des requêtes,
  • travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement
  • créer et développer des rapports et définir les bons chiffres clés, à partir desquels, par exemple, la rentabilité des processus individuels de l’entreprise peut être lue.

Un sujet de plus en plus important dans votre travail est la protection des données . C’est pourquoi vous gardez ici une vue d’ensemble, par exemple quelles données peuvent être traitées et que votre système informatique, par exemple pour l’évaluation, fonctionne correctement et en toute sécurité.

Data Analyst vs Data Scientist – Quelle est la différence ?

Les tâches des analystes de données et des scientifiques des données se chevauchent dans de nombreuses parties. Comprendre de l’extérieur pourquoi un poste est annoncé pour un data scientist et un autre pour un data analyst n’est pas si simple. Cela s’explique en partie par le fait que l’ensemble de la profession du big data évolue rapidement et que de nouvelles appellations d’emploi apparaissent constamment. Cependant, ceux-ci n’ont pas encore été définis de manière uniforme. Donc, cela se résume souvent à ce qu’une entreprise particulière préfère. En plus de nombreuses similitudes, il existe également des différences dans le profil d’emploi de ces deux domaines professionnels :

1. Qui pose les questions ?

En règle générale, un data scientist formule lui-même les questions pour l’entreprise auxquelles il souhaite répondre avec sa base de données, tandis que le data analyst se voit confier la tâche par d’autres équipes (par exemple, des ventes ou du marketing) et recherche un solution à leurs questions.

2. Licence ou Master ?

Les analystes de données peuvent commencer leur carrière avec un baccalauréat. Une maîtrise est généralement attendue d’un scientifique des données. Parce qu’il doit s’adapter aux modèles et aux théories des mathématiques, des statistiques et des technologies de l’information.

3. Quel rôle joue l’apprentissage automatique ?

L’analyste de données doit être apte aux requêtes SQL et aux bases de données Oracle, aux outils d’intelligence d’affaires tels que Power BI et à la visualisation de données tels que Tableau ou Shiny. Le data scientist développe également ses propres modèles de machine learning .

L’apprentissage automatique est devenu un élément central de la science des données et de l’analyse. Les algorithmes utilisent des ensembles de données comme base de formation pour apprendre de nouvelles choses. La qualité de la base de données est centrale ici, car sans une base solide, vous ne recevrez aucun résultat significatif. En conséquence, les scientifiques des données et les analystes de données ont de plus en plus besoin de technologies, de méthodes et de compétences qui sont également pertinentes pour l’apprentissage automatique, y compris des logiciels tels que Matlab ou des langages de programmation tels que Python et R.

Le graphique suivant illustre les similitudes et les différences entre les deux professions. Les analystes de données se spécialisent dans le reporting, la synthèse et l’interprétation des données. Le data scientist s’occupe de l’extrapolation (c’est-à-dire l’extrapolation statistique des caractéristiques individuelles à, par exemple, l’ensemble de la population) et également du développement de la stratégie (ce que l’on appelle la prescription de données).

Où pouvez-vous travailler ?

Les analystes de données sont nécessaires dans de nombreuses industries. En principe, plus une entreprise est numérique, plus elle génère de données et plus il est important d’évaluer activement ces données. De cette manière, les entreprises acquièrent des informations précieuses sur leur propre produit, leurs clients et leurs propres processus d’entreprise et obtiennent ainsi des avantages concurrentiels.

Les grandes industries utilisant des analystes de données sont la finance et l’assurance. Mais il devient également de plus en plus important dans le domaine de la santé d’analyser les données des patients afin d’identifier de nouvelles options thérapeutiques ou de pouvoir développer de nouveaux produits d’e-santé. Les entreprises énergétiques ne se fient pas à la météo pour décider où, par exemple, de nouvelles éoliennes doivent être installées et comment elles doivent être alignées, mais collectent également leurs propres données aujourd’hui. La publicité et le commerce électronique bénéficient également de l’examen minutieux des données sur le comportement d’achat, etc., et, par exemple, de l’amélioration de leurs sites Web en conséquence.

Dans quoi pouvez-vous vous spécialiser ?

En raison des divers domaines d’application des analystes de données, vous pouvez vous spécialiser dans des ensembles de données spécifiques tels que les formats de données vectoriels ou raster, par exemple pour les SIG, en fonction de vos intérêts et de votre employeur.

Dans le secteur financier, par exemple, vous développerez une base solide en mathématiques financières, tandis qu’en tant qu’analyste de données cliniques, vous vous familiariserez avec des logiciels médicaux spécialisés, par exemple RIS (systèmes d’information radiologique). En tant qu’analyste météorologique , vous êtes un météorologue 2.0 car vous examinez des données météorologiques, par exemple pour des instituts mais aussi pour des fournisseurs d’énergie. Selon l’industrie dans laquelle vous travaillez, vous acquerrez également des connaissances spécialisées telles que les normes actuelles de l’industrie.

Ces titres de poste pourraient apparaître plus tard sur votre carte de visite :

  • Analyste financier – souvent trouvé dans l’industrie de l’assurance.
  • Data Analyst BI – un expert en processus métier, recherché dans presque tous les secteurs.
  • Customer Data Analyst – le compréhensif du client.
  • Big Data Analyst – Vous utilisez des algorithmes pour analyser automatiquement de gigantesques quantités de données, par exemple pour les mises à jour en temps réel des prix des billets d’avion.
  • Analyste des risques – Souvent sur la route dans le secteur bancaire et le conseil en gestion.
  • Analyste de données cliniques – essentiel pour les développements futurs dans l’ industrie de la e-santé .
  • Analyste météorologique – les données vous indiqueront le temps qu’il fera.
  • Analyste de données UX – le compréhensif de l’utilisateur.

Que pouvez-vous gagner en tant qu’analyste de données ?

Votre salaire annuel brut moyen commence à 45 000 €. Au cours des 5 premières années, votre salaire passe à 52 000 € et si vous avez plus de 5 ans d’expérience professionnelle, la moyenne annuelle est de 70 000 €. Si vous travaillez comme analyste de données depuis plus de 10 ans et dirigez vos propres équipes, vous pouvez obtenir plus de 92 000 €. Ce à quoi vous pouvez vous attendre sur le bulletin de paie dépend également de facteurs tels que la taille de l’entreprise ou de l’État. Vos talents de négociateur comptent également lors de l’entretien de salaire. Nos statistiques salariales vous donnent un aperçu de la façon dont le salaire est dans d’autres domaines professionnels .

En résumé

  • Vous analysez et évaluez les données pour trouver la meilleure décision possible pour l’entreprise.
  • Vos technologies les plus importantes sont SQL, XML, Javascript, R, Python, SAS, Hadoop et les programmes d’apprentissage automatique comme TensorFlow.
  • En tant qu’analyste de données, vous êtes recherché dans de nombreux secteurs et avez d’excellentes perspectives de carrière, des assurances aux fournisseurs d’énergie en passant par les soins de santé.