Comment devenir un analyste de données

Les entreprises de tous les secteurs d’activité doivent étayer leurs grandes décisions par des chiffres, et tout se résume à la visualisation et à la prédiction des données. Si vous aimez le défi de raconter une histoire à travers des variables et des algorithmes, c’est le moment de construire une carrière dans l’analyse de données.

Curieux de savoir comment développer vos compétences en mathématiques et démarrer une carrière à long terme ? Voici les 5 étapes clés pour devenir un analyste de données, suivies de quelques conseils qui vous aideront à mettre en valeur vos compétences (même sans expérience préalable).

Do your research.

Il existe une variété de rôles axés sur les données qui ont tous des perspectives d’emploi prometteuses, notamment :

• Analyste d’affaires
• Analyste financier
• Data scientist
• Data engineer

Vous n’avez pas à décider d’une spécialité tout de suite, mais une compréhension générale des différents parcours de carrière au sein des données pourrait vous aider à cibler votre recherche d’emploi, ainsi que les compétences que vous apprenez. Si vous vous voyez en tant qu’analyste commercial, vous devrez connaître toutes les bases des données, ainsi que la façon de calculer les intérêts composés. Si l’apprentissage automatique vous fascine, envisagez de porter vos connaissances mathématiques à un niveau encore plus élevé en tant que data scientist.

Lisez quelques descriptions de postes, explorez les compétences impliquées dans chaque spécialité, ou même contactez des professionnels des données locaux pour entendre de première main à quoi ressemble leur travail au jour le jour.

Acquérir l’éducation et les compétences dont vous avez besoin pour devenir un analyste de données

Beaucoup commencent par une licence, ce qui pourrait faire de vous un candidat plus compétitif pour la plupart des emplois, mais n’est pas obligatoire. Il existe maintenant des programmes de diplômes spécialisés en données, mais vous pouvez également entrer dans le domaine avec un diplôme connexe comme les mathématiques ou l’économie.

Avec ou sans diplôme, il existe des compétences nécessaires que tout analyste de données doit avoir dans son arsenal, notamment :

• Maths (en particulier les statistiques)
• Gestion des données et fonctions Excel avancées
• Connaissances en programmation (SQL, Python et C++ sont tous précieux pour l’analyse des données)

Certaines d’entre elles peuvent être autodidactes, au moins à un niveau de base. Mais nous recommandons de s’associer à un mentor de données chevronné et de suivre un cours structuré d’analyse de données. Avoir une ressource experte à vos côtés pendant que vous apprenez vous aidera à donner du sens aux concepts sous-jacents, et à la façon dont ils s’appliquent dans des scénarios du monde réel.

Créez votre portefeuille.

Un solide portefeuille d’analyse de données montre aux responsables du recrutement ce que vous pouvez faire, et les aide à voir la valeur que vous apporterez à leur équipe. Il est tout aussi important que votre CV, si ce n’est plus. Alors investissez-y du temps et créez un portfolio qui démontre toutes vos compétences.

• Prouvez que vous pouvez faire des recherches, analyser et visualiser. À peu près tous les postes d’analyste de données auxquels vous postulez exigeront ces trois compétences, alors montrez-les toutes. Attirez l’attention sur toutes les différentes sources de données que vous avez référencées, sur la raison pour laquelle vous avez choisi SQL pour effectuer votre analyse et sur la façon dont vous avez rassemblé le tout dans un tableau de bord limpide.
• Montrez toute la gamme de vos compétences matérielles et immatérielles. Présentez des projets qui démontrent vos capacités techniques, et qui mettent également en valeur vos compétences non techniques comme la communication et la collaboration. Les analystes de données s’associent souvent à des équipes d’ingénierie, de marketing, de finance et de vente ; les responsables de l’embauche apprécient les candidats qui recherchent d’autres perspectives.
• Choisissez un travail pertinent pour le poste. Si vous n’en êtes qu’aux premiers stades de votre pivotement vers l’analyse de données, alors vous n’aurez peut-être pas assez de projets pour adapter chaque candidature. Mais si possible, essayez d’adapter votre portefeuille au poste en utilisant des projets avec les types d’ensembles de données les plus pertinents. Si l’on s’attend à ce que le poste ouvert soit associé aux ventes, alors vous voudrez inclure tous les projets qui ont utilisé le reporting SalesForce.
• Utiliser un format qui plaît aux recruteurs. Publiez des exemples de votre travail en ligne en utilisant des outils comme GitHub ou un site Web personnel. Généralement, vous voudrez partager 3 à 5 projets : suffisamment pour montrer un ensemble de compétences diversifiées, sans submerger le responsable du recrutement avec trop d’informations.

Constituez un réseau professionnel.

L’interaction en face à face est précieuse, mais ce n’est pas le seul moyen de rencontrer d’autres data nerds. Il est plus facile que jamais de se présenter à distance, alors ne vous inquiétez pas si vous ne pouvez pas vous rendre à toutes les réunions sur les données.

Définissez des objectifs hebdomadaires pour vous-même afin de construire activement un réseau professionnel tout au long de votre recherche d’emploi. Présentez-vous à des analystes locaux via LinkedIn et demandez un rapide entretien téléphonique informatif. Et parlez à vos amis et à votre famille de vos objectifs de carrière – vous avez peut-être plus de connexions que vous ne le pensez.

Lorsque vous rencontrez quelqu’un qui a fait carrière grâce à ses compétences en matière de données, posez toutes vos questions. Les tutoriels Youtube sont géniaux, mais vous devez établir des connexions personnelles pour obtenir une image réelle de votre nouvelle carrière – des gaffes de collecte de données aux révélations épiques. (De plus, chaque connexion pourrait être une offre d’emploi potentielle plus tard.)

Trouver un mentor analyste de données.

Il est prouvé que le mentorat en tête-à-tête est le moyen le plus efficace d’apprendre. C’est l’une des raisons les plus importantes pour lesquelles nous consacrons un mentor personnel à chacun de nos étudiants.

Vous connaissez peut-être déjà quelqu’un dont vous admirez la carrière, ou vous rencontrerez peut-être quelqu’un qui vous sera particulièrement utile lors de vos efforts de réseautage. Un excellent mentor vous servira de deuxième paire d’yeux pour examiner votre CV et votre portefeuille, et vous aidera à comprendre l’utilité de vos compétences dans un contexte commercial. Plus important encore, il vous soutiendra, vous et vos objectifs de carrière.

Une fois que vous avez rencontré une ou deux personnes qui correspondent à votre profil, restez en contact. Laisser une ligne de temps en temps, même si vous n’avez pas besoin d’aide ou si vous avez une question spécifique, vous aidera à garder une relation de travail solide.

Préparez l’entretien avec l’analyste de données.

Toute cette recherche, ce travail de cours et ce réseautage virtuel mèneront à des entretiens. Mettez toutes les chances de votre côté pour transformer ces conversations en offres d’emploi.

Les entreprises qui embauchent des analystes de données recherchent un ensemble spécifique de compétences, alors préparez-vous à répondre à certaines questions techniques. Vous devrez peut-être parler de votre méthode préférée de nettoyage des données, ou décrire comment vous avez répondu à des questions complexes avec des données dans le passé.

Par-dessus tout, votre employeur potentiel voudra savoir que vous êtes enthousiaste à l’idée de continuer à apprendre. Les technologies vont évoluer, et un analyste de données performant doit être prêt à s’adapter.

Conseils pour devenir un analyste de données, même sans expérience professionnelle préalable

C’est cette éternelle énigme de la reconversion professionnelle : comment se faire embaucher sans expérience préalable dans le secteur. Si vous voulez sérieusement percer dans les données à plein temps, vous pouvez être embauché sans expérience, même sans diplôme en analytique. Mais vous devrez travailler un peu plus dur pour acquérir des compétences spécifiques, utiliser les outils du métier et trouver des moyens créatifs de montrer vos capacités. Il y a quelques façons différentes de le faire.

• Trouver un stage. Vous pouvez suivre la voie traditionnelle en recherchant des offres de stage sur les sites d’emploi. Mais vous pourriez aussi être en mesure de générer votre propre poste, avant même qu’il ne soit listé. Contactez les analystes des entreprises locales ; soyez bref et précis, mais faites-leur savoir pourquoi vous souhaitez leur parler. S’ils savent que vous êtes prêt à apprendre et que vous les surprenez au bon moment, vous pourriez finir par créer une opportunité de stage pour vous-même.
• Prenez un cours en ligne. Si vous n’avez jamais porté un titre d’analyste, vous devez trouver d’autres moyens de faire comprendre que vous pouvez répondre aux besoins de ce rôle. Dans un cours d’analyse de données, vous apprendrez les compétences spécifiques dont vous avez besoin, et vous verrez comment elles sont appliquées dans la vie réelle. Et un cours en ligne à temps partiel vous donne la possibilité de faire une transition de carrière sans avoir à quitter votre emploi actuel.
• Rester pertinent (et inspiré). Suivez certains des meilleurs leaders en matière de données, comme FiveThirtyEight, sur Twitter et LinkedIn. Gardez un œil sur les blogs d’analyse de données. Même si cela ne représente qu’une petite partie de votre journée, vous aurez des sources d’inspiration nouvelles et de quoi discuter lors de la partie small talk de votre prochain entretien.
• Trouvez vos propres défis. Donnez-vous des projets qui vous amènent à faire des recherches et à manipuler des données. Faites des recherches sur un sujet qui vous intéresse, et demandez-vous à quels types de questions vous pourriez répondre en vous plongeant dans les données. Vous pouvez utiliser des outils comme data.gov ou dataportals.org pour trouver des ensembles de données avec lesquels travailler.
  Au fil du temps, vous vous constituerez un portefeuille de travaux tout en maintenant vos compétences à niveau – et en faisant comprendre aux recruteurs que vous êtes motivé. Même si votre domaine n’est pas parfaitement aligné avec les emplois auxquels vous postulez, votre portfolio démontrera un véritable intérêt pour le domaine et un engagement à affiner votre métier.
• Intégrez des données à votre poste actuel. Si vous cherchez à savoir comment devenir un analyste de données, vous avez peut-être négligé la réponse la plus simple : commencez tout simplement. Cherchez des moyens de faire travailler votre cerveau des données dans votre rôle actuel. Même si l’analyse de feuilles de calcul ne fait pas partie de votre description de poste, réalisez vos propres études de marché ou essayez d’améliorer la façon dont votre service communique ses résultats. Cela vous donne l’occasion de mettre en pratique vos compétences, et peut-être même de prouver à votre entreprise que vous avez un potentiel d’analyste.

Transformez vos compétences en carrière.

Il est intimidant de se lancer dans un tout nouveau parcours professionnel. Vos super compétences en Excel sont un excellent point de départ, mais ce n’est pas tout : vous devrez combiner vos connaissances en mathématiques et en codage avec un portefeuille convaincant afin de décrocher un emploi bien rémunéré.

C’est pourquoi nous offrons à chaque étudiant un soutien maximal tout au long de son cours et de sa recherche d’emploi. Des instructeurs enthousiastes, des mentors personnels, des coachs de carrière et le reste de votre cohorte vous soutiendront tous. Si vous êtes prêt à passer à l’étape suivante de votre carrière, discutons de votre avenir dans les données.

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