Comment devenir Analyste de données – Guide pratique

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Comment devenir Analyste de données

Le poste du 21ème siècle est celui d’analyste de données. Si vous essayez de savoir comment devenir un analyste de données. Voici un guide des compétences et des connaissances nécessaires pour travailler en tant qu’analyste de données.

Maths et statistiques

Les fondamentaux d’un analyste de données sont les mathématiques et les statistiques. Vous devez être à l’aise avec un certain nombre de concepts mathématiques, notamment les statistiques, les probabilités, l’algèbre, le calcul, l’algèbre linéaire et les mathématiques discrètes. Vous connaissez peut-être les principes fondamentaux de ces notions. Dans les étapes ultérieures de votre développement en tant qu’analyste de données, ces idées vous aideront à résoudre un certain nombre d’algorithmes difficiles.

Excel

Les fondamentaux d’Excel doivent être compris. Il n’est pas nécessaire d’être un pro d’Excel. Pour un analyste de données, il suffit d’être débutant ou avancé. Vous devez être familiarisé avec les feuilles de calcul, l’utilisation de graphiques et de modèles, le formatage des données et les équations fondamentales d’Excel. Vous pouvez les utiliser pour vous aider dans les tâches fondamentales d’Excel.

Programmation Python

Pour être analyste de données, il faut maîtriser les bases de la programmation Python. Il ou elle doit connaître les structures de données, les algorithmes et la syntaxe. Un analyste de données doit savoir utiliser les bibliothèques modernes comme Pandas, Numpy et Scipy.

SQL et bases de données

En tant qu’analyste de données, il faut connaître les requêtes SQL et les commandes de base de données les plus courantes. Il/elle doit être capable d’effectuer les opérations SQL sur une base de données. Un analyste de données doit être familier avec les commandes relatives aux bases de données et aux tables.

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Power BI / Tableau

Ils sont utilisés pour la visualisation des données. Un analyste de données doit savoir comment tirer le meilleur parti de PowerBI ou Tableau. Un analyste de données doit apprendre à générer des rapports et des visualisations. Il/elle doit être capable de travailler sur la modélisation des données, l’interrogation et la transformation des données.

Préparation et validation des données

En tant qu’analyste de données, faire en sorte que vos données soient adaptées au problème est une clé à laquelle vous serez confronté. Vous devez savoir comment préparer vos données pour le problème. Vous devez savoir et effectuer la collecte, la découverte, le profilage, le nettoyage, la transformation, la validation et la publication des données.

Bibliothèques d’apprentissage automatique

Vous devez connaître les bases de l’apprentissage automatique et savoir utiliser les bibliothèques d’apprentissage automatique de pointe comme sci-kit-learn, Pytorch et TensorFlow.

Analyse exploratoire et modélisation

Un analyste de données doit connaître des algorithmes comme les régressions, le regroupement et la classification.

Data Storytelling

Il s’agit d’utiliser la communication humaine pour aider un public à établir un lien avec l’information.

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