Si vous rêvez de faire les premiers pas vers une carrière lucrative des data analysts ou d’autres emplois dans le domaine des données, assurez-vous d’abord d’avoir les compétences transversales essentielles. Nombre de ces compétences relèvent de soft skills, ces qualités humaines et relationnelles à l’origine du savoir-être d’un individu et qui sont souvent mentionnées dans les offres d’emplois.
Au bout du compte, l’analyse des données est l’art d’extraire et d’exprimer les informations renfermées par les données. Alors, il est vrai qu’à la base de toutes les compétences en analyse de données dont vous avez besoin se trouvent les compétences techniques requises pour devenir analyste de données. Cependant, ce métier requiert un large panel de compétences, tant techniques que non techniques. Quelles sont-elles ?
Les compétences techniques à avoir à son actif avant de penser intégrer une formation en data analyst
À commencer par une solide compréhension de quelques langages de programmation clés, notamment la connaissance du langage de balisage XML ou celui de SQL, entre autres, vous devez aussi disposer d’une bonne maîtrise des logiciels de visualisation de données et des plateformes d’analyse. Que vous envisagez de faire un bootcamp en data science ou une formation académiques, c’est utile de connaître, entre autres, Google Analytics et Adobe Analytics. Mais pas que.
Être à l’aise avec la programmation statistique
Bien qu’il existe une kyrielle de langages de programmation statistique, une partie importante de l’analyse des données s’effectue généralement avec R ou Python. Les deux sont mis en œuvre dans l’exécution des fonctions statistiques complexes. À titre d’exemple, pour la modélisation linéaire et non linéaire, l’analyse de régression, les tests statistiques et l’analyse de séries chronologiques…
Des compétences en Excel
Quand il faut travailler avec des data, qui plus est sous leur forme la plus brute, Excel reste le programme privilégié. On l’utilise aussi pour une large gamme de visualisations simples.
Une maîtrise de la visualisation des données
Si ce n’est pas pour le partager aux autres parties prenantes, rien ne sert d’identifier les tendances significatives dans les données. Et c’est dans ce contexte que les outils de visualisation prennent le relais au fameux tableur. Avec ceux-ci, le data analyst peut faire sa présentation de son ensemble de données complexes sous forme de graphiques ou de tableaux, rendant la tâche plus intuitive et conçue de manière artistique.
En utilisant des programmes comme PowerBI, Tableau, Infogram, Plotly ou Bokeh, des logiciels servant à transformer des points de données en représentations visuelles sophistiquées entre en jeu en vue de créer des diagrammes de dispersion ou d’accord, des cartes thermiques…
Compétences transversales que tous les aspirants data analysts devraient développer
Un analyste de données doit avoir une grande affinité avec les chiffres. Cela va de soi. Mais avec cela, il y a toute une série de compétences croisées à avoir.
L’esprit mathématique
Puisque son travail ne consiste pas seulement à saisir des chiffres dans un logiciel, un data analyst doit avoir une tête pour les concepts abstraits. Nous faisons référence à la modélisation mathématique, l’analyse multi- et univariée, la régression statistique. Il est habile à manipuler des données brutes en vue d’isoler et d’extraire des informations exploitables.
Un grand souci du détail
Un analyst de donnée digne de ce nom ne laisse pas passer les détails que les autres ne voient pas. Le repérage fait, la précision est de rigueur. Il sera précis dans les chiffres, certes, mais également dans son approche.
Compétences créatives et analytiques : une des compétences transversales fondamentales des data analysts
Si vous estimez bien cerner les objectifs de l’entreprise et comprendre quelles sont les applications possibles de ses données, vous avez déjà là l’une des compétences transversales incontournables des datas analysts.
En plus de son secteur d’activité, un data scientifique de haut niveau doit en effet avoir une bonne compréhension des défis dont fait face l’entreprise. C’est la base pour développer des solutions créatives. Cela va l’orienter pour identifier des tendances, des modèles, et des relations. En plus, cela l’aide à faire des déductions, à tester, émettre des jugements et l’amène à faire des déductions.
Collaborer
La résolution de problèmes nécessite de la part des data analysts des compétences transversales favorisant la collaboration pour ne pas agir en milieu fermé. Cela implique de recueillir des perspectives multiples, de s’ouvrir à des solutions alternatives et de laisser de côté les préjugés. Il est par exemple intéressant de demander aux autres l’origine du problème et les solutions qui pourraient faire avancer le flux de travail.
Les compétences en matière de résolution de problèmes
Pour que les data analystes sachent d’où vient un problème, les compétences transversales en résolution de problèmes sont évidemment indispensables. Ce soft skill, souvent perçu comme une compétence à part entière se base sur un certain nombre de compétences connexes. L’écoute active, l’analyse, la créativité, la recherche, la capacité à la prise de décision, la communication, la fiabilité, la fédération d’équipe… Toutes font partie des compétences transversales incontournables aux data analysts.
La recherche
Expert en résolution de problème, le data analyst doit justifier d’une capacité à identifier la source d’un problème et l’appréhender dans son ensemble.
L’analyse
L’analyse de la situation est aussi une étape cruciale de la résolution d’un problème. Il faut pour cela des compétences analytiques comme il en faut d’ailleurs pour la recherche. Cette compétence transversale aide l’analyste de données à évaluer la pertinence des différentes solutions potentielles.
Comment les data analysts utilisent-ils leurs compétences transversales en résolution de problèmes pour identifier les tendances et les modèles ?
La résolution d’un problème implique quelques étapes essentielles.
Cibler le problème
La définition du problème mérite d’être claire et précise. En même temps que les données en leur possession, il est essentiel que les analystes de données sachent la question à laquelle ils essaient de répondre. L’alignement des attentes aux objectifs implique d’échanger avec les parties prenantes ou les clients. Définir ainsi le problème est un moyen d’affiner le champ d’action et l’analyse.
Explorer les données
Il passe ensuite à l’exploration des données. Cette étape l’amène à s’informer sur leurs caractéristiques, structure et qualité. L’analyse exploratoire des données mobilise divers outils et méthodes. C’est là que les compétences transversales comme les statistiques descriptives, la visualisation et le nettoyage des données profitent aux data analysts.
Cette étape a plusieurs finalités : identifier les tendances ainsi que les modèles potentiels, les erreurs et les valeurs aberrantes. Elle permet d’estimer la validité et la fiabilité des sources de données. Le data analyste peut alors préparer les données en vue d’une analyse approfondie.
Prise de décision
En fin de compte, la science des données conduit à une décision à prendre sur la manière de résoudre les problèmes qui se posent. Parfois, l’expérience du secteur permet de le faire rapidement. Les data analysts n’ayant pas d’expérience dans leur domaine auront en revanche besoin de solides compétences transversales en analyse et recherche.
La communication : l’une des compétences transversales clés en data analystics
Pour bénéficier d’une aide, un data analyst gagne à connaitre les canaux de communication les plus adéquats. Une fois des solutions éventuelles identifiées, il est important de savoir les partager aux autres ou leur faire part d’un problème. Une communication claire élimine la confusion tout en simplifiant la mise en œuvre de la solution.
Fiabilité
La fiabilité fait partie des compétences transversales les plus importantes pour data analysts et plus globalement, les personnes qui résolvent des problèmes. Les employeurs apprécient beaucoup les collaborateurs sur qui ils peuvent compter quand il s’agit d’identifier et de mettre en place des solutions qui soient les plus efficaces possible.
Les compétences transversales interviennent dans la préparation des données pour l’analyse
Depuis peu, le progrès des outils de découverte et d’analyse à destination de l’utilisateur final a donné lieu à des innovations très marquantes. Dans la généralité des cas, grâce à l’accès direct aux jeux de données sources, ces systèmes autorisent un contournement de l’entrepôt de données traditionnel à l’analyse. Ce qui a pour conséquence de laisser plus de données ainsi que leur analyse aux mains d’un nombre plus important d’intervenants.
Dans l’optique de déceler une pépite d’information exploitable, les analystes ont la latitude de diriger leurs outils vers l’ensemble de données qu’ils veulent. Cependant, ce serait une erreur de croire que les organisations soient disposées à allouer la majorité du temps prévu pour l’analyse de données à des découvertes non ciblées.
Le ciblage des orientations
Au lieu de cela, les scientifiques des données suivent des trames particulières quand ils doivent résoudre certains problèmes. Ce peut être à propos des aspects de la chaîne d’approvisionnement visant à optimiser les canaux de livraison en même temps que les interactions avec les clients dans l’optique d’augmenter leur valeur. De même pour des soucis de logistique et ceux d’ordre commercial, sur l’analyse des dépenses globales menée en vue d’établir d’éventuelles opportunités de réduction de coûts par exemple.
Les défis soulevés déterminent les besoins en données. Cependant, dans l’éventualité où les données issues de sources originales sont nécessaires pour l’analyse, une autre approche que les méthodes classiques de préparation de données doit être envisagée. L’atout de l’approche de l’entrepôt de données est de conjuguer 2 objectifs clés : l’inclusion organisée des données et la présentation objective. Le premier implique l’intégration d’une quantité volumineuse de données dans une plateforme de données unique. Le second, une gestion des données dans un modèle abstrait, lequel s’adapte particulièrement à la recherche et à la création de rapports.
L’application des techniques analytiques
L’étape suivante consiste à appliquer des techniques analytiques. Le but est ici de tester des hypothèses, répondre à des questions pour au final générer des connaissances. Dépendamment des données et des problèmes, les data analystes mettent en œuvre différents types d’analyse (analyse des sentiments, classification, régression, regroupement) et font usage de divers outils et langages (Excel, R, Python, SQL…)
C’est grâce à l’application de ces techniques analytiques qu’ils trouvent des preuves et parviennent à étayer des recommandations ou des conclusions. La dernière étape de l’analyse les amène à interpréter et à communiquer les résultats au public concerné.Les compétences transversales sont des qualités incontournables et sont très observées des recruteurs et pour les data analysts, celles abordées dans ce dossier sont parmi les plus incontournables.
