Les initiatives en matière de data analytics s’accompagnent de leur lot de bénéfices, mais aussi de défis et d’enjeux, spécifiquement en ce qui concerne la formation des non-techniciens.
À titre d’exemple, il est vrai qu’il y a eu des améliorations des technologies de stockage et au niveau du progrès de l’infrastructure qui ont simplifié aussi bien le déploiement des big data que leur analyse. Cependant, celles-ci n’assurent pas systématiquement la sécurité des données en transit ou en repos. Dans ce dossier, nous allons nous pencher sur les meilleures compétences techniques à acquérir par les non-professionnels de la technologie. Découvrons aussi pourquoi il est si essentiel pour les non-techniciens de suivre une formation en data analytics.
Avec une formation en data analytics, les professionnels non-techniciens peuvent-ils devenir bons en science des données ?
Un mythe tenace fait percevoir la science des données comme une discipline réservée aux personnes douées en informatique. S’il est vrai que certains prérequis ou compétences sont nécessaires à l’analytics, ce domaine n’est pas l’apanage des diplômés en informatique ou en programmation.
A l’instar de Chethan Kumar, issu d’un milieu non technique, nombreux sont les Data Scientists performants qui se sont lancés dans la Data Science sans aucune expérience ni connaissances préalables en codage. Kumar a suivi le programme de certificat en ligne d’UNext en data science à pile complète avant de devenir, en 6 mois seulement, un expert connu de la science des données.
Ce programme de certificat en Full Stack se veut très complet et s’aligne aux normes de compétences développées par SSC NASSCOM. Ce dernier permet une bonne maîtrise des statistiques, des différents outils tout en conférant des connaissances commerciales. Avec peu de persévérance, beaucoup d’engagements et un désir défini, tout le monde peut donc y arriver.
Avantages de la formation en data analytics pour les non-techniciens l’apprentissage des compétences techniques pour les non-techniciens
Apprendre une filière qui s’éloigne de nos études ou qui ne cadre pas à notre métier comme la science des données peut soulever des interrogations. Mais la formation en data analytics comporte un éventail d’avantages, même pour les non-techniciens. Dans les faits, quasi toutes les industries et tous les secteurs s’adossent aujourd’hui à la technologie. Se former à ce sujet est donc impératif si on veut continuer à progresser et rester dans la course.
Bien sûr, il ne s’agit pas d’apprendre tous les langages de programmation existants pour accomplir vos rôles dans l’administration ou le marketing, etc. Néanmoins, apprendre la conception de produit fondée sur les données ou l’analyse prédictive est un excellent moyen de garder une longueur d’avance. À cela s’ajoutent les vertus de la sensibilisation à la cybersécurité.
L’automatisation, le machine learning, l’IA ou intelligence artificielle sont les principales tendances observées. Cependant, les technologies continuent d’évoluer. Ainsi, vous pouvez être totalement opposé à l’idée d’une formation quelconque sur la technologie. Elle peut vous être d’une grande utilité, nous pouvons vous l’assurer.
La formation en data analytics augmente la productivité et les compétences en résolution de problèmes des non-techniciens
L’apprentissage de la data analytics vous permet d’atteindre un niveau de productivité et de résolution de problèmes exceptionnels. Cette capacité s’accompagne d’une meilleure gestion du temps ainsi qu’une plus grande efficacité. Ce qui vous soustrait à la contrainte de devoir passer des heures à la saisie des données dans un tableur.
La formation en data analytics protège les non-techniciens aux cybermenaces
Les progrès technologiques vont de pair avec les menaces sur la cybersécurité. Les non-techniciens qui sont plus à l’aise avec la technologie seront mieux équipés pour prévenir les menaces potentielles, empêchant qu’elles ne deviennent un sérieux problème.
Se former en data science : c’est accéder à plus d’opportunités d’emploi
En fait, l’acquisition des compétences technologiques est un moyen d’accéder à des sommets et de gravir des échelons professionnels. Quelle que soit l’orientation de votre carrière et votre domaine d’activité (éducation, vente, immobilier, marketing, santé…), vous avez absolument besoin de compétences techniques pour réussir.
Presque toutes les entreprises sont en quête de profils qualifiés sachant manier et exploiter les nouvelles technologies. Si vous vous sentez prêt à relever le défi pour vous investir dans l’apprentissage de ces nouvelles compétences, nos offres de formations ont été conçues pour répondre aux besoins en formation des professionnels déjà en poste ou pour débuter dans le monde des data.
Se lancer dans la science des données en commençant par Excel
Vu comme une référence comme logiciel de gestion, Excel sert à collecter et à stocker des données. Si vous venez d’un milieu non technique, sans aucune expérience de la programmation, une bonne compréhension de l’analyse et de la manipulation des données dans Excel s’avère être une base très utile dans votre parcours de data analyst.
Cernez les concepts de base d’Excel : l’écriture de formules de base, le référencement des cellules, les fonctions d’agrégation (MAX, MIN, SUM, AVERAGE) ainsi que les fonctions logiques (IF, AND, OR). Les bases maîtrisées, apprenez comment récupérer des informations à partir de données. Vous pouvez mettre en pratique des fonctions de recherche (VLOOKUP, INDEX/MATCH, NESTED IFS, etc.) et des fonctions d’agrégation conditionnelles (COUNTIF(S), SUMIF(S), AVERAGEIF(S)).
Ensuite, soyez familier avec les tableaux croisés dynamiques. Cela sera utile pour résumer et agréger des data plus simplement et de façon plus organisée. Vous pouvez aussi apprendre à créer des graphiques et des tableaux de bord en vous servant de filtres, de diagrammes croisés dynamiques, de trancheurs, etc.
Allez plus loin avec les données grâce à Power BI
Reproduisez par la suite les concepts appris dans Excel dans Power BI. Même si le fonctionnement de Power BI ressemble à celui d’Excel en matière de nettoyage, de l’analyse et de la visualisation des données, cet outil se distingue par des fonctionnalités plus pointues pour mieux travailler avec les données.
Si vous êtes débutant, focalisez-vous dans un premier temps sur l’utilisation de Power Query, qu’il s’agit de vous connecter aux data, de les nettoyer ou réaliser des transformations de base. Avec la fonction de modélisation des données de Power BI, apprenez à modéliser les relations entre les tables de données. Créez des calculs et apprenez à modéliser vos données avec DAX.
Après cela, il est indispensable de voir comment créer des visualisations et des tableaux de bord en mettant en œuvre en même temps des visualisations intégrées et personnalisées et des fonctionnalités de type slicers, filtres, signets, navigation dans les pages, etc. Une autre préconisation serait d’avoir une bonne compréhension de base à propos du fonctionnement de Power BI Service. Cela vous sera utile pour partager et collaborer sur les rapports.
Apprenez le langage Python
Power BI et Excel font partie des meilleurs outils de data visualization et d’analyse de données. Mais Python, un langage de programmation populaire, intègre un large éventail de packages dont se servent largement les data scientists. Il est efficace pour effectuer des analyses de données prescriptives, prédictives et descriptives plus avancées, mais aussi le machine learning.
Commencer à utiliser Python dans le cadre de ces fonctions d’analyse de données implique une bonne compréhension des bases du langage. Entendez par cela le flux de contrôle (boucles et instructions conditionnelles), la syntaxe générale, le travail avec les variables et expressions, les fonctions, les types ainsi que les structures des données.
Cela est essentiel pour créer des programmes simples basés sur la logique avec Python. Vous pouvez aussi apprendre à utiliser une variété de bibliothèques Python dont les principales sont NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn.
L’analyse exploratoire des données
Une partie de Python que nous utilisons pour la data analyse est l’analyse exploratoire des données. Ces paquets peuvent servir à extraire, nettoyer, analyser et visualiser les données. Quand vous aurez développé vos connaissances sur l’analyse exploratoire des données, davantage axée sur l’analyse descriptive, il est temps de passer à l’aspect prédictif en apprenant le machine learning. Scikit-learn est un paquetage python à connaitre pour vous aider à rédiger des algorithmes sans avoir à coder.
Comment un non-technicien peut-il devenir un analyste de données avec ou sans diplôme ?
La mission d’un analyste de donnée consiste à collecter, nettoyer et étudier les données en vue d’accompagner et orienter les décisions des entreprises. Si vous envisagez une carrière dans l’un des métiers de la data qui sont actuellement très en demande, un bon moyen de commencer consiste à :
- Suivre une formation de base.
- Acquérir des compétences techniques.
- Travailler sur la pratique en réalisant des projets avec des données réelles.
- Développer un portfolio de vos réalisations.
- Vous entraîner à présenter les résultats.
- Acquérir de l’expérience en travaillant en tant qu’analyste de données débutant.
Obtenir des certifications de big data.
Formation en data science pour non-techniciens : que retenir ?
Les avantages offerts par les nouvelles compétences technologiques sont tout simplement inestimables, quels que soit le rôle que vous jouez actuellement dans votre entreprise ou vos objectifs de carrière. Contrairement aux croyances populaires, l’expertise technique est facultative pour devenir un data analyste.
Cependant, un état d’esprit technique est obligatoire. Pour réussir les enjeux et tirer parti des bénéfices d’une formation en data analytics pour non-techniciens, vous devez être à l’aise en ignorant ce qu’il faut faire et en étant prêt à vous débattre en cours de route.