Comment devenir un analyste de données sans expérience : cest parti !

Se lancer dans le domaine de l'analyse de données peut sembler intimidant, surtout si vous manquez d'expérience. Mais n'ayez crainte ! Il existe des parcours et des stratégies qui peuvent vous aider à démarrer votre carrière en tant qu'analyste de données.

Pour devenir un analyste de données sans expérience, concentrez-vous sur le développement de compétences pertinentes à ajouter à votre portefeuille et commencez à apprendre des techniques éprouvées et concrètes à partager avec des employeurs potentiels.

L'analyse des données implique généralement la collecte, l'interprétation et l'extraction d'informations précieuses à partir de mégadonnées qui peuvent permettre aux organisations de prendre des décisions plus éclairées. Avec les bonnes ressources éducatives ciblées et les expériences pratiques, vous pouvez vous aussi avoir un impact dans ce domaine en pleine croissance.

Cet article vous guidera à travers des étapes pratiques pour décrocher un emploi d'analyste de données d'entrée de gamme tout en montrant comment diverses ressources peuvent vous aider à développer les compétences et les connaissances nécessaires.

Table des matières

• Développer des compétences pertinentes
  • Compétences clés pour les analystes de données
  • Utilisez les cours et les certifications en ligne
  • Essayez quelques projets pratiques
  • Réseautez et rejoignez des communautés
• Créer un portefeuille solide
• Responsabilités du poste d'analyste de données
  • Responsabilités du poste d'analyste de données de niveau débutant
  • Outils utilisés par les analystes de données
• Stratégies de recherche d'emploi
  • Tirer parti des plateformes d'emploi en ligne
  • Personnaliser votre CV et votre lettre de motivation
  • Conseils de mise en réseau
• Réussir l'entretien
  • Se préparer aux questions courantes
  • Démontrer des capacités de résolution de problèmes
  • Attentes salariales moyennes pour les postes de premier échelon
• Continuer le développement professionnel
  • Se tenir au courant des tendances de l'industrie
  • Poursuivre les certifications avancées

Développer des compétences pertinentes

Si vous n'avez aucune expérience préalable dans le domaine, vous devez développer les compétences et les connaissances nécessaires en matière d'analyse de données.

Cette section couvre des moyens efficaces de développer des compétences pertinentes, vous fournissant une base solide pour une carrière réussie dans l'analyse de données.

Compétences clés pour les analystes de données

Pour exceller dans votre rôle d'analyste de données, il est important de posséder certaines compétences essentielles d'analyste de données :

• Gestion des données : les analystes de données doivent posséder de solides compétences en gestion des données, y compris le nettoyage, l'intégration et l'organisation des données. Cela implique de pouvoir travailler avec de grands ensembles de données, différents formats de fichiers et systèmes de stockage de données.
• Analyse statistique : les analystes de données doivent avoir une solide compréhension des méthodes et techniques statistiques pour analyser les données et en tirer des informations significatives. Cela comprend la capacité d'appliquer des modèles statistiques, une analyse de régression, des tests d'hypothèses et la visualisation de données.
• Compétences en programmation : Vous n'avez pas besoin d'être un informaticien, mais les analystes de données doivent avoir une solide base de programmation et maîtriser au moins un langage de programmation, tel que Python ou R. Ils doivent être capables d'écrire de manière efficace et propre. code pour manipuler et analyser les données.
• Sens aigu des affaires : les analystes commerciaux doivent être capables de comprendre le contexte commercial de leur analyse et son impact sur l'organisation. Ils doivent être en mesure de traduire les informations recueillies en recommandations exploitables pour les parties prenantes.
• Compétences en communication : Une bonne capacité de communication est une grande compétence non technique à avoir. Les analystes de données doivent être en mesure de communiquer clairement leurs conclusions aux parties prenantes techniques et non techniques. Ils doivent être capables de présenter des informations complexes de manière concise et compréhensible.
• Visualisation des données : les analystes de données doivent posséder de solides compétences en visualisation de données pour créer des représentations visuelles convaincantes de leurs résultats. Cela inclut la possibilité d'utiliser des outils tels que Tableau, LuckyTemplates ou Excel pour créer des tableaux, des graphiques et des tableaux de bord.
• Résolution de problèmes : les analystes de données doivent posséder de solides compétences en résolution de problèmes pour être en mesure d'identifier des modèles et des tendances dans les données et de développer des solutions à des problèmes de données complexes.

Utilisez les cours et les certifications en ligne

Les cours en ligne et les certificats professionnels sont une bonne première étape pour acquérir les compétences requises pour l'analyse des données. Il existe de nombreux cours en ligne, bootcamps, tutoriels et certifications disponibles dans le domaine de l'analyse de données sur des sites Web comme Udemy, Coursera et LuckyTemplates.

Ces cours offrent un apprentissage structuré et basé sur des projets, vous permettant de perfectionner vos compétences et d'acquérir une expérience pratique.

Voici quelques exemples de cours auxquels il vaut la peine de s'inscrire :

• Spécialisation Fondements de l'analyse et de la visualisation des données de Coursera : cette spécialisation, proposée par IBM, se compose de cinq cours qui couvrent les principes fondamentaux de l'analyse et de la visualisation des données à l'aide d'outils tels qu'Excel, Tableau et R. Les sujets incluent la manipulation des données, l'analyse de régression et visualisation basée sur les données.
• Analyste de données de DataCamp avec la piste Python : cette piste est conçue pour vous enseigner les compétences de base nécessaires pour devenir un analyste de données utilisant Python. La piste couvre des sujets tels que la manipulation de données, la visualisation de données et l'analyse statistique à l'aide de bibliothèques Python telles que pandas, Matplotlib et seaborn.
• Devenez un spécialiste de l'analyse de données de LinkedIn : ce cours couvre les bases des statistiques nécessaires à l'analyse des données. Les sujets incluent la probabilité, les tests d'hypothèses, les cadres et l'analyse de régression.
• Pratique des structures de données de HackerRank : cette ressource fournit une série de défis de codage pour vous aider à améliorer vos compétences avec les structures de données. Les défis couvrent une gamme de sujets, y compris les algorithmes, les structures de données et les mathématiques.
• . Il s'agit d'un modèle d'enseignement éprouvé qui vous permettra d'acquérir un large éventail de compétences essentielles pour réussir le PL-300 en toute confiance.

Essayez quelques projets pratiques

Construire un portefeuille de est essentiel pour mettre en valeur vos compétences techniques, votre créativité et votre capacité à tirer des enseignements des données.

Travailler sur des projets réels vous permet de démontrer vos compétences à des employeurs potentiels et aide à combler le fossé entre les connaissances théoriques et l'application pratique. Pour créer un portefeuille impressionnant, pensez à :

• Visualisation des données : choisissez un ensemble de données d'intérêt et créez un ensemble de visualisations qui aident à raconter une histoire. Utilisez des outils tels que Tableau , LuckyTemplates ou Matplotlib pour créer des diagrammes, des graphiques et des tableaux de bord qui mettent en évidence les informations clés.
• Analyse de texte : choisissez un corpus de texte, tel que des avis de clients ou des publications sur les réseaux sociaux, et utilisez des techniques de traitement du langage naturel pour analyser le texte. Cela peut inclure l'analyse des sentiments, la modélisation des sujets et la classification des textes.
• Nettoyage et prétraitement des données : choisissez un ensemble de données désordonné avec des valeurs manquantes, des enregistrements en double ou des types de données incohérents, puis nettoyez et prétraitez les données. Cela implique des techniques telles que l'imputation, la normalisation et l'encodage des variables catégorielles.
• Web scraping : choisissez un site Web qui vous intéresse et utilisez des techniques de web scraping pour collecter des données à partir du site. Cela peut impliquer l'utilisation d'outils tels que BeautifulSoup ou Scrapy pour extraire des données à partir de balises HTML, ou l'utilisation d'API pour collecter des données à partir de services Web.
• Mise en récit des données : choisissez un ensemble de données qui vous intéresse et créez un récit autour des données. Utilisez des visualisations de données, du texte et des éléments multimédias pour raconter une histoire convaincante sur les données et leurs implications.

En réalisant ces projets, les aspirants analystes de données peuvent démontrer leurs compétences techniques, leur créativité et leur capacité à travailler avec des données de manière significative.

De plus, ces projets peuvent être inclus dans un portefeuille d'analystes de données, accompagnés de descriptions détaillées des méthodologies utilisées et des informations tirées des données.

Réseautez et rejoignez des communautés

S'engager dans des réseaux et des communautés professionnelles peut fournir des connexions, des ressources et des opportunités précieuses dans le domaine de l'analyse de données.

Voici quelques façons de développer votre réseau et de vous faire connaître :

• Assistez à des conférences, des séminaires ou des ateliers de l'industrie . C'est un excellent moyen de réseauter avec d'autres analystes de données et de découvrir les dernières tendances et techniques dans le domaine. Certaines conférences populaires sur la science des données incluent le Data Science Summit , Strata Data Conference et Predictive Analytics World .
• Rejoignez des forums en ligne ou des groupes de discussion . Par exemple, Discord et Reddit ont de nombreuses communautés dédiées à la science des données. Ce sont d'excellents endroits pour suivre l'actualité de l'industrie et rencontrer d'autres aspirants analystes de données et data scientists.
• Connectez-vous avec des professionnels du domaine via des plateformes telles que LinkedIn , Meetup et Kaggle . En établissant des relations avec d'autres professionnels dans le domaine, vous pouvez en apprendre davantage sur les opportunités d'emploi, acquérir de nouvelles idées et connaissances et vous établir en tant qu'expert dans l'industrie.

Il est maintenant temps de créer votre portfolio !

Créer un portefeuille solide

Lorsque vous débutez en tant qu'analyste de données sans expérience, la constitution d'un portefeuille solide est essentielle pour mettre en valeur vos compétences, votre créativité et votre capacité à tirer des enseignements des données.

Cela vous aidera à établir votre crédibilité et à démontrer les projets sur lesquels vous avez déjà travaillé, même s'il s'agit de projets personnels ou auto-initiés. Votre portfolio doit mettre en évidence :

1. Projets que vous avez terminés : incluez une variété de projets dans votre portefeuille pour montrer votre expérience pratique et votre expertise dans différents types d'analyse. Cela ne doit pas être quelque chose de trop compliqué. Quelques exemples de projets de base que vous pourriez présenter incluent le grattage des données des sites Web et le nettoyage des données. Assurez-vous de fournir un contexte pour chaque projet, tel que le problème que vous tentiez de résoudre, le processus que vous avez suivi et les informations que vous avez tirées de votre analyse.
2. Compétences transférables : Ce sont des compétences que vous avez acquises lors de vos expériences précédentes, même si elles ne sont pas directement liées à l'analyse de données. Quelques exemples de compétences transférables incluent une expérience avec Microsoft Excel, l'analyse statistique ou des langages de programmation comme R ou Python.

En incorporant ces éléments dans votre portefeuille, vous pourrez mettre en valeur efficacement vos compétences, votre créativité et votre capacité à travailler avec des données, même sans expérience préalable en tant qu'analyste de données.

Responsabilités du poste d'analyste de données

Avant de commencer à postuler à des postes d'analyste de données, vous devez vous familiariser avec les responsabilités quotidiennes des analystes de données ainsi qu'avec les outils du métier.

Dans cette section, nous allons détailler les responsabilités professionnelles d'un analyste de données débutant, les compétences clés que vous devez connaître et certains outils populaires utilisés par les professionnels des données.

Responsabilités du poste d'analyste de données de niveau débutant

En tant que débutant, votre rôle principal sera probablement de fournir des informations précieuses pour la prise de décision en collectant, nettoyant et analysant des données.

Les descriptions de poste varient, mais quelques responsabilités principales incluent :

• Collecte et organisation des données : il s'agit de collecter des données pertinentes provenant de diverses sources et de les organiser dans un format structuré pour l'analyse.
• Nettoyage et prétraitement des données : vous devrez nettoyer et prétraiter les données en supprimant les incohérences, les erreurs et les doublons pour vous assurer que les données sont exactes et prêtes pour l'analyse.
• Analyse des données : vous devrez utiliser des techniques statistiques et des outils logiciels pour analyser les données et en extraire des informations.
• Création de rapports et de visualisations : vous devrez présenter les informations et les résultats à l'aide de tableaux, de graphiques et d'autres aides visuelles.
• Communiquer les résultats : Vous devrez communiquer les résultats aux parties prenantes et faire des recommandations basées sur les informations.
• Collaborer avec les membres de l'équipe : Vous devrez travailler avec d'autres membres de l'équipe pour vous assurer que les projets sont terminés à temps et selon des normes élevées.
• Apprentissage continu : Vous devrez vous tenir au courant des nouvelles techniques, technologies et tendances dans le domaine de l'analyse de données pour vous assurer que vos compétences demeurent pertinentes et efficaces.

Outils utilisés par les analystes de données

Il existe plusieurs outils populaires utilisés par les analystes de données à temps plein. Se familiariser avec ces outils augmentera votre efficience et votre efficacité :

Ok, alors comment obtenir un poste d'analyste de données sans expérience ?

Stratégies de recherche d'emploi

Une fois que vous avez développé vos compétences et créé un solide portefeuille en tant qu'analyste de données, le vrai plaisir commence : il est temps de commencer à chercher des opportunités d'emploi ! Mais comment trouver du travail quand on n'a aucune expérience ?

Dans cette section, nous explorerons certaines stratégies de recherche d'emploi qui peuvent vous aider à décrocher votre premier emploi en tant qu'analyste de données. Qu'il s'agisse de tirer parti des sites d'emploi en ligne ou de réseauter avec des professionnels de l'industrie, plusieurs stratégies peuvent vous aider à vous démarquer sur un marché du travail concurrentiel.

Tirer parti des plateformes d'emploi en ligne

Les plateformes d'emploi en ligne peuvent être un trésor d'opportunités pour les aspirants analystes de données et elles sont un excellent endroit pour entrer en contact avec des recruteurs du secteur. Commencez par créer des profils sur des sites de recherche d'emploi populaires comme Indeed , LinkedIn et Glassdoor .

Utilisez des mots-clés pertinents tels que « analyste de données débutant » et « stages d'analyste de données » pour trouver des offres d'emploi appropriées. Configurez des alertes d'emploi pour ces recherches afin de recevoir des notifications de nouvelles opportunités.

En outre, envisagez de rejoindre des sites d'emploi de niche spécifiques à l'analyse de données, tels que Kaggle Jobs et iCrunchData . Ces plateformes s'adressent à la communauté de la science des données, augmentant vos chances de trouver des postes pertinents.

Qu'en est-il de votre CV ou curriculum vitae?

Personnaliser votre CV et votre lettre de motivation

N'ayez pas peur d'adapter votre CV et votre lettre de motivation à des emplois spécifiques. Assurez-vous de mettre l'accent sur les compétences transférables, et tout projet pertinent dans votre dossier de candidature.

Voici quelques éléments essentiels à inclure dans votre CV :

• Qualifications : Mettez fortement l'accent sur les cours pertinents et les certifications de l'industrie que vous avez suivis avec succès. Avoir un baccalauréat ou un diplôme supérieur en technologie est d'une grande aide, mais tout diplôme devrait au moins vous permettre de franchir la porte.
• Projets d'analyse de données ou expériences de bénévolat : au lieu d'une expérience de travail réelle, mettez en évidence des projets ou des opportunités de bénévolat dont vous êtes particulièrement fier. Ces projets doivent être pertinents pour l'analyse des données.
• Compétences : Mettez en évidence vos compétences techniques. Cela inclut une expérience avec les langages de programmation, les outils de visualisation de données et les statistiques

Votre lettre de motivation doit également montrer votre enthousiasme pour le domaine de l'analyse de données et mettre en évidence vos réalisations ou projets les plus importants. Démontrer une solide compréhension de la façon dont l'entreprise utilise l'analyse peut mettre en valeur vos connaissances et votre ambition.

Conseils de mise en réseau

Le réseautage joue un rôle essentiel dans la recherche d'opportunités d'emploi et l'obtention d'informations précieuses sur l'industrie. Assistez à des conférences, des ateliers, des rencontres et des webinaires pour entrer en contact avec des professionnels du domaine. Présentez-vous et demandez des conseils ou des recommandations, ce qui peut conduire à des recommandations d'emploi potentielles.

De plus, utilisez des plateformes de réseautage en ligne comme LinkedIn et Meetup pour étendre vos connexions. Rejoignez des groupes pertinents, participez à des discussions et partagez des articles ou des idées pour mettre en valeur vos connaissances et votre enthousiasme pour l'analyse de données.

Réussir l'entretien

Toutes nos félicitations! Vous avez atteint l'étape de l'entretien d'embauche de votre recherche d'emploi d'analyste de données !

Il s'agit d'une excellente occasion de mettre en valeur vos compétences, votre expérience et votre passion pour le domaine. Cependant, les entretiens d'embauche peuvent être éprouvants pour les nerfs, surtout si vous ne savez pas à quoi vous attendre ; on comprend, on sait !

Dans cette section, nous explorerons quelques stratégies pour vous aider à réussir vos entretiens d'embauche d'analyste de données.

De la recherche sur l'entreprise et le rôle à la préparation des questions d'entretien courantes et à la démonstration de vos compétences en résolution de problèmes, ces conseils vous aideront à vous sentir en confiance et à vous préparer pour votre prochain entretien d'embauche d'analyste de données.

Se préparer aux questions courantes

L'une des clés pour réussir un entretien avec un analyste de données est de se préparer aux questions courantes. Commencez par faire des recherches sur l'entreprise et comprendre ses besoins et l'industrie dans laquelle elle opère.

Cela vous aidera à adapter vos réponses aux questions d'entretien d'embauche et à démontrer votre enthousiasme pour le poste.

Certaines questions courantes d'entretien avec les analystes de données que vous pouvez rencontrer de la part des responsables du recrutement incluent :

• Quelle est votre expérience avec les outils d'analyse et de visualisation de données ?
• Pouvez-vous décrire un projet stimulant sur lequel vous avez travaillé et comment vous l'avez abordé ?
• Comment gérez-vous de grands ensembles de données et assurez-vous la qualité des données ?

Pratiquez vos réponses à ces questions et réfléchissez à la façon dont vous pouvez mettre en valeur vos compétences et votre expérience, même si vous manquez d'expérience directe en analyse de données.

Concentrez-vous également sur les compétences transférables, telles que la communication, la résolution de problèmes et la volonté d'apprendre.

Démontrer des capacités de résolution de problèmes

En tant qu'analyste de données, la résolution de problèmes est une compétence cruciale. Au cours de l'entretien, il se peut qu'on vous demande de résoudre un problème ou d'analyser un ensemble de données sur place. Pour mettre en valeur vos capacités de résolution de problèmes, suivez ces étapes :

1. Comprendre la question : Prenez votre temps pour lire et comprendre l'énoncé du problème. En cas de doute, demandez des éclaircissements à l'intervieweur.
2. Décomposez-le : décomposez le problème en tâches plus petites et gérables. Cela vous aidera à rester organisé et à démontrer votre approche systématique.
3. Créer un plan : Élaborez un plan pour s'attaquer à chaque tâche, en utilisant votre connaissance des techniques d'analyse de données pour sélectionner l'approche la plus appropriée.
4. Exécuter et adapter : Lorsque vous exécutez le plan, soyez prêt à l'adapter en fonction des résultats que vous obtenez. Cela fait preuve de souplesse et d'adaptabilité.
5. Présentez vos conclusions : Communiquez clairement vos conclusions et vos idées à l'intervieweur. Utilisez des visuels si possible pour rendre vos résultats faciles à comprendre.

En suivant ces étapes, vous pouvez montrer en toute confiance vos compétences en résolution de problèmes et vous démarquer lors de l'entretien avec l'analyste de données.

Attentes salariales moyennes pour les postes de premier échelon

Cela peut être inconfortable d'en parler, mais c'est une partie importante du processus d'entretien - combien d'argent une organisation est-elle prête à vous payer ? L'échelle salariale d'un analyste de données débutant en Amérique peut varier en fonction de l'emplacement, de vos compétences et de l'entreprise spécifique.

Selon Glassdoor, le salaire moyen d'un analyste de données débutant aux États-Unis est de 62 453 $ par an , en mars 2023. Cependant, la fourchette de salaire moyenne peut aller de 43 000 $ à 89 000 $ par an, selon les facteurs mentionnés ci-dessus.

Indeed rapporte également des chiffres similaires, avec un salaire de base moyen de 60 679 $ par an pour les analystes de données débutants aux États-Unis , en mars 2023.

Il est important de noter que ces chiffres ne sont que des moyennes et peuvent varier en fonction des circonstances spécifiques du poste. Mais, ils devraient vous donner une bonne base de travail lorsque vous démarrez une carrière d'analyste de données.

De plus, ces chiffres peuvent ne pas tenir compte d'autres facteurs, tels que les bonus, les avantages et les options d'achat d'actions qui peuvent être offerts par certaines entreprises.

Continuer le développement professionnel

Le développement professionnel continu est un élément crucial pour devenir un analyste de données performant, quel que soit votre niveau d'expérience.

Dans cette dernière section, nous discuterons de rester à jour avec les tendances de l'industrie et de poursuivre des certifications avancées.

Se tenir au courant des tendances de l'industrie

Se tenir au courant des dernières tendances et évolutions dans le domaine de l'analyse de données est essentiel pour maintenir votre avantage concurrentiel sur le marché du travail. Voici quelques façons de rester à jour :

• Suivez les blogs et sites Web pertinents axés sur l'analyse de données pour rester informé des nouveaux outils, techniques et meilleures pratiques. Les exemples incluent Github, Towards Data Science , KDnuggets , et bien sûr,
• Participez à des forums et des communautés en ligne où les analystes de données discutent et partagent des idées, des techniques et des solutions. Des plateformes comme Reddit , Discord , Twitter et DataTau et notre
• Abonnez-vous aux newsletters, podcasts et chaînes YouTube pertinents pour rester informé des dernières actualités et évolutions en matière d'analyse de données. Pour les podcasts, consultez Data Skeptic , DataFramed et le . Parmi les bonnes chaînes YouTube à suivre, citons sentdex et Two Minute Papers .

Poursuivre les certifications avancées

En plus des compétences de base acquises grâce aux certifications et aux cours d'analyse de données pour débutants et intermédiaires, vous pouvez envisager de poursuivre des certifications avancées pour améliorer encore vos références et votre expertise.

Comme on dit, la pratique rend parfait, c'est pourquoi nous avons développé "Workouts". Nos séances d'entraînement sur les compétences en matière de données sont un moyen incroyable pour vous de mettre en pratique vos compétences, de communiquer avec les autres et d'obtenir des commentaires sur votre travail.

Découvrez nos entraînements ci-dessous:

Pour résumer, trouver du travail en tant qu'analyste de données sans expérience peut être difficile, mais ce n'est pas impossible.

En construisant un portefeuille solide, en développant des compétences recherchées, en réseautant avec d'autres professionnels et en tirant parti des ressources en ligne, les aspirants analystes de données peuvent augmenter leurs chances de décrocher leur premier emploi dans le domaine.

Cela peut prendre du temps et des efforts, mais avec de la persévérance et un engagement à apprendre, n'importe qui (même vous !) peut commencer une carrière d'analyste de données.