Emplois danalyste de données pour les étudiants de première année : ce que vous devez savoir

Vous venez de sortir de l'université et vous souhaitez commencer une carrière dans l'analyse de données. Par où commencer ?

Pour démarrer une carrière d' analyste de données en tant que nouveau diplômé, il est essentiel d'acquérir d'abord des compétences techniques et non techniques pertinentes ainsi qu'une expérience pratique que vous pouvez utiliser pour créer un portefeuille solide et un curriculum vitae mettant en valeur vos capacités.

Une fois que vous avez développé vos connaissances de base, recherchez des stages, des projets indépendants ou des opportunités de bénévolat et réseautez avec des professionnels du domaine pour identifier les opportunités dans l'industrie.

Ce guide couvre tout ce que vous devez savoir pour démarrer en tant que débutant, y compris les compétences et les diplômes requis, les moyens d'acquérir une expérience pratique et les stratégies de recherche d'emploi qui peuvent vous aider à décrocher votre premier emploi à temps plein.

Commençons, ou dirons-nous, « plongeons dans les données » !

Table des matières

• Compétences requises pour les emplois d'analyste de données
  • Compétences techniques essentielles pour être un analyste de données
  • Compétences non techniques essentielles pour être un analyste de données
• Qualifications éducatives essentielles pour les analystes de données
• Acquérir une expérience pratique
  • Des stages
  • Projets indépendants
  • Cours et certifications en ligne
• Meilleures stratégies de recherche d'emploi pour les analystes de données en herbe
  • Sites d'emploi en ligne
  • La mise en réseau
  • Réseaux sociaux
• Préparer un CV efficace
  • Mettre en valeur les compétences pertinentes
  • Présentation de projets académiques
• Clouer l'interview
  • Questions d'entretien d'embauche d'analyste de données communes
  • Meilleures pratiques pour les entretiens
• Dernières pensées

Compétences requises pour les emplois d'analyste de données

Les analystes de données utilisent des outils tels que LuckyTemplates et Tableau pour visualiser les données et obtenir des informations

L'analyse des données implique l'utilisation d'outils et de techniques analytiques pour extraire des informations à partir d'ensembles de données complexes.

Pour réussir en tant qu'analyste de données, vous avez besoin d'une combinaison de compétences techniques et non techniques qui vous permettent de collecter, traiter, analyser et communiquer efficacement des informations.

Dans cette section, nous discutons de certaines des compétences techniques et non techniques essentielles requises pour les emplois d'analyste de données.

Compétences techniques essentielles pour être un analyste de données

Visualisation statistique des métriques clés pour la société de gestion réalisée à l'aide de LuckyTemplates.

Les compétences techniques font référence à un ensemble spécifique de capacités et de connaissances liées à l'industrie qui sont nécessaires pour effectuer des tâches techniques. Ces compétences sont quantifiables et peuvent être apprises avec la pratique.

Les compétences techniques essentielles pour les postes d'analyste de données comprennent :

• Microsoft Excel : Excel est l'un des programmes les plus utilisés et les plus polyvalents pour l'analyse de données. C'est un outil puissant de gestion des modèles de données qui offre une gamme de fonctionnalités pour le traitement, l'analyse et la visualisation des données. Une compétence experte ou au moins intermédiaire est essentielle en science des données.
• Programmation : la maîtrise d'au moins un langage de programmation, tel que Python, R ou SQL, est une exigence essentielle pour la plupart des rôles d'analyste de données. Même les analystes occupant des postes de niveau débutant sont censés écrire un code efficace capable de manipuler et d'analyser des données.
• Gestion de base de données : si votre objectif est de travailler dans des secteurs qui traitent de grandes quantités de données (santé, finance, vente au détail, etc.), vous devez être à l'aise avec l'utilisation de systèmes de gestion de base de données pour la collecte, la gestion et le traitement des données. Certains systèmes populaires incluent MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB et Microsoft SQL Server.
• Visualisation statistique : En plus de gérer les données, les analystes doivent créer des tableaux et des graphiques qui peuvent être utilisés pour tirer des enseignements des données. La connaissance d'outils tels que Tableau ou Microsoft LuckyTemplates vous permettra de créer des représentations visuellement attrayantes et faciles à comprendre des résultats de données.
• Apprentissage automatique : La connaissance des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique et de l'utilisation des outils d'apprentissage automatique aide les analystes à découvrir des modèles cachés et à faire des prédictions basées sur des données. Certains outils d'apprentissage automatique populaires incluent IBM Watson Studio, Apache Spark et Microsoft Azure Machine Learning.

La liste ci-dessus devrait vous donner un aperçu des compétences techniques que les analystes de données doivent posséder. Cela peut sembler beaucoup, mais ne vous laissez pas submerger !

Personne ne s'attendra à ce que vous connaissiez toutes les technologies répertoriées, en particulier pour un poste de débutant ; cependant, vous devriez faire un effort pour au moins vous familiariser avec les principes fondamentaux de ces compétences.

Voyons maintenant les compétences générales souvent négligées.

Compétences non techniques essentielles pour être un analyste de données

Les compétences non techniques font référence aux capacités interpersonnelles considérées comme nécessaires pour réussir dans un lieu de travail, car elles vous permettent de bien travailler avec les autres, de répondre de manière appropriée aux défis et de gérer les conflits.

Contrairement aux compétences techniques, les compétences non techniques sont plus difficiles à enseigner et à quantifier, mais elles sont importantes pour favoriser un environnement de travail positif.

Les analystes de données sur les compétences non techniques de base devraient avoir les éléments suivants :

• Communication : Vous n'avez pas besoin d'être un orateur qualifié, mais vous devez être capable de communiquer confortablement des informations complexes sur les données aux parties prenantes techniques et non techniques et de faire des recommandations basées sur ces informations.
• Résolution de problèmes : les problèmes impliquant des données doivent être abordés systématiquement. Vous devriez être capable de les décomposer en parties plus petites et d'utiliser vos compétences techniques et analytiques pour trouver de bonnes solutions.
• Pensée critique : une grande partie de l'analyse des données passe par de grandes quantités de données pour identifier les tendances et les modèles, et en tant qu'analyste, vous devez avoir de solides compétences en pensée critique pour développer et tester des hypothèses, considérer plusieurs perspectives et rendre les données axées sur les données. recommandations.
• Attention portée aux détails : les données brutes contiennent de nombreux détails, et les analystes de données doivent porter une attention particulière aux détails pour s'assurer que les données sont exactes et sans erreur. Même de petites erreurs ou inexactitudes peuvent avoir un impact important sur la qualité des données.
• Gestion du temps : même en tant qu'analyste de données junior, vous pouvez souvent vous retrouver à travailler sur plusieurs projets simultanément. Être capable de hiérarchiser les tâches et de gérer efficacement le temps est crucial pour respecter les délais du projet et s'assurer que le travail est livré à temps.

Bien que les compétences techniques soient importantes pour les analystes de données, le développement de solides compétences non techniques est tout aussi essentiel pour réussir dans ce domaine. Concentrez-vous sur le développement à la fois des compétences techniques et générales vous donnera un avantage en tant que jeune débutant qui se prépare pour votre premier emploi !

Nous ne saurions trop l'exprimer, les compétences non techniques sont cruciales dans le monde du travail d'aujourd'hui, sans importance si vous êtes un analyste de données, un analyste commercial ou même un facteur !

Pratiquer vos compétences non techniques parallèlement à vos compétences en matière de données vous donnera un avantage !

Qualifications éducatives essentielles pour les analystes de données

Cours conçus pour les analystes de données débutants offerts par .

Tu es fraîchement diplômée, tu as enfin un diplôme. Mais est-ce la bonne pour une carrière dans l'analyse de données ?

Certaines qualifications scolaires peuvent faciliter l'obtention d'un poste de débutant.

Certaines des qualifications essentielles à considérer sont :

1. Baccalauréat ou maîtrise dans un domaine pertinent comme les mathématiques, les statistiques, l'économie ou l'informatique. Un diplôme supérieur peut être nécessaire si vous avez l'intention d'assumer le rôle d'analyste de données senior, de data scientist ou d'ingénieur de données une fois que vous avez quelques années d'expérience.
2. Connaissance des langages de programmation tels que R ou Python pour l'analyse statistique et la manipulation de données.
3. Compréhension de divers outils et logiciels d'analyse de données, tels que SQL, Tableau ou Excel, pour analyser, visualiser et présenter des données commerciales.
4. Maîtrise de l'utilisation de méthodes de recherche quantitatives et qualitatives pour tirer des conclusions à partir de données brutes.

Si vous avez un diplôme dans un domaine non lié mais que vous souhaitez tout de même poursuivre un travail d'analyste de données, pas de panique ! Il vous est toujours possible de travailler dans l'industrie avec un diplôme dans un domaine non lié ou même sans diplôme du tout.

Bien qu'avoir une base solide dans des domaines pertinents ou connexes donne un avantage concurrentiel, il existe de nombreuses autres façons d'acquérir les compétences nécessaires.

Par exemple, vous pouvez vous inscrire à des cours en ligne, obtenir des certificats professionnels ou participer à des bootcamps spécialisés qui peuvent vous aider à acquérir le savoir-faire technique nécessaire pour travailler dans l'analyse de données.

De plus, même avec un diplôme pertinent, vous devez continuer à développer votre expertise dans le domaine pour suivre les nouvelles tendances et tirer de meilleures informations des données.

En fin de compte, vos diplômes, combinés à vos compétences et à votre connaissance du domaine, joueront un rôle important dans votre réussite en tant qu'analyste de données.

Dans la section suivante, nous examinons certaines stratégies que vous pouvez utiliser pour trouver du travail dans le domaine des données et comment vous pouvez améliorer vos chances d'obtenir un emploi.

Acquérir une expérience pratique

Un exemple de gestion de données simple à l'aide de LuckyTemplates.

En tant que débutant cherchant à acquérir une expérience pratique dans l'analyse de données, vous disposez de nombreuses possibilités pour acquérir des compétences et démontrer vos capacités à des employeurs potentiels.

Jetons un coup d'œil à certaines de ces options :

Des stages

Les stages sont un excellent moyen d'acquérir une expérience du monde réel sous la direction de professionnels de l'industrie. De nombreuses organisations proposent des stages spécialement conçus pour les nouveaux diplômés ou ceux qui souhaitent faire la transition vers le domaine de l'analyse de données.

Postuler à des stages qui correspondent à vos intérêts et à vos compétences peut vous donner l'opportunité de travailler sur de vrais projets d'analyse de données.

Qu'en est-il de la pige?

Projets indépendants

Exemple de tableau de bord LuckyTemplates réalisé par un analyste de données

Une autre façon d'acquérir une expérience pratique consiste à entreprendre des projets indépendants dans l'analyse de données. Utilisez des plateformes comme Upwork pour vous connecter avec des clients ayant besoin de services d'analyse de données.

Ne mordez pas plus que vous ne pouvez mâcher; essayez des tâches simples comme la saisie de données pour l'analyse commerciale avant de postuler à des emplois plus complexes.

En travaillant en tant que pigiste, vous pouvez appliquer vos compétences à une variété de projets et acquérir de l'expérience en travaillant à temps partiel dans plusieurs industries.

La réalisation de projets indépendants peut également conduire à des critiques et des recommandations positives, ce qui peut vous aider à vous démarquer auprès des employeurs potentiels.

Qu'en est-il de l'apprentissage en ligne ?

Cours et certifications en ligne

Cours de transformation et de modélisation de données proposé par .

Il existe une variété de qui offrent une formation approfondie sur les concepts et les outils d'analyse de données. Ces cours comprennent souvent des exercices pratiques, des projets et des évaluations pour vous aider à développer des compétences pratiques.

L'obtention de certifications d'institutions reconnues démontre également votre engagement envers l'apprentissage et valide vos capacités d'analyse de données.

Prenez le temps de suivre des cours en ligne et d'obtenir des certifications qui rendront votre CV plus attrayant pour les employeurs potentiels.

Meilleures stratégies de recherche d'emploi pour les analystes de données en herbe

Le processus de recherche d'emploi est difficile dans tous les secteurs, en particulier pour les nouveaux diplômés sans expérience de travail.

Cela n'aide pas non plus que l'analyse de données soit un domaine concurrentiel, c'est pourquoi il est important d'avoir une stratégie si vous voulez décrocher l'emploi de vos rêves !

La bonne stratégie peut vous aider à naviguer efficacement sur le marché du travail, à identifier les opportunités d'emploi potentielles et à vous démarquer auprès des employeurs.

Dans cette section, nous explorons certaines stratégies de recherche d'emploi efficaces pour les analystes de données, y compris des conseils pour le réseautage et la construction d'une forte présence en ligne.

Sites d'emploi en ligne

DataJobs est un site d'emploi en ligne qui s'adresse spécifiquement aux analystes de données.

L'un des moyens les plus efficaces de trouver des emplois d'analyste de données pour les étudiants de première année consiste à utiliser les sites d'emploi en ligne. Ces plateformes peuvent fournir des alertes d'emploi pour les postes de débutant avec des filtres qui vous permettent de personnaliser votre recherche en fonction de l'emplacement, du type d'emploi et du niveau d'expérience.

Les principaux sites d'emploi comme Indeed sont un excellent endroit pour commencer à chercher des opportunités d'entrée de gamme dans l'analyse de données. Vous devriez également consulter les sites d'emploi spécifiques à l'industrie comme DataJobs pour une expérience de recherche d'emploi plus personnalisée lorsque vous recherchez des postes d'analyste de données.

La mise en réseau

Le réseautage est une bonne stratégie pour percer dans l'industrie de l'analyse de données. Assistez à des événements de l'industrie, en ligne et hors ligne, et assistez à des conférences, des rencontres et des ateliers pour rencontrer des professionnels et élargir votre réseau.

Travaillez à établir des relations avec des professionnels dans le domaine, ce qui pourrait conduire à des références précieuses et à l'accès à des initiatives passionnantes. Essayez d'être authentique dans vos interactions et montrez de l'enthousiasme pour l'analyse de données.

Vous devriez également envisager de rejoindre des forums en ligne, des communautés d'analyse de données et des groupes LinkedIn pour vous connecter avec des personnes partageant les mêmes idées et rester informé des tendances de l'industrie.

Engager des discussions et partager du contenu pertinent sur ces plateformes peut également démontrer votre expertise et votre passion pour le domaine.

Et, si vous présentez votre travail, vous aurez l'opportunité de vous faire remarquer par votre employeur potentiel, LinkedIn a une énorme communauté de données.

Réseaux sociaux

Ne sous-estimez pas le pouvoir des médias sociaux dans votre processus de recherche d'emploi ! Des plateformes comme LinkedIn et Twitter peuvent être des outils efficaces pour trouver des offres d'emploi d'analyste de données et se connecter avec des influenceurs du secteur.

Optimisez vos comptes de médias sociaux en mettant en valeur vos compétences, votre expérience et vos projets liés à l'analyse de données. Suivez les entreprises et les professionnels du domaine pour rester informé de leurs activités et opportunités de collaboration. Participez aux hashtags ou aux fils de discussion associés pour gagner en visibilité.

S'engager professionnellement sur les plateformes de médias sociaux peut considérablement améliorer votre présence en ligne, ce qui peut conduire à des opportunités d'emploi à temps plein dans le domaine de l'analyse de données.

Encore une fois, revenons à LinkedIn, c'est définitivement notre lieu de rencontre préféré pour les types de données de médias sociaux.

Cependant, avant de pouvoir commencer à postuler à des emplois, vous devez perfectionner votre CV, et c'est ce dont nous allons parler dans la section suivante.

Préparer un CV efficace

Un CV impressionnant et bien structuré joue un rôle essentiel pour aider les étudiants de première année à trouver un emploi. Dans cette section, nous verrons comment mettre en évidence les compétences pertinentes et présenter des projets académiques pour créer un CV convaincant.

Mettre en valeur les compétences pertinentes

Un exemple de comment mettre en évidence les compétences pertinentes dans un CV

En tant que débutant, vous devez mettre l'accent sur les compétences qui démontrent votre potentiel en tant qu'analyste de données. Ces compétences peuvent avoir été acquises grâce à des cours, des stages et des activités parascolaires.

Voici quelques conseils pour mettre efficacement en valeur vos compétences pertinentes dans votre CV :

1. Identifiez les compétences pertinentes : Tout d'abord, passez en revue la description de poste et identifiez les compétences clés que l'employeur recherche. Celles-ci peuvent inclure des compétences techniques telles que l'analyse de données, la gestion de bases de données et les langages de programmation, ainsi que des compétences générales telles que la communication, le travail d'équipe et la résolution de problèmes.
2. Personnalisez votre CV : personnalisez votre CV pour mettre en évidence les compétences les plus pertinentes pour le poste pour lequel vous postulez. Utilisez des mots-clés et des expressions de la description de poste pour aider votre CV à passer le processus de sélection initial.
3. Utilisez des données quantifiables : Si possible, utilisez des données quantifiables pour mettre en évidence l'impact de vos compétences. Si vous avez fait quelque chose qui a permis à un projet ou à une entreprise d'économiser de l'argent ou du temps, incluez ces mesures avec des chiffres concrets.

Mettre efficacement en valeur vos compétences pertinentes peut augmenter vos chances d'impressionner des employeurs potentiels et d'obtenir un emploi.

Présentation de projets académiques

Un exemple de projet académique dans un CV

En tant que nouveau diplômé, les projets académiques offrent des preuves solides de votre expérience dans la gestion des défis de données du monde réel. Voici quelques stratégies clés qui peuvent vous aider à vous démarquer :

1. Choisissez des projets pertinents : sélectionnez les projets académiques les plus pertinents pour l'emploi pour lequel vous postulez. Cela peut aider à démontrer vos compétences et votre expérience dans un domaine particulier de l'analyse de données.
2. Soulignez votre rôle : Décrivez clairement votre rôle et les contributions spécifiques que vous avez apportées. Cela aide à démontrer vos compétences techniques, vos capacités de résolution de problèmes et vos compétences en travail d'équipe.
3. Inclure des métriques : Dans la mesure du possible, incluez des métriques ou des résultats qui démontrent l'impact du projet. Par exemple, si vous avez travaillé sur un projet qui a aidé à améliorer les processus métier, incluez des détails spécifiques sur ces améliorations.
4. Formatez efficacement : lorsque vous répertoriez des projets académiques, utilisez un format cohérent, facile à lire et visuellement attrayant. Inclut un titre de projet, une période de temps et une brève description de poste. Vous pouvez également inclure un lien vers le projet sur GitHub ou tout autre référentiel où les employeurs potentiels peuvent accéder à votre travail.

L'inclusion d'un portefeuille de projets académiques peut renforcer davantage votre CV et mettre en valeur votre expérience pratique en analyse de données.

Regardez notre vidéo ci-dessous pour découvrir vos exemples de visualisation de données avant l'entretien.

Un bon CV vous fera franchir la porte, mais ce n'est que la première étape. La prochaine est de préparer l'incontournable entretien d'embauche.

Voyons maintenant quelques stratégies pour réussir les entretiens d'embauche dans la section suivante.

Clouer l'interview

L'entretien d'embauche est une étape cruciale dans le processus d'embauche. C'est là que vous pouvez mettre en valeur vos compétences, votre expérience et votre personnalité et démontrer votre aptitude au poste.

Clouer l'entretien nécessite une préparation minutieuse, de la recherche sur l'entreprise et le rôle à la pratique des questions d'entretien courantes et à l'habillement approprié.

Dans cette section, nous explorerons quelques stratégies efficaces pour réussir l'entretien en tant qu'analyste de données, y compris des conseils pour répondre aux questions d'entretien courantes et se préparer à l'entretien.

Questions d'entretien d'embauche d'analyste de données communes

En tant que candidat plus récent à des postes d'analyste de données, il est essentiel de se préparer aux questions d'entretien courantes. Voici quelques exemples:

• Pouvez-vous expliquer la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?
• Comment gérez-vous les données manquantes ou incohérentes dans un ensemble de données ?
• Quelle est votre expérience avec SQL et la gestion de bases de données ?
• Comment vous assurez-vous de l'exactitude de votre analyse ?
• Pouvez-vous expliquer une situation où vous avez rencontré des difficultés dans l'analyse des données et comment vous les avez surmontées ?

Assurez-vous de passer en revue les autres questions d'entretien possibles avec les analystes de données et de pratiquer vos réponses.

Il existe de nombreuses questions d'entrevue importantes, et personne ne les présente mieux que ce livre.

Prêt pour l'entretien ? Discutons des meilleures pratiques pour le clouer !

Meilleures pratiques pour les entretiens

Pour augmenter vos chances de succès en tant qu'analyste de données plus frais, considérez les meilleures pratiques suivantes pour les entretiens :

1. Faites des recherches sur l'entreprise : comprenez le secteur, les produits et les défis liés aux données de l'entreprise avant l'entretien.
2. Concentrez-vous sur vos points forts : Mettez en valeur vos compétences en analyse de données, en langages de programmation (ex. Python ou R), en gestion de bases de données et en outils de visualisation de données.
3. Présentez vos projets : Présentez des projets issus de votre expérience académique ou personnelle pour démontrer vos capacités. Affichez un tableau de bord que vous avez créé, affichez un rapport que vous avez créé et démarquez-vous de la foule.
4. Expliquez votre processus de réflexion : lorsque vous répondez à des questions techniques, expliquez clairement votre raisonnement et votre processus de réflexion pour mettre en valeur vos compétences analytiques.
5. Préparez-vous aux questions comportementales : Attendez-vous à des questions sur votre travail d'équipe, votre communication et vos compétences en résolution de problèmes. Soyez prêt avec des exemples concrets.
6. Posez des questions réfléchies : préparez des questions pertinentes et perspicaces sur la stratégie d'intelligence d'affaires de l'entreprise et les responsabilités spécifiques du poste.

En vous préparant minutieusement pour l'entretien et en suivant ces meilleures pratiques, vous pouvez augmenter vos chances de succès.

Dernières pensées

L'analyse de données est un domaine en croissance rapide avec un grand potentiel de croissance de carrière et d'opportunités d'emploi. Mais percer dans ce domaine en tant que jeune ou jeune diplômé peut être difficile sans un plan clair et des stratégies de recherche d'emploi efficaces.

En développant les bonnes compétences techniques et générales, en utilisant des sites d'emploi et des opportunités de réseautage spécifiques à l'industrie, et en construisant un CV solide, les nouveaux diplômés peuvent augmenter leurs chances d'obtenir un emploi en tant qu'analyste de données.

De plus, se préparer à l'entretien d'embauche et présenter efficacement vos compétences pertinentes et vos projets académiques sur votre CV peut vous aider à vous démarquer des autres candidats.

En suivant ces stratégies que nous avons suivies et en restant attachés à nos objectifs de carrière, vous êtes assuré de démarrer avec succès votre carrière dans l'analyse de données !

Si vous souhaitez en savoir plus sur les techniques de visualisation de données utilisées par les analystes de données, consultez le