Dois-je savoir programmer ?

Pas toujours pour un premier poste. De nombreux postes juniors utilisent principalement les tableurs, SQL et un outil de visualisation. Apprendre un langage comme Python aide souvent par la suite, notamment pour les grands jeux de données ou les rapports automatisés.

Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist ?

Les analystes s’attachent généralement à décrire ce qui s’est passé et pourquoi, au moyen de rapports et d’analyses claires. Les data scientists construisent plus souvent des modèles prédictifs et travaillent avec l’apprentissage automatique. Les intitulés se recoupent, et les missions varient selon les employeurs.

Comment acquérir de l’expérience sans emploi ?

Utilisez des jeux de données publics, proposez bénévolement d’analyser des données pour une association étudiante ou une organisation locale, ou améliorez un rapport dans votre poste actuel. Pour chaque projet, expliquez la question, la méthode et le résultat.

Guide métier

Comment devenir data analyst

Les data analysts transforment des informations brutes en réponses sur lesquelles on peut agir. Ils collectent et nettoient les données, cherchent des tendances et expliquent leurs conclusions à l’aide de graphiques clairs et d’un langage simple, au service des équipes commerciales, financières, opérationnelles et de bien d’autres domaines.

Le poste convient aux personnes curieuses qui aiment à la fois les chiffres et la communication. Beaucoup d’analystes viennent de la gestion, de l’économie, des sciences ou de l’ingénierie, et les employeurs valorisent souvent autant les compétences pratiques en tableurs, SQL et visualisation qu’un diplôme précis.

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À quoi ressemble le travail

Extraire des données de bases de données et de tableurs avec SQL ou d’autres outils
Nettoyer les données en corrigeant les doublons, les lacunes et les formats incohérents
Créer des rapports et des tableaux de bord qui suivent les indicateurs clés
Analyser les tendances et tester des explications simples aux changements
Présenter les résultats aux collègues et répondre aux questions de suivi

Premiers postes

Data analyst junior
Analyste reporting ou business intelligence
Analyste des opérations ou marketing
Stagiaire ou jeune diplômé en analyse de données

Comment débuter

Maîtrisez les tableurs, y compris les formules, les fonctions de recherche et les tableaux croisés dynamiques ; essayez le test Excel.
Apprenez SQL pour interroger des bases de données, puis vérifiez votre niveau avec le test SQL.
Étudiez les bases des statistiques pour distinguer une vraie tendance d’un bruit aléatoire.
Entraînez-vous sur des jeux de données publics et rédigez de courts rapports expliquant vos conclusions.
Montrez votre travail dans un petit portfolio et prouvez vos compétences clés avec le test d’analyse de données.
Mettez en avant vos outils et vos résultats mesurables dans un CV réalisé avec le créateur de CV.

Compétences recherchées par les employeurs

Prouvez-les avec un test gratuit, ou lisez le guide de chacune.

Analyse de donnéesTest gratuit Guide
StatistiquesTest gratuit Guide
SQLTest gratuit Guide
ExcelTest gratuit Guide
PythonTest gratuit Guide
AnalyseTest gratuit Guide
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Articles

Excel Skills Employers Expect: Basic to Advanced

Questions fréquentes

Dois-je savoir programmer ?: Pas toujours pour un premier poste. De nombreux postes juniors utilisent principalement les tableurs, SQL et un outil de visualisation. Apprendre un langage comme Python aide souvent par la suite, notamment pour les grands jeux de données ou les rapports automatisés.
Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist ?: Les analystes s’attachent généralement à décrire ce qui s’est passé et pourquoi, au moyen de rapports et d’analyses claires. Les data scientists construisent plus souvent des modèles prédictifs et travaillent avec l’apprentissage automatique. Les intitulés se recoupent, et les missions varient selon les employeurs.
Comment acquérir de l’expérience sans emploi ?: Utilisez des jeux de données publics, proposez bénévolement d’analyser des données pour une association étudiante ou une organisation locale, ou améliorez un rapport dans votre poste actuel. Pour chaque projet, expliquez la question, la méthode et le résultat.