Quelles sont les compétences et qualités d'un Data Analyst ?

Quelles sont les compétences techniques d’un bon Data Analyst ?

On vous donne les compétences techniques essentielles pour devenir un bon Data Analyst :

• Savoir maîtriser des langages de programmation tels que SQL, Python ou R,
• Savoir manipuler et nettoyer efficacement de grandes quantités de données,
• Connaître des outils d'analyse de données tels que Excel, Tableau ou Power BI,
• Avoir une bonne compréhension des techniques statistiques et des méthodes d'analyse,
• Expérience dans la création de requêtes et la conception de rapports pertinents,
• Compétences en modélisation de données et en visualisation (Dataviz), 
• Adaptabilité pour s'adapter aux nouvelles technologies et aux évolutions du secteur de l'analyse de données,
• Avoir un bon niveau d’anglais.

Ces compétences permettent au Data Analyst d'explorer, d'analyser et donc de tirer des informations exploitables des données, ce qui contribe à la prise de décision éclairée au sein des organisations.

Les 5 langages de programmation à connaître

• Python
• SQL
• R
• SAS
• Julia, le langage émergent, performant et dynamique pour le calcul scientifique.

Quels sont les outils fondamentaux à connaître ? 

Pour devenir Data Analyst, sachez qu’il y a des outils indispensables à connaître. Ce sont toutes ces compétences qui font de vous un Analyste de données d’excellence : 

• Outils d’analyse de données : Excel, Google Sheets
• Outils de dataviz : Tableau, Power BI, QlikView (selon l’enteprise et vos préférences)
• Systèmes de gestion de bases de données : MySQL, PostgreSQL, Oracle
• Outils de Big Data : Hadoop et Spark
• Outils de collaboration et de gestion de projet : Jupyter Notebook, Git, Trello
• Outils d'automatisation : Apache Airflow, Microsoft Power Automate
• Manipulation de données : librairies Python, Panda, Numpy, Matplotlib

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Les 6 principaux soft skills nécessaire pour un Data Analyst 

Il est toujours bénéfique de posséder des compétences comportementales, en plus des compétences techniques. Si vous en avez, n'hésitez pas à les mettre en avant lors de vos entretiens. Dans le cas contraire, on vous recommande de travailler sur ces aspects, car ils sont bien généralement indispensables et exigés. :

1 - Curieux

2 - Esprit analytique et critique

3 - Capacité à travailler en équipe

4 - Sens de l’éthique

5 - Savoir s’adapter

6 - Une bonne communication.

Exercez-vous, testez vos compétences, celles que l'on peut acquérir, consolider, et actionner : art oratoire, créativité, polyvalence ou encore l’autonomie. Mettez les en avant le jour de vos entretiens, vous gagnerais des points !

Quelle formation choisir selon votre niveau ?

Pour devenir Data Analyst, on vous propose de suivre notre formation Data Analyst. Vous avez la possibilité de réaliser votre formation en présentiel (hybride) ou en ligne :

• Formations en ligne : Optez pour des formations en ligne qui offrent une flexibilité d'apprentissage à votre rythme. Un professeur est disponible dans la journée pour répondre à vos questions, afin que vous puissiez contniuer d'avancer dans votre apprentissage. Nous mettons à disposition notre plateforme JULIE avec un accès illimité à vie, idéal pour une reconversion ou pour un apprentissage à distance.

• Formations Bootcamp : les bootcamps en Data constituent un compromis intéressant entre flexibilité et approfondissement théorique. Ils se concentrent sur la pratique et enseignent des compétences directement applicables en entreprise. Pour une formation accélérée et professionnalisante, les bootcamps sont fortement recommandés. Notre bootcamp est classé numéro 1 "meilleure formation Bootcamp Data en France" (SwitchUp)

Conclusion 

On ne le dira jamais assez, le rôle du Data Analyst exige des compétences techniques et certaines qualités dites comportementales. La maîtrise des langages de programmation, des outils d'analyse de données et de dataviz est essentielle. Cependant, comme expliqué dans notre article, il est également nécessaire d’avoir des soft skills telles que la curiosité, la résolution de problèmes et la communication par exemple.

Avec la révolution des données en cours, la demande pour les Data Analysts reste extrêmement forte.

Questions fréquentes

Qui peut devenir Data Analyst ?

Pour réussir une reconversion professionnelle en tant que Data Analyst, les compétences en analyse de données, statistiques et programmation, ainsi que des connaissances dans le domaine d'application spécifique sont requises. Il est essentiel de maîtriser les outils tels que Python, R, SQL et Excel pour réussir dans ce rôle.

Quelles sont les compétences d’un Business Analyst ?

Un Business Analyst doit posséder des compétences en analyse de données, modélisation, résolution de problèmes et communication. Il doit également savoir utiliser des outils d'analyse.