Vous voulez devenir analyste de données ? Voici les meilleures compétences et outils à maîtriser

Les calculs et les schémas de repérage sont devenus la norme de référence dans l'industrie informatique. Les emplois d'analyste de données sont en demande, les emplois les plus prometteurs de LinkedIn en 2017 ont classé Data Engineer au numéro 9 et Analytics Manager au numéro 18.

Une autre étude de Glassdoor sur les 50 meilleurs emplois en Amérique place Data Scientist à la première place, Data Engineer se classant à la 3e place près et Analytics Manager à la 5e position enviable. Cependant, prendre la première place n'est pas facile. Vous avez besoin d'un arsenal de compétences en analyse de données si vous souhaitez enregistrer une croissance d'année en année et un gros salaire avec cette évolution de carrière majeure.

Alors qu'Internet regorge de ressources gratuites sur la maîtrise des principes fondamentaux de la science des données, de l'analyse des sentiments et de l'apprentissage automatique accéléré, entre autres. Analytics India Magazine et UpGrad vous aident à passer à travers le baratin en répertoriant 5 compétences de base nécessaires pour devenir analyste de données.

Mettez-vous en tête des emplois d'analyste de données avec ces compétences

Commençons par quelques bases :

Contexte éducatif

Tout le monde ne peut pas devenir analyste de données. Vous devez avoir un penchant naturel pour les mathématiques et les statistiques . Toutes ces années d'apprentissage du calcul et des probabilités seront utiles. Un diplôme en informatique est toujours un atout supplémentaire.
Statistiques : pour devenir un analyste de données à part entière, une formation approfondie en statistiques est essentielle. Être bon en statistiques vous aidera à comprendre les algorithmes en profondeur et aussi quand ils doivent être utilisés.

Révisez les statistiques appliquées, l'algèbre linéaire, l'analyse réelle, la théorie des graphes et l'analyse numérique. L'algèbre linéaire entre en jeu avec la régression, la compréhension des structures de données et la préparation des données pour la modélisation prescriptive et prédictive des données.

Compétences en programmation

1) Langage statistique :

SAS vs R vs Python : C'est une question qui préoccupe la plupart des passionnés de données lorsqu'il s'agit de choisir l'outil d'analyse de leur choix. Alors que SAS (coûteux) et Python (facturé pour le traitement de données à petite échelle) sont faciles à apprendre, R (langage de programmation de bas niveau) gagne haut la main grâce à sa capacité informatique avancée, ses meilleures capacités graphiques et ses outils avancés.

Étant donné que R est open source, les fonctionnalités et les packages sont ajoutés rapidement par opposition à SAS. Une autre raison pour laquelle R est en plein essor est qu'il dispose d'un énorme écosystème qui le maintient à jour avec des fonctionnalités riches.

Conseil de pro : l'attrait commercial de R en a fait un nom familier (lire : les entreprises axées sur l'informatique/la technologie) et bien que SAS soit encore largement utilisé par les entreprises, ce langage statistique fait son chemin. Mais R a une courbe d'apprentissage abrupte.

2) Langage d'interrogation :

SQL : L'un des plus anciens langages d'interrogation , SQL est un langage de base de données à usage général qui est utilisé pour les requêtes analytiques et transactionnelles. SQL est principalement utilisé dans les opérations quotidiennes et ne peut pas prendre en charge des pétaoctets de données. Des programmes comme le didacticiel Unity peuvent vous aider à vous familiariser plus en profondeur avec PHP et MySQL.

Hive : Ce langage de requête Hadoop a été inventé par l'équipe Data Infrastructure de Facebook. Depuis le jour où Hive est devenu open source en 2008, il est devenu le choix populaire des analystes commerciaux . La solution d'entreposage de données open source qui utilise un langage de type SQL appelé HQL peut prendre en charge des téraoctets et des pétaoctets de données par opposition à SQL. L'inconvénient est qu'il ne prend en charge que les données structurées.

PIG : L'un des principaux avantages de Pig est qu'il peut traiter à la fois des données structurées et non structurées et fonctionne sur MapReduce. C'est le langage de prédilection de la plupart des programmeurs qui ont tendance à écrire des scripts. Ce que vous devez faire, c'est apprendre Pig Latin qui aide à aborder structuré / non structuré et semi-structuré avec plus de facilité par rapport à Hive. Voici un peu d'anecdotes historiques - Pig a été créé dans Yahoo en 2006 pour effectuer des tâches MapReduce.

Conseil de pro : la connaissance de SQL vous aidera à choisir Pig et Hive.

3) Langage de script :

MATLAB : C'est un langage utilisé pour l'exploration de données. Certains diront que sa popularité a diminué. Cela ne ferait pas de mal de le mettre dans votre arsenal. N'oubliez pas que MATLAB existe depuis très, très longtemps, inventé à la fin des années 70 comme outil d'analyse de données.

Python : C'est sans conteste l'un des langages de script les plus populaires et sa popularité découle de la pile actuelle. Les bibliothèques principales NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython. Parfait pour la modélisation et l'analyse. Il a cependant un inconvénient - l'évolutivité pour les grands ensembles de données.

Conseil de pro : Python a une communauté forte et est mieux utilisé pour le scraping de sites Web et l'ingénierie de données. Devinez quoi? C'est si facile que les personnes qui n'ont pas d'expérience en programmation peuvent également le maîtriser !

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) n'est pas qu'un mot à la mode. Il trouve beaucoup d'utilité dans tous les domaines et gagne en popularité, et s'avère donc être une compétence essentielle que les professionnels des données doivent posséder. En ML, la régression, la classification et la segmentation sont les grands domaines d'apprentissage sur lesquels les analystes doivent se concentrer.

Visualisation de données

Vous avez toutes ces données ; maintenant comment lui donner vie ? Votre travail, en tant qu'analyste de données, serait de faire des rapports évocateurs, de trouver des tendances et de communiquer ces résultats aux hauts gradés. Les outils de data visualisation à maîtriser sont Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyser, SAS Visual Analytics. Si vous aimez R, vous pouvez utiliser le package ggplot pour créer des tableaux et des graphiques hautement interactifs.
Conseil de pro : ne vous contentez pas d'apprendre les outils. Essayez également de comprendre le motif de l'encodage visuel des données.

Un guide de démarrage pour l'analyse de données

Comprendre les bases de données

Essentiellement utilisée pour mieux comprendre le client, l'analyse de base de données s'étend de l'analyse de base à l'exploration de données complexes en passant par divers outils - Système d'Information Géographique (SIG) ou analyse de texte. Les étapes de base pour analyser les bases de données consistent à extraire, nettoyer, fusionner, analyser et mettre en œuvre.

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Data Munging ou Data Wrangling

Avant de commencer à extraire des informations à partir de tonnes de données, les données doivent être nettoyées. En clair, quelqu'un doit faire le travail d'un concierge, ce qui signifie nettoyer manuellement les données et les traiter dans un format unifié avant qu'elles ne soient analysées. Jusqu'à présent, Excel a été utilisé pour nettoyer et enrichir les données, mais Stanford a lancé un outil interactif, un travail en cours appelé Wrangler.

Conseil de pro : essayez Wrangler et découvrez comment vous pouvez manipuler des données du monde réel et les exporter pour les utiliser dans Tableau ou R

Un analyste de données ne nécessite pas de compétences avancées comme les data scientists. Cependant, étant donné que ces rôles sont multiples et que l'apprentissage est un processus continu, avec des ressources supplémentaires, vous pouvez également devenir un data scientist junior.

Essentiellement, les mathématiques et les statistiques (32 %), l'informatique (19 %) et l'ingénierie (16 %) sont principalement les domaines d'études les plus importants pour un scientifique des données. On s'attend généralement à ce que les analystes de données maîtrisent des langages tels que SAS et/ou R.

Il est conseillé aux personnes ayant une formation en informatique de connaître le codage Python, Hadoop et SQL. De plus, travailler avec des données non structurées fait partie intégrante du travail d'analyste de données. C'est une bonne idée d'être habitué aux bases de données non structurées. De plus, un analyste de données doit acquérir des qualités telles que le développement d'un sens aigu des affaires ou de bonnes compétences en communication/présentation, car ces compétences aideront à garder une longueur d'avance.

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Ce message a été initialement publié dans Analytics India Magazine.