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Comment devenir analyste de données?

Comment devenir analyste de données?

Comment devenir analyste de données?

L'analyseur de données est le processus par lequel les données sont évaluées, affinées, modifiées et modélisées pour tirer de meilleures conclusions. L'analyse des données joue un rôle important et aide à tirer des conclusions scientifiques et à améliorer la réglementation dans une organisation. Voici six compétences dont vous avez besoin pour devenir analyste de données.

Stratégie commerciale basée sur les données

Alors que le concept de gestion des données s'approfondit, de plus en plus d'entreprises reconnaissent aujourd'hui la valeur des stratégies commerciales axées sur les données et mettent l'accent sur l'implication de tous les employés dans les opérations de données. Le développement de la capacité d'analyse des données est également une tendance future.

L'analyseur de données est une personne qui collecte, traite et analyse des données. Il peut interpréter les chiffres et les dates dans un anglais simple pour aider les organisations et les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales.

Fondamentalement, l'analyse des données signifie transformer des questions ou des besoins commerciaux en questions de données. Vous devez ensuite modifier et analyser les données pour obtenir des réponses à ces questions.

Les entreprises reconnaissent désormais l'importance des stratégies basées sur les données pour elles et elles ont besoin de personnes talentueuses capables de transmettre des idées sur un flux constant d'informations.

Types d'analyseurs de données :

  • Finance
  • Assurance des données
  • L'intelligence d'entreprise
  • Commercialisation
  • Ventes

Les types d'analyseurs de données répertoriés ci-dessus sont parmi les domaines les plus difficiles qui nécessitent la gestion d'analyseurs de données.

Les compétences dont vous avez besoin pour devenir analyste de données.

1. COMPÉTENCES EN MATH

Les compétences en mathématiques sont importantes pour créer une profession d'analyse de données, car vous devez jouer avec les nombres tout au long de la journée. Les compétences en mathématiques nécessaires comprennent:

  • Vous devez être capable de bien calculer
  • Mesure et analyse des données
  • Capacité à organiser l'information
  • Vous devez savoir comment planifier et faire un budget

Les compétences mathématiques nous aident à avoir de meilleures compétences en résolution de problèmes - et aident également à financer notre entreprise personnelle.

2. COMPÉTENCES ANALYTIQUES

Il est clair que les compétences analytiques sont très importantes pour l'analyse des données. Cette expertise comprend la compilation, le tri et l'analyse de tous types de données brutes. Il vous aide également à voir les provocations ou les situations sous différents angles. Donc, si vous voulez devenir un analyste de données professionnel, vous devez développer vos compétences analytiques et de réflexion. Les compétences analytiques aident à voir les défis ou les situations sous différents angles. C'est l'une des compétences les plus importantes et les plus efficaces dont vous avez besoin pour devenir analyste de données.

3. COMPÉTENCES TECHNIQUES

De bonnes compétences informatiques et techniques sont très importantes. Les connaissances statistiques de base sont très utiles, tout comme la création de langages tels que Python ou Mat Lab, et les langages analytiques tels que R et SAS sont très bénéfiques pour les connaissances en tant qu'analyseurs de données.

Plus vous connaissez de langues, plus vite et mieux vous obtenez l'emploi de vos rêves. Voici des exemples de compétences techniques que vous devez connaître:

  • langage de programmation.
  • Système d'exploitation général.
  • Connaissance professionnelle des logiciels.
  • Rédaction technique.

4. COMPÉTENCES DÉTAILLÉES

Outil d'analyse de données connecté aux détails. Cela permet à l'analyseur de données de trouver toutes les erreurs et connexions invisibles qui sont importantes et de voir ce qui est très important lorsque le problème est résolu et qu'une décision est prise.

5. CAPACITÉ D'AFFAIRES

Outre les compétences techniques, vous devez acquérir certaines compétences commerciales pour agir en tant qu'analyseurs de données. Certains d'entre eux sont:

Capacité de communication:

En tant qu'analyste de données, vous devez travailler avec différents groupes de personnes dans votre équipe, ce qui fait de votre communication une partie très importante de votre travail. Travailler en équipe au profit de votre organisation est également l'une de vos principales tâches et compétences.

Vous devez être en mesure de communiquer efficacement avec vos coéquipiers pour préparer, présenter et expliquer les données. La communication est la clé pour travailler avec vos collègues. Par exemple, si vous rencontrez des débutants dans l'entreprise, des compétences d'écoute sont nécessaires pour comprendre l'analyse nécessaire.

De même, pendant votre projet, vous devrez peut-être être en mesure d'expliquer des sujets complexes à des membres non techniques de l'équipe.

Compétences en gestion du temps et de l'organisation:

Vous devez travailler avec différentes personnes de votre équipe. Vous devez être capable de gérer votre temps, y compris vos responsabilités, et de respecter vos délais.

Prise de décision et résolution de problèmes:

Cette compétence est au cœur de l'analyse des données. La tâche principale de l'analyse des données est de fournir des informations précises sur les processus de prise de décision et de résolution de problèmes. C'est pourquoi il semble être la compétence parfaite pour être un analyseur de données.

Vous devrez peut-être enquêter sur l'étrangeté du logiciel ou du langage de codage que vous utilisez. Votre entreprise peut avoir des contraintes de ressources qui vous obligent à innover dans la résolution des problèmes.

Les données que vous utilisez peuvent ne pas être complètes. Ou vous devrez peut-être faire une analyse «assez bonne» pour respecter un délai.

6. CONNAISSANCES EN DOMAINE

La connaissance du domaine est une compréhension des choses qui sont spécifiques à l'industrie et à l'entreprise où vous travaillez. Par exemple, si vous travaillez pour une entreprise avec une boutique en ligne, vous devrez peut-être comprendre les nuances du commerce électronique. D'un autre côté, lors de l'analyse des données d'un système mécanique, vous devrez peut-être comprendre ce système et comprendre comment il fonctionne.

La connaissance du domaine change d'une industrie à l'autre, vous devrez donc peut-être effectuer des recherches et apprendre rapidement. Peu importe où vous travaillez, si vous ne comprenez pas ce que vous analysez, il sera difficile de le faire efficacement, et la connaissance du domaine est la principale compétence pour analyser les données.

N'oubliez pas que vous pouvez certainement apprendre les connaissances du domaine au travail. Cependant, si vous connaissez l'industrie ou le domaine dans lequel vous souhaitez travailler, vous deviendrez plus attrayant si vous développez le plus de compréhension possible. Les candidats et les employés sont plus efficaces une fois le travail terminé.

Une fois que vous avez les compétences ci-dessus, vous pouvez les utiliser pour attirer l'attention sur vous afin que vous puissiez obtenir le travail de vos rêves. Voici les critères dont vous avez besoin pour répertorier les capacités d'analyse des données.

Formation académique

Un baccalauréat est souvent nécessaire, mais pas toujours. Pour travailler en tant qu'analyste de données, vous devez avoir un diplôme dans l'un de ces programmes scientifiques.

  • Économie
  • Informatique de gestion
  • Mathématiques
  • Statistiques
  • L'informatique

Aussi important que le niveau supérieur pour votre réussite, le plus important est les compétences que vous possédez. Au milieu du problème COVID-19, il est peut-être temps de vous améliorer et d'améliorer vos compétences.

Conclusion

L'analyse des données se développe rapidement et les analystes de données qualifiés sont en forte demande dans tous les secteurs du pays. Cela signifie que vous ne trouverez de nombreuses opportunités que si vous êtes extraordinaire et montrez vos excellentes compétences en analyse de données.

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