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Intégrer une équipe data: le rôle du Data Analyst et du Data Scientist

Imaginez les données comme un puzzle. Un analyste de données reçoit une quantité massive d’informations et doit les rassembler dans un ensemble de tendances.

Intégrer une équipe data: le rôle du Data Analyst et du Data Scientist
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Pour résoudre ces énigmes, un analyste de données a besoin des compétences générales suivantes: 
  1. Attention au détail
  2. Approche méthodique et logique
  3. Aptitudes en résolution de problèmes. 
  4. Sens poussé des affaires
  5. Compétences de communication et de présentation
  6. Capacité à travailler en équipe

Guy Tsror, Data Scientist chez Local Logic, nous a récemment partagé son expérience lors d’un webinaire. Il précise: 

« Un poste d'analyste de données implique d'analyser et de donner du sens à de grands ensembles de données pour répondre aux questions de vos clients. »

En termes de compétences techniques, l’analyste de données doit avoir des compétences en : 
  1. Excel
  2. Visualisation de données
  3. Statistiques et bases de données SQL
  4. Programmation: Python, HTML, JavaScript, CSS et (peut-être) R.

Si vous avez un diplôme en informatique, en mathématiques, en statistiques ou en économie, ces compétences doivent vous sembler familières. Sinon, n’hésitez pas à prendre un rendez-vous Zoom avec Aline pour découvrir notre programme de formation intensive en 9 semaines.

La journée type d'un.e analyste de données


Les missions et tâches types d’un.e analyste de données consisterait à collecter des données, à identifier des modèles, à tirer des conclusions et à faire des prédictions en fonction de ces résultats. 

Comment? Sciencesoft classe, par exemple, l'analyse de données en 4 types:
  1. Analyse descriptive - «que s'est-il passé?»
  2. Analyse diagnostique - «pourquoi est-ce arrivé?
  3. Analyse prédictive - «qu'est-ce qui est le plus susceptible de se produire?»
  4. Analyse prescriptive - «comment devrions-nous procéder?»

Un.e analyste de données collabore avec une équipe pour décider de la meilleure façon de répondre aux questions ci-dessus, du nettoyage des données à leur traitement et au rapport final. Voici comment ce processus se déroule généralement : 

La collecte de données nécessite d'abord un nettoyage des données, impliquant la suppression d’informations non pertinentes ou corrompues pour filtrer les informations brutes. Les équipes utilisent ensuite des statistiques descriptives pour comprendre l'ensemble de données pertinentes. 

« La capacité à travailler en équipe, à partager son code, à obtenir des révisions de code est vraiment importante. De plus, il est essentiel de comprendre qui est votre client. Cela affecte la façon dont vous traitez ou partagez les données et comment vous communiquez les résultats de votre analyse. » Guy T.

Qu’en est-il du rôle du Data Scientist?


« Dans le métier de Data scientist, on touche vraiment à différents aspects. Il faut faire des recherches sur un sujet donné, définir quelles sont les bonnes questions à poser, identifier quelles données peuvent répondre à vos questions, comment traiter ces données, comment les rendre utilisables pour vos modèles et être capable de mesurer le succès du modèle » comme l’explique Guy T.

Le ou la Data Scientist ou scientifique des données est en charge d’analyser et de rendre les données utiles en créant ses propres algorithmes. Il/elle applique des statistiques déductives, qui utilisent la théorie des probabilités pour prédire les résultats futurs par rapport aux tendances découvertes par les analystes de données.

Les résultats de ces processus sont ensuite communiqués à l'équipe de direction par représentation visuelle (visualisation de données), et aboutir enfin à la mise en place d’un plan d'actions. 

Dans quels secteurs travaillent les spécialistes des données?


La beauté des données c’est qu'elles sont partout. Les banques, les universités, les agences de marketing, les organisations du secteur public, et les sociétés de développement de logiciels  emploient tous des spécialistes des données pour déterminer la meilleure façon de répondre aux besoins des consommateurs et pour adapter leur stratégie.

« C'est le moment idéal pour travailler dans le secteur. Il y a un tas de possibilités dans de nombreuses industries. Avec la réalité du COVID, vous pouvez même trouver des opportunités de travail à l'extérieur du Canada tout en vivant à Montréal. Cependant, il y a beaucoup de personnes qui cherchent ces postes d’analystes ou de scientifique de données, alors quand vous postulez, il est important de faire en sorte de vous distinguer des autres candidats. » Guy T.

La science des données est un domaine extrêmement lucratif. La demande dans le domaine augmente de manière exponentielle. Un rapport du Forum économique mondial prédit même que les analystes de données et les scientifiques des données seront parmi les premiers postes émergents en 2022.

Montréal est d’ailleurs un centre mondialement reconnu en intelligence artificielle (IA) et tout ce qui touche aux données. Si vous souhaitez acquérir les compétences nécessaires pour travailler dans ce domaine, contactez Aline pour rejoindre notre formation en Data Science le 19 octobre!

*Les analystes de données évoluent souvent pour devenir des data scientists, bien qu'un diplôme universitaire avancé soit généralement requis.


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