Romain Rissoan

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Consultant formateur Data Analyst

Mes contenus de Formateur Data Analyst

Data Analyst en deux mots

Le travail d’un analyste de données consiste à extraire et à interpréter des données pour générer des observations commerciales utiles. Par conséquent, les rapports fournis peuvent aider le conseil d’administration à prendre des décisions et à améliorer les performances et les stratégies de marketing.
Data Analyst crée, administre et modélise des bases de données et assure des mises à jour régulières pour en faciliter l’utilisation par les équipes métiers. En effet, il joue un rôle important car il est souvent appelé à travailler avec plusieurs équipes et les résultats fournis auront un impact sur la croissance de l’entreprise. Les développeurs lui faciliteront l’analyse des données qu’il mettra ensuite à disposition des équipes Marketing, Finance, Commercial et Direction.
Pour exercer son métier, un analyste de données doit avoir des compétences spécifiques, notamment en génie informatique. Il devra vraiment utiliser des outils spécifiques au Big Data, en particulier des outils de traitement de données comme Hadoop ou Spark pour convertir les données brutes en informations utiles. Le langage informatique n’a donc pas de secret pour lui.
Il utilise également divers outils et méthodes statistiques qui lui permettront d’identifier des tendances pouvant mener à des recommandations sur les stratégies à adopter. Des compétences en marketing sont également requises pour qu’il puisse conseiller les chefs d’entreprise dans ce domaine. La rigueur est essentielle pour pouvoir traiter correctement de grandes quantités de données disponibles.
  • Collecter, traiter et rechercher des données statistiques pour générer des analyses et des recommandations commerciales,
  • Construire et développer des rapports de Business Intelligence (BI) et Web Analytics pour permettre aux différentes équipes d’avoir une vue unifiée de la performance des produits et de leurs techniques appropriées,
  • Gestion des analyses des outils qui permettent aux décideurs internes ou aux clients de suivre l’évolution des pages du site ou de leur produit,
  • S’assure de la bonne interprétation et de la livraison des rapports analytiques issus de la BI et du Web Analytics.
  • Contenu de formation Data Analyst

    Définir le concept de données
    Comprendre le concept d’échange de données
    Comprendre le cycle de vie des données, les types de données Structuré, non structuré.
    Echange de données : transmission, quantité, fréquence, qualité Nouveaux défis pour le big data, les données ouvertes, les API de données
    Comprendre et appliquer les notions de sécurité et de traçabilité Comprendre les enjeux éthiques de la DATA et de l’IA : RGPD,
    Réglementation intelligence artificielle
    Identifier les activités professionnelles des analystes de données dans certaines situations Job : Introduire des cas d’utilisation métier
    Introduction aux algorithmes par les jeux
    Introduction au langage Python
    Une introduction à la théorie des ensembles par les jeux
    Introduction au langage SQL
    Analyser les commandes d’éléments DATA
    Premiers pas avec le cloud : comparaison du cloud avec les déploiements de pipeline de données dans différents clouds AWS, GCP, Azure nettoyer les données
    Travailler avec des données structurées et non structurées
    Développer des composants en utilisant des langages de base de données : SQL/NoSQL, API, Python
    Concevoir et développer des bases de données SQL et NoSQL
    Configurer un lac de données
    Visualisation des données : découvrez des outils puissants tels que Tableau
    Software et Microsoft BI.
    Études de cas pour visualiser des données structurées et non structurées
    Structurer et apprendre à coordonner et croiser les données
    Appliqué à différents cas d’utilisation métier : Marketing, Finance, Santé, Industriel
    Gestion de projet et conception en mode agile en équipe
    Concevoir des applications multicouches selon la conception du projet
    Suivre les recommandations de sécurité (sécurité par conception)
    État de l’art sur les algorithmes les plus couramment utilisés en science des données/intelligence artificielle, appliqués à des données réelles issues de cas d’utilisation métier Implémenter le pipeline de données. ETL : Extraire, Transformer, Charger Concevoir et développer des applications Web réactives et axées sur les données sur les appareils mobiles
    Développer et déployer des microservices d’entreprise dans le cloud Mettre en place un plan de test d’application
    Compétences en communication écrite et commerciale
    Mentorat et développement des compétences non techniques
    Présentation des principes essentiels à la data quality.
    Traitement des variables numériques et textuelles.
    Introduction au nettoyage de données.
    Initiation à la gestion des valeurs manquantes.

    Ma FAQ de Formateur Data Analyst

    Il n’existe pas de réponse unique à cette question, car la meilleure façon de devenir un analyste de données peut varier en fonction de votre formation et de votre expérience. Cependant, il existe certaines mesures clés que vous pouvez prendre pour améliorer vos chances de réussite dans ce domaine.
    1. Tout d’abord, envisagez de suivre un cursus ou une certification en analyse de données . Cela vous permettra d’acquérir les compétences techniques et les connaissances nécessaires pour exceller dans ce domaine.
    2. Deuxièmement, recherchez les occasions d’acquérir de l’expérience en matière de données. Cela peut se faire par le biais de stages, d’emplois à temps partiel ou même de travail bénévole.
    3. Enfin, suivez les dernières tendances et évolutions dans le domaine des données . Cela vous aidera à garder une longueur d’avance et à offrir à vos clients le meilleur service possible.
    Un baccalauréat en informatique ou dans un domaine similaire est généralement requis pour devenir analyste de données. De nombreux emplois de premier échelon exigent des études postsecondaires ou de l’expérience. Par conséquent, effectuer un stage peut être utile pour postuler à un emploi. Certains postes de débutant peuvent ne nécessiter qu’un diplôme d’associé ou même moins d’éducation que cela.

    Bien que l’analyse des données soit principalement utilisée au profit des organisations, certaines l’utilisent pour nuire à d’autres, comme les escrocs et les pirates. Par exemple, les escrocs peuvent créer de faux ensembles de données qui semblent réalistes mais qui sont complètement inexacts. Les groupes de piratage peuvent créer de faux ensembles de données qui entraînent de mauvaises décisions commerciales ou la perte d’informations lorsqu’ils sont partagés avec d’autres. Indépendamment de l’utilisation abusive de ces informations, il s’agit toujours d’une analyse de données nécessaire car elle aide les entreprises à prendre des décisions éclairées. Les gens devraient être responsables de l’utilisation responsable de ces informations ; sinon, ils peuvent nuire à autrui en partageant des informations inexactes ou en créant de faux rapports.

    Les analystes de données doivent être motivés car ils travaillent généralement à distance depuis le bureau. Être motivé est essentiel pour ce travail, car vous devrez régulièrement absorber de nouvelles recherches. Les analystes de données doivent également être autonomes car ils peuvent ne pas recevoir suffisamment de commentaires de leurs employeurs s’ils ne le demandent pas eux-mêmes. De plus, vous devrez peut-être parfois suivre une formation ou des études supplémentaires en raison de l’évolution des normes ou des besoins de l’industrie lorsque vous travaillez dans cette profession.
    Un analyste de données est chargé de collecter, d’analyser et d’interpréter des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Il utilise ses conclusions pour améliorer les processus, stimuler la croissance et résoudre les problèmes. Les analystes de données doivent avoir de solides compétences en mathématiques et être capables de communiquer efficacement leurs conclusions aux autres. Voici quelques-unes des fonctions spécifiques d’un analyste de données :
    -Collecte de données à partir de diverses sources
    -Analyser les données à l’aide de méthodes statistiques
    -Interpréter les données et communiquer les résultats aux autres
    -Développer des moyens d’améliorer les processus sur la base de l’analyse des données
    -Travailler avec des équipes pour mettre en œuvre des changements sur la base de leurs conclusions Les analystes de données sont généralement titulaires d’un baccalauréat en mathématiques, en statistiques ou en sciences sociales

    Un analyste de données collecte d’abord les données nécessaires. Ils obtiennent des informations de diverses sources, telles que des enquêtes, des entretiens, des plaintes de clients et des dossiers financiers. L’analyste effectue également des audits réguliers de l’entreprise pour s’assurer que tout est correct. Lorsqu’ils commencent leur travail, ils savent déjà ce qu’ils doivent collecter. Cependant, certaines informations peuvent ne pas être disponibles dans un premier temps, l’analyste doit donc en faire la demande auprès des supérieurs hiérarchiques de son entreprise. Une fois qu’ils ont recueilli toutes les informations dont ils ont besoin, ils les organisent et les saisissent dans une base de données. De cette façon, l’analyste peut facilement rechercher toute information pertinente lors de la prise de décisions.
    Les analystes de données utilisent ces données pour prendre des décisions sur la façon d’améliorer les opérations d’une entreprise. Ils présentent leurs conclusions à la direction afin que chacun puisse décider de ce qui doit se passer. Selon les résultats, l’analyste de données peut suggérer des changements au personnel de l’entreprise ou aux stratégies de marketing. Les analystes de données offrent également une formation pour aider les autres employés à apprendre à utiliser correctement la base de données qu’ils ont créée. Ce faisant, ils contribuent à augmenter la productivité et à améliorer la qualité des produits et services de l’entreprise.

    Les analystes de données peuvent trouver des emplois à presque tous les niveaux de l’entreprise ou de l’industrie ; tout dépend de l’expérience qu’ils ont dans leur domaine. Par exemple : un analyste de données débutant pourrait trouver du travail en tant que gestionnaire de compte pour une société de conseil ou gestionnaire d’entrepôt pour une compagnie maritime. Ces postes exigent généralement moins d’expérience que les emplois de niveau supérieur, comme les spécialistes des ressources humaines ou les gestionnaires financiers. Cependant, certains analystes de données choisissent d’aller dans ces domaines car leur travail est toujours très utile même s’il ne nécessite pas autant d’éducation ou d’expérience que d’autres.
    Un analyste de données gagne généralement un salaire de 60 000 à 80 000 dollars par an. Toutefois, les revenus peuvent varier considérablement en fonction de l’expérience, de l’employeur et du lieu. Les analystes de données des États-Unis ont tendance à gagner plus que ceux des autres pays. Par exemple, un analyste de données au Royaume-Uni peut gagner de 30 000 à 80 000 £ par an en Australie, un analyste de données peut gagner entre 50 000 et 90 000 dollars australiens par an. Les analystes de données sont généralement titulaires d’un baccalauréat en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe. Toutefois, de nombreux analystes de données sont également titulaires d’une maîtrise ou d’un diplôme supérieur. Les analystes de données qui ont un diplôme supérieur peuvent gagner des salaires plus élevés que ceux des analystes de données qui ont un diplôme supérieur

    Les analystes de données sont chargés d’organiser, d’analyser et de présenter les données pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Les analystes de données font partie intégrante de nombreuses entreprises, mais ils sont souvent sous-évalués en raison de la difficulté de leur description de poste. Malgré cette difficulté, les analystes de données ont un impact substantiel sur une entreprise et peuvent gagner un bon salaire. Les analystes de données sont chargés d’organiser et d’analyser les données pour fournir des informations à une entreprise. De nombreux analystes de données travaillent avec des groupes pour trouver des modèles dans les données. Ils utilisent ensuite ces informations pour les partager avec les décideurs de leur entreprise. Cela leur permet d’identifier des tendances dans les données de l’entreprise qui peuvent ne pas être évidentes à l’œil humain. Il s’agit d’un rôle hautement spécialisé qui nécessite une formation approfondie. Les personnes intéressées par cette carrière devraient poursuivre des études en mathématiques, en informatique ou en analyse. Les analystes de données peuvent utiliser les informations pour appliquer les bonnes ressources de la bonne manière. Cela est possible car ils ont accès à toutes les données dont leur entreprise a besoin pour prendre des décisions. Pour ce faire, ils fournissent des informations à jour sur les concurrents et les clients de leur entreprise. Cela leur permet d’allouer les ressources là où elles seront les plus utiles à leur entreprise. Par exemple, un analyste de données peut se concentrer sur l’analyse des données client afin que les professionnels du marketing puissent mener des campagnes vers des clients spécifiques. Un analyste de données peut également rechercher les tendances du marché pour prédire les résultats futurs et suggérer des plans d’action possibles pour les décideurs de l’entreprise.
    Il existe une demande croissante d’analystes de données dans tous les secteurs, car les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données pour prendre des décisions. Voici quelques entreprises qui recrutent activement des analystes de données :
    -Apple
    -Google
    -Microsoft
    -Amazon
    -Uber
    -Lyft
    -Airbnb
    -eBay
    -Facebook
    Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses entreprises qui ont besoin d’analystes de données. Si vous êtes intéressé par une carrière dans l’analyse de données, faites des recherches sur ces entreprises et d’autres pour voir si elles vous conviennent.
    Les analystes de données trouvent des moyens créatifs d’utiliser les données dans une entreprise. Par exemple, ils peuvent trouver les produits ou services les plus rentables pour une entreprise. Ils peuvent également trouver des moyens d’identifier les tendances dans les habitudes des clients afin que les entreprises puissent planifier en conséquence. Les analystes de données sont également importants car ils aident les entreprises à analyser leurs propres données afin qu’elles puissent apporter des améliorations et prendre de meilleures décisions. Plus important encore, cependant, est le fait que les analystes de données ont une façon unique de penser aux problèmes de l’entreprise, une façon qui n’est pas présente dans d’autres professions. Ce type de réflexion est ce qui les rend si précieux pour une entreprise et les distingue des autres employés.

    Les analystes de données peuvent trouver rapidement et facilement des informations utiles à partir d’énormes quantités de données. Ils peuvent utiliser l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur pour analyser rapidement d’énormes quantités d’informations et prendre des décisions éclairées. Ils peuvent également utiliser des algorithmes pour traiter rapidement d’énormes quantités de données, qui seraient autrement trop difficiles à traiter pour les humains. Ceci est particulièrement utile lorsque les entreprises disposent d’un système étendu d’enregistrements, tels que les employés ou les clients. Les analystes peuvent ensuite utiliser les enregistrements pour créer facilement des rapports sur les tendances de leur secteur ou de leur entreprise afin qu’ils puissent analyser les résultats et prendre des décisions en conséquence.
    Le chef de projet est responsable de la coordination et de la gestion globale du projet. Le propriétaire du produit est responsable de la réussite du produit. Le chef de projet peut participer à la définition de la vision et de l’orientation du produit, mais c’est le propriétaire du produit qui a le dernier mot sur les fonctionnalités à inclure ou à supprimer. En outre, le propriétaire du produit est responsable communiquer avec les parties prenantes au sujet du produit.

    Les propriétaires de produits et les chefs de projet jouent tous deux un rôle essentiel dans la création d’un produit. Cependant, l’étendue de leurs responsabilités peut varier selon le contexte. Le chef de projet se concentre sur les besoins pratiques du projet, tandis que le propriétaire du produit considère les aspects commerciaux. Cela a conduit à une certaine confusion quant à leurs rôles, conduisant à un débat sur leur importance relative. Une connaissance détaillée des responsabilités de chaque rôle peut aider les équipes à créer un produit avec succès.
    Le chef de projet est responsable de la planification et de la planification de la création d’un produit. Leur rôle est limité car ils ont un périmètre défini et ne sont pas impliqués dans la création du produit. Ils se concentrent sur les besoins pratiques du projet, tels que l’attribution des tâches et la définition des délais. Ils fournissent également des informations sur la manière dont chaque étape doit être mise en œuvre. Le chef de projet n’est pas impliqué dans la prise de décisions stratégiques sur la manière dont le projet doit progresser. Ce rôle appartient au propriétaire du produit.

    Le rôle du propriétaire du produit est plus varié que celui du chef de projet. Le propriétaire du produit considère quelles fonctionnalités sont nécessaires pour le produit et quelles fonctionnalités sont souhaitées par les clients. Ils définissent également les exigences et travaillent avec l’ingénierie pour créer une solution optimale pour leurs clients. Cela les rend essentiels pour aider une équipe à comprendre ce que ses clients veulent et ont besoin. Cela leur permet également de hiérarchiser les fonctionnalités à inclure dans le produit final afin qu’il réponde aux besoins de leurs clients. Le propriétaire du produit est impliqué dans toutes les étapes de la création d’un produit, depuis la détermination de son fonctionnement jusqu’à la définition de son apparence.
    Les scientifiques de données et les analystes de données sont deux emplois importants dans le domaine de l’analyse de données. Cependant, la confusion sur les différences entre les deux professions a conduit à de nombreux débats. Beaucoup de gens soutiennent que la science des données et l’analyse des données sont deux emplois complètement différents. Malgré cela, d’autres pensent qu’ils sont essentiellement la même chose, mais avec un objectif différent. Indépendamment de ce débat, les scientifiques des données et les analystes de données partagent de nombreuses similitudes qui en font une équipe précieuse. Dans cet article, nous examinerons ce qui rend chaque profession unique et comment leurs différences affectent la façon dont ils abordent leur travail.
    La science des données est un domaine de recherche qui applique les mathématiques et l’informatique à n’importe quel domaine d’enquête. Il s’agit d’appliquer des techniques statistiques pour analyser les données. Les data scientists utilisent leur expertise pour découvrir des modèles dans les données. Ils utilisent également ces connaissances pour les appliquer à des problèmes spécifiques afin de produire des résultats significatifs. La science des données est enracinée dans la pratique des statistiques, de l’apprentissage automatique et d’autres disciplines mathématiques. Par conséquent, il combine les mathématiques avec l’application de la technologie pour produire des résultats pratiques.

    L’analyse de données est un sous-ensemble de la science des données. Il met ces résultats en contexte pour les décideurs afin qu’ils puissent prendre des décisions éclairées. Cela peut être fait par une variété de méthodes différentes, y compris l’intelligence d’affaires, la modélisation et l’analyse. Les analystes de données utilisent leur expertise pour découvrir des modèles dans les données. Ils utilisent également les tendances historiques et le comportement des clients pour prédire les résultats futurs. Les analystes de données se concentrent davantage sur les chiffres, tandis que les scientifiques de données examinent la situation dans son ensemble. La différence entre ces professions est en grande partie axée sur la façon dont ils abordent leur travail. Cependant, il existe également des similitudes clés. Les deux professions traitent de grandes quantités de données et doivent appliquer leurs connaissances pour prendre des décisions stratégiques. Par conséquent, ils peuvent travailler ensemble efficacement lorsque les deux membres comprennent leur rôle au sein de l’équipe