Forme toi à la data analyse

Pour cerner les responsabilités du Data analyst, tu dois d’abord comprendre le rôle des différents métiers de la science des données. Que fait un Data engineer ? un Data Scientist ? un architecte Big Data ? un Analyste Business Intelligence ? etc.
Ce premier module te permet de visualiser le rôle et les compétences du Data analyst dans l’univers passionnant de la Data Science !

ETL (Extraction, Transformation, Load), Data lake, Data warehouse… tu découvres comment les données circulent au sein des infrastructures d’une entreprise.

Les données internes à une entreprise sont, la plupart du temps, stockées dans une base de données relationnelles. Il s’agit d’un ensemble de tables mises en relation grâce à un système de clé primaire et de clé étrangère. C’est en quelque sorte un “tableau Excel sous stéroïdes”.

Avec le langage SQL, un Data analyst est capable d’interroger une base de données relationnelles afin de récupérer la data à analyser. En cours, tu apprends à réaliser des requêtes SQL afin de récupérer, grouper et agréger les données auxquelles tu as accès.

Avec quelques lignes de code, tu peux enrichir ta base de données en récupérant des données accessibles sur le web. En suivant la formation data analyst de DataBird, tu apprends à récolter des données en utilisant la puissance du langage Python.
A la fin de la formation, tu sais comment collecter des données en utilisant une API ou les techniques de web-scraping.
Ces compétences permettent de récupérer une grande quantité de données beaucoup plus rapidement.
Adieu le copier-coller fastidieux ! Bonjour l’automatisation !

En raison de sa simplicité et de sa polyvalence, Python est devenu le langage de programmation le plus populaire au monde. Savoir utiliser ce langage est une compétence importante du métier de Data analyst. En cours, tu apprends à t’en servir pour nettoyer, enrichir ou manipuler une ou plusieurs base(s) de données.

Le traitement des données est une étape indispensable de la data analyse. Pour identifier les informations importantes qui se cachent dans un grand volume de données, tu apprends à les manipuler en utilisant les formules statistiques et les indicateurs adaptés.

Tout le monde n’a pas les mêmes affinités avec la data analytics. Restituer une analyse de manière convaincante fait partie des missions du data analyst. Pour y arriver, tu dois apprendre à modéliser tes données en appliquant les bonnes pratiques de Data visualisation grâce aux fonctionnalités de Google Data Studio et de Tableau.

Pour capter l’attention, rien de tel qu’une histoire ! L’art du Data storytelling consiste à raconter une histoire avec les données afin que ton audience, quel que soit son niveau de technicité, s’approprie ton raisonnement et prenne facilement des décisions data-driven.