Le métier de data analyst est devenu un pilier fondamental dans de nombreuses entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. Grâce à l’analyse de données, ces professionnels transforment des informations brutes en connaissances exploitables pour prendre des décisions stratégiques. Cependant, pour exceller dans ce domaine, un data analyst doit maîtriser une série de concepts techniques et théoriques. Voici les 20 notions essentielles que tout data analyst devrait connaître.

1. Nettoyage des données (Data Cleaning)
Avant toute analyse, les données doivent être nettoyées. Cela inclut la suppression des doublons, la gestion des valeurs manquantes et la correction des erreurs. Un jeu de données de mauvaise qualité peut fausser les résultats d’analyse, rendant cette étape cruciale.

2. Exploration des données (Data Exploration)
L’exploration des données permet de comprendre la structure du dataset. Cela implique de visualiser les distributions des variables, de détecter les anomalies et de résumer les informations principales. Cela constitue la première étape pour dégager des pistes d’analyse.

3. Statistiques descriptives
Les statistiques descriptives, telles que la moyenne, la médiane, l’écart-type, sont essentielles pour résumer les caractéristiques d’un jeu de données. Elles aident à comprendre la tendance centrale, la dispersion et la forme des données.

4. Visualisation des données (Data Visualization)
Les graphiques sont un moyen puissant de rendre les résultats des analyses plus compréhensibles. Des outils comme Tableau, Power BI ou des bibliothèques Python telles que Matplotlib et Seaborn sont utilisés pour créer des visualisations interactives et informatives.

5. Analyse de la corrélation
Comprendre les relations entre les différentes variables est essentiel pour construire des modèles prédictifs. L’analyse de la corrélation permet d’identifier les variables qui influencent les autres, souvent par le biais de la matrice de corrélation.

6. Apprentissage automatique (Machine Learning)
Les data analysts doivent être familiarisés avec les principes de base de l’apprentissage automatique. Cela comprend les algorithmes supervisés et non supervisés, tels que la régression linéaire, les arbres de décision, et les k-means.

7. Régression linéaire
La régression linéaire est l’une des techniques les plus simples mais puissantes en analyse prédictive. Elle permet de modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

8. Test d’hypothèses
Les tests d’hypothèses, comme le test t de Student, permettent de vérifier si les différences observées entre des groupes sont statistiquement significatives. Cela est fondamental pour valider les conclusions tirées des données.

9. Analyse de variance (ANOVA)
L’analyse de variance est utilisée pour comparer les moyennes de plusieurs groupes. Elle est souvent utilisée pour tester si un facteur catégoriel a un effet significatif sur une variable quantitative.

10. Nettoyage et transformation des données
La transformation des données peut inclure des opérations comme la normalisation, l’imputation des valeurs manquantes et l’agrégation des données. Ces techniques permettent de préparer les données pour une analyse plus poussée.

11. Base de données SQL
SQL est la langue standard utilisée pour interroger les bases de données relationnelles. Les data analysts doivent être capables d’écrire des requêtes SQL pour extraire, manipuler et analyser des données.

12. Big Data et Hadoop
Les entreprises traitent de plus en plus de grandes quantités de données, d’où l’importance de comprendre le Big Data. Hadoop et ses technologies associées permettent de stocker et de traiter de vastes ensembles de données de manière distribuée.

13. Pandas (Python)
Pandas est une bibliothèque Python très utilisée pour la manipulation et l’analyse de données. Elle permet de traiter de grandes quantités de données sous forme de DataFrames et d’effectuer des opérations complexes de nettoyage et de transformation des données.

14. Apprentissage supervisé et non supervisé
L’apprentissage supervisé fait appel à des données étiquetées pour entraîner un modèle. L’apprentissage non supervisé, en revanche, travaille avec des données non étiquetées, permettant d’identifier des structures cachées dans les données.

15. Clustering
Le clustering est une méthode d’apprentissage non supervisée qui regroupe des objets similaires. Le K-means est un des algorithmes les plus populaires pour cette tâche. Il est utilisé pour segmenter les données en clusters.

16. Prédiction et modélisation
Les data analysts utilisent les données pour prédire des résultats futurs. Des techniques comme la régression linéaire ou logistique, ainsi que les modèles de séries temporelles, sont couramment utilisées pour cette tâche.

17. Validation croisée
La validation croisée est une technique de validation des modèles qui permet de mieux évaluer leur performance en les testant sur différentes sous-parties des données. Elle est essentielle pour éviter le surapprentissage (overfitting).

18. Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones, inspirés du cerveau humain, sont utilisés pour des tâches complexes comme la reconnaissance d’image ou de texte. Bien que plus couramment utilisés en deep learning, leur compréhension est de plus en plus utile pour un data analyst.

19. Gestion des versions et Git
La gestion des versions, avec des outils comme Git, permet de suivre les modifications dans les projets d’analyse de données. Cela est particulièrement important pour travailler en équipe et maintenir la traçabilité du code.

20. Communication des résultats
Un data analyst ne doit pas seulement comprendre les données, mais aussi savoir comment communiquer ses résultats à des parties prenantes non techniques. La capacité à créer des rapports clairs et concis est essentielle.

 
   En tant que data analyst, il est essentiel de maîtriser un large éventail de compétences allant de l’analyse statistique à la programmation. Ces compétences vous permettront non seulement de comprendre les données, mais aussi de prendre des décisions éclairées basées sur celles-ci. En suivant ces notions, vous pourrez mieux comprendre les données et leur potentiel stratégique pour l’entreprise.