En 2023, jusqu’à 32 % des personnes âgées de 25 à 44 ans ont envisagé changer de carrière. Changer de carrière est de plus en plus courant et moins stigmatisé, de nombreuses entreprises valorisant même la diversité des compétences qu’apportent des horizons variés. Cependant, trouver comment faire évoluer les compétences et les expériences existantes vers une nouvelle voie peut s’avérer intimidant.
L’analyse des données est un domaine en croissance rapide, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoyant une croissance de 23 % dans ce domaine jusqu’en 2031. Avec une demande en croissance rapide, un ensemble de compétences apprises en autodidacte et des ressources en ligne abondantes, l’analyse des données est un excellent choix comme pivot de carrière pour ceux qui ont un esprit analytique, même s’ils viennent d’un milieu non technique.
Personnellement, j’ai pu passer d’un rôle dans une organisation à but non lucratif de politique publique à un rôle de consultant en analyse de données, en collaborant avec divers clients et en utilisant plusieurs outils d’analyse et de visualisation de données. Pour aider ceux qui pourraient être intéressés par un changement de carrière similaire, j’aimerais partager mes 5 meilleurs conseils pour changer de carrière qui pourraient également aider les nouveaux analystes.
1. Concentrez-vous sur les bases de SQL
L’apprentissage et la maîtrise de SQL sont essentiels pour les analystes de données débutants, mais ne vous laissez pas entraîner à apprendre autant de commandes que possible. Les commandes fondamentales qui constituent l’épine dorsale des requêtes SQL, telles que SELECT, FROM, WHERE, LIKE, GROUP et ORDER BY, sont suffisantes pour la majorité des requêtes SQL que vous écrirez. Comprendre ces commandes de fond en comble et apprendre à les utiliser en toute confiance est crucial. Ce faisant, vous développerez une meilleure compréhension du fonctionnement de SQL, et vous pourrez vous appuyer sur cela pour développer des connaissances SQL plus complexes à l’avenir. Lorsqu’il s’agit de démarrer SQL, concentrez-vous sur la profondeur plutôt que sur la largeur.
2. Choisissez les meilleures ressources en ligne pour vous
Les ressources en ligne disponibles pour apprendre SQL, gratuites et payantes, ne manquent pas, il peut donc être difficile de choisir les bonnes ressources. De nombreuses plates-formes telles que DataCamp, W3Schools, HackerRank et Stratascratch proposent des expériences d’apprentissage structurées et à votre rythme et/ou une base de données d’exercices pratiques et d’exemples pour renforcer vos compétences SQL. Souvent, ces plates-formes offrent un accès gratuit à certains de leurs contenus, alors essayez-en quelques-unes pour voir celle qui correspond le mieux à votre style d’apprentissage et passez à une version payante si vous l’aimez vraiment. Personnellement, j’ai apprécié l’interface claire et l’apprentissage structuré fourni par DataCamp pour apprendre les bases de SQL. J’ai ensuite utilisé DataCamp et la version gratuite de HackerRank pour réaliser des dizaines d’exercices pratiques. La clé est d’explorer ces ressources et de déterminer celles qui correspondent le mieux à vos préférences et objectifs d’apprentissage.
3. N’en faites pas trop
En tant qu’analyste de données, il est important de reconnaître que vous n’avez pas besoin d’apprendre immédiatement tous les aspects du pipeline d’analyse de données. À ce stade, il n’est pas encore nécessaire de devenir un expert en entreposage de données, de connaître les meilleurs fournisseurs de services cloud ou de se plonger profondément dans des langages de programmation comme R et Python. Votre objectif principal devrait être de maîtriser les bases de l’analyse des données. . Avec SQL seul, vous pouvez récupérer, transformer et analyser efficacement les données, ce qui vous permet de générer des informations et des rapports précieux. N’oubliez pas qu’en tant qu’analyste de données, votre rôle est d’extraire des informations exploitables à partir des données, et une base solide dans les principes fondamentaux contribuera grandement à atteindre cet objectif sans vous enliser dans les subtilités de la data science et des langages de programmation complexes.
4. Apprenez un outil de visualisation de données
Outre SQL, maîtriser un outil de visualisation de données comme Tableau ou PowerBI est une compétence essentielle pour tout analyste de données. Comme le dit le proverbe, « une image vaut mille mots », et cela est particulièrement vrai dans le monde de l’analyse des données. Ces outils vous permettent de transformer des ensembles de données complexes en représentations visuelles claires qui transmettent des informations efficacement. Vous pouvez pratiquer et expérimenter différentes techniques de visualisation grâce à des essais de logiciels gratuits, ou même essayer des options gratuites comme Google Data Studio, qui a gagné en popularité auprès des entreprises en raison de sa rentabilité. De plus, en explorant les extensions de ces plates-formes pour créer automatiquement des graphiques complexes, comme avec l’extension Tableau Smart Waterfall de DataMa,vous pouvez améliorer davantage vos capacités de visualisation de données.
5. Recadrez vos expériences
Lors de la transition vers une nouvelle carrière, il est essentiel de recadrer vos expériences passées de manière à mettre en valeur vos compétences et votre expertise pertinentes. L’un des atouts les plus précieux que vous puissiez exploiter est votre expérience préalable avec les données. Mettez l’accent sur votre esprit de résolution de problèmes, votre prise de décision basée sur les données, votre capacité à extraire des informations et à les communiquer aux parties prenantes non axées sur les données, ainsi que toute expérience dans la définition et la mesure des KPI, même qualitativement. Une expérience Excel, telle que des tableaux croisés dynamiques ou la rédaction de formules, peut également mettre en valeur vos compétences analytiques. De plus, mettez l’accent sur vos compétences en collaboration en discutant de votre expérience de travail avec différentes équipes, une compétence cruciale car les analystes doivent souvent travailler avec de nombreuses équipes pour répondre au mieux à leurs besoins. Enfin, l’identification des leviers d’optimisation commerciale, la communication de la logique métier et la cartographie de stratégies exploitables sont essentielles pour les data analysts. Repenser ces aspects sous forme d’équations de marché fournit un lien quantifiable entre les variables clés et les performances de l’entreprise, une tâche qui peut être automatisée et simplifiée grâce à des solutions d’analyse augmentée comme DataMa.
Entamer une transition de carrière dans le domaine dynamique de l’analyse de données peut sembler intimidant, mais cela offre une excellente opportunité de croissance. Pour voir comment DataMa peut vous aider dans votre parcours, consultez notre portefeuille de solutions ou contactez notre équipe de services professionnels, composée de consultants en analyse de données qui peuvent vous aider à maximiser le potentiel des données de votre équipe.
