Le métier d’analyse de données a un impact important dans notre vie. Nous manipulons tous des données, que ce soit pour analyser nos relevés bancaires, comparer nos consommations d’énergie, examiner nos reçus d’épicerie etc. Ce sont des données de base en comparaison de vastes quantités de données stockées dans des bases de données mais qui permettent néanmoins de faire nos évaluations. C’est exactement ce que nous renseigne cette profession. C’est à dire, apprendre à examiner les informations à notre disposition pour en tirer profit et prendre des mesures. La définition de l’analyse de données « Elle consiste à collecter, nettoyer, analyser et interpréter de grands ensembles de données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques éclairées. Il transforme des données brutes en informations exploitables (insights) via la visualisation, améliorant ainsi l’efficacité et les performances de l’organisation ». Une petite d’histoire Durant les deux décennies passées, les données sont devenues un outil de choix pour de nombreuses entreprises. On commençait à apprendre avec Excel à compiler ces informations et créer des tableaux croisés dynamiques pouvant générer des rapports utiles pour nos supérieurs. Des données qui sont cruciales pour la gestion d’une entreprise. Elles permettent de comprendre et d’analyser le monde qui nous entoure. Une profession de carrière L’analyste de données est une carrière passionnante orientée data qui offre l’opportunité de mettre en évidence des flux de données qui seraient autrement passées inaperçues. L’analyste crée des jeux de données considérés comme irréalisables en raison de leur volume et de leur complexité. Il demande un engagement à perfectionner ses compétences et ses connaissances dans ce domaine pour déclencher une transformation dans sa trajectoire professionnelle. Les compétences communes pour devenir analyste de données. Le data worker Il est le plus universel. Cette personne a un accès limité aux différents systèmes, mais consomment régulièrement des données en travaillant et en effectuant des manipulations au quotidien. Elle n’a pas besoin d’etre un membre du service informatique. Mais chaque semaine, elle doit rassembler des données pour son rapport, soit par la mis à jour des données de la semaine écoulée ou en exportant des fichiers du système dans un format text, CSV ou Excel pour ensuite commencer à travailler. L’analyste de données. Il a un accès plus privilégié aux informations. Il peut faire des collections et des tries pour ensuite concevoir et automatiser le flux de données. De cette manière, il n’a plus besoin de répéter manuellement les mêmes étapes. Une mise à jour sufira pour pouvoir analyser et présenter les données. Un data worker peut remplir la fonction d’analystes de données sans le savoir car le but est d’abord de les collecter, les traiter pour satisfaire aux exigences d’analyse. L’ingénieur de données. Ces experts excellent dans l’art de créer et de structurer des jeux de données, en combinant des informations provenant de sources diverses pour s’offrir des flux de données cohérentes et adaptables car, son travail consiste à  fusionner les informations qu’il possède en un seul jeu de données polyvalent, facile à exploiter et qui servira de base à l’analyse. L’architecte de données. Le data architect conçoit des structures de données. Même les data scientists ont besoin d’une architecture de données bien conçue. L’architecte de données s’occupe de la conception de systèmes de données. Cependant, selon certains spécialistes des données, le rôle de data scientist se situe au sommet de la hiérarchie.  Le scientifique de données. Le data scientist dispose en principe de toutes les compétences clés des analystes de données, ingénieurs et architectes. Il devra s’attendre à écrire plus de code, à manipuler des statistiques et des mathématiques qui sortent une architecture de données.  Conclusion Finalement, il faut savoir exactement où votre chemin vous mènera, et il est important de se lancer. En vous perfectionnant dans ce domaine, vous pouvez commencer à travailleur dans les données, ou réaliser que vous l’êtes déjà. Mais, peu importe votre rôle, vous allez beaucoup apprendre. Vous pouvez aussi trouver votre place et y rester.