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Les formations pour devenir data analyst qui sont gratuites (ou presque)

Mise à jour le 14 octobre 2022

Les analystes de données (data analyst) sont les héros méconnus du monde des affaires. Ils travaillent dans les coulisses, en calculant des chiffres et en analysant des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Le rôle d’un analyste de données est d’interpréter et d’analyser la grande quantité de données générées par une entreprise ou une organisation.

Il utilise des méthodes et des outils statistiques tels que les requêtes SQL, Microsoft Excel et Tableau pour obtenir ses résultats. Les analystes de données ont également de grandes compétences en matière de communication, car ils doivent être en mesure d’expliquer clairement leurs résultats afin que d’autres personnes puissent les comprendre.

Les data analyst sont importants car ils aident les entreprises à prendre de meilleures décisions sur la base d’informations précises. Par exemple, ils peuvent vous dire combien d’argent votre entreprise gagnera si vous augmentez la production de 5 % ou si vous la diminuez de 10 %. Cela est particulièrement utile pour les startups qui n’ont pas encore beaucoup d’expérience dans le secteur.

Alors si vous pensez que le métier de data analyst est pour vous, nous avons compilé les moyens de faire une formation gratuite ou presque.

C’est quoi le métier et la formation de data analyst

L’analyse des données est l’un des domaines qui se développe le plus rapidement dans le secteur des affaires. Avec le développement des technologies de la science des données et des besoins correspondants, les entreprises ont aujourd’hui besoin d’employés capables de traiter correctement leurs big data. Les professionnels ayant des compétences dans le domaine de l’analyse des données aident les entreprises à prendre des décisions importantes sur la base de leurs résultats, qu’elles peuvent utiliser pour améliorer leurs processus commerciaux et renforcer leurs résultats.

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Les analystes de données sont l’épine dorsale des entreprises. Ils travaillent avec de grandes quantités de données pour tirer des conclusions qui permettent d’améliorer la performance et l’efficacité des modèles économiques.

Pour devenir un analyste de données, vous devez répondre à plusieurs critères : exceller en mathématiques, être capable de communiquer clairement, être capable de gérer et d’analyser de grands ensembles de données, avoir une bonne connaissance pratique des ordinateurs et des logiciels, être capable de mener des recherches, présenter vos résultats dans un format clair et être à l’aise avec le travail dans des délais serrés.

Se former gratuitement pour devenir data analyst

Il existe évidemment beaucoup de formations payantes pour être data analyst, mais pour ceux qui n’ont pas forcément le budget des alternatives existent, soient gratuites, soient peu chères.

Certains sites internets permettent de se former :

  • wildcodeschool.com
  • my-mooc.com
  • openclassrooms.com
  • fun-mooc.fr

Les livres pour l’analyse de données :

  • “Elements of Statistical Learning” de Trévor hastie.
  • “Pattern recognition and Machine learning” de Bishop.
  • Pour la pratique, “Python Data Science Handbook” de Jake Vanderplas.
  • Pour les statistiques en terme compréhensible par tout le monde, “Naked Statistics” de Charles Wheelan

On note aussi les excellentes ressources sur Udemy ou Coursera, notamment le cours d’introduction aux Data Sciences donné par SuperDataScience : Les Data Sciences de A à Z sur Udemy.

Bien que vous puissiez apprendre à analyser des données par le biais de livres et de tutoriels, il n’y a guère de meilleur moyen de développer vos compétences en science des données que de vtravailler auprès d’autres personnes qui travaillent avec des données depuis des années.

Un data scientist doit avoir une bonne compréhension et application des statistiques et des techniques probabilistes. Un langage de programmation comme R ou Python est également nécessaire, mais il existe de nombreux services cloud qui vous permettent de faire des choses comme l’analyse prédictive sans écrire de code.

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Infos en vidéo sur le métier de data analyst :

Les languages de programmation et logiciels pour faire de l’analyse de données

L’industrie de la science des données est en plein essor et la demande de scientifiques des données ne cesse de croître. Donc, si vous voulez devenir un data scientist, vous devriez commencer par apprendre certains des meilleurs langages de programmation dans le domaine.

Jetons un coup d’œil à certains des langages les plus couramment utilisés en science des données et pourquoi vous devriez les utiliser.

Les languages de programmation pour l’analyse de données :

  • Python.
  • R.
  • Julia.
  • Scala.
  • Java.
  • MATLAB.
  • C++

Les logiciels d’analyse de données :

  • MICROSOFT EXCEL
  • STATA
  • IBM SPSS STATISTICS
  • R
  • SAS
  • STATISTICA
  • STATISTIX
  • MATLAB
  • MAXSTAT
  • ACASTAT
  • JASP STATS
  • STATWING
Hélène Baron