Ingénieur data analyst : Responsabilités et compétences requises

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L’analyse des données est devenue l’un des emplois les plus demandés au monde, et les analystes de données sont recherchés par les plus grandes organisations du monde. 

Le salaire et les avantages des analystes de données ne reflètent que la demande de ce rôle, qui est susceptible de continuer à croître à pas de géant.

Qu’est-ce qu’un analyste de données ?

Le rôle d’un ingénieur data analyst peut être défini comme quelqu’un qui possède les connaissances et les compétences nécessaires pour transformer les données brutes en informations qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales.

Programme d’études supérieures en analyse de données

Les rôles et les responsabilités d’un ingénieur data analyst sont les suivants :

  • Utilisation d’outils automatisés pour extraire des données de sources primaires et secondaires
  •  Suppression des données corrompues et correction des erreurs de codage ou de problèmes connexes
  • Développement et maintenance de bases de données, de systèmes de données – réorganisation des données dans un format lisible
  • Utilisation d’outils statistiques pour identifier, analyser et interpréter les modèles et les tendances dans des ensembles de données complexes qui pourraient être utiles pour le diagnostic et la prédiction
  • Préparation de rapports à l’intention de la direction indiquant les tendances, les modèles et les prédictions à l’aide de données pertinentes

Ayant une bonne formation en data analyst, il est aussi en mesure de : 

  •  Attribuer une valeur numérique aux fonctions opérationnelles essentielles afin que le rendement opérationnel puisse être évalué et comparé sur des périodes de temps.
  • Analyser les tendances locales, nationales et mondiales qui ont une incidence à la fois sur l’organisation et sur l’industrie
  •  Travailler avec des programmeurs, des ingénieurs et des responsables de la gestion pour identifier les opportunités d’amélioration des processus, proposer des modifications du système et concevoir des stratégies de gouvernance des données.
  • Effectuer des analyses pour évaluer la qualité et la signification des données
  • Filtrer les données en examinant les rapports et les indicateurs de performance pour identifier et corriger les problèmes de code
  • Préparer des rapports d’analyse finaux pour que les intervenants comprennent les étapes de l’analyse des données, ce qui permet de prendre des décisions importantes en fonction de divers faits et tendances.

Un autre élément important de la description de travail d’ingénieur data analyst est l’AED ou le projet d’analyse exploratoire des données. 

Dans de tels projets d’analyse de données, l’ ingénieur data analyst doit examiner les données pour reconnaître et identifier les tendances. 

Les analystes de données utilisent des techniques de modélisation de données pour résumer les fonctionnalités globales de l’analyse de données.

Compétences requises en matière d’analyse de données

Un ingénieur data analyst qui réussit doit avoir une combinaison de compétences techniques et de leadership. 

D’autres formations peuvent aussi servir de base solide pour bâtir votre carrière en tant qu’ ingénieur data analyst de données, à savoir : 

  • Mathématiques
  • Statistique
  • Informatique
  • Gestion de l’information 
  • Economie
  • Data scientist

Vous avez besoin de plus qu’une expertise technique pour exceller dans une carrière d’analyse de données. 

Un baccalauréat dans un domaine qui met l’accent sur les compétences statistiques et analytiques est souhaité. 

Les étudiants en mathématiques, en statistique, en informatique ou en économie ont généralement un avantage dans le parcours professionnel de l’ ingénieur data analyst de données. 

Cependant, un cours de troisième cycle en analyse de données comme Data Analytics Bootcamp peut faire de vous un professionnel prêt pour l’industrie.

Les compétences clés pour un ingénieur data scientist

Voici les autres compétences clés pour un  ingénieur data analyst : 

  • Solides compétences mathématiques pour aider à recueillir, mesurer, organiser et analyser des données
  • Connaissance des langages de programmation tels que SQL, Oracle, MATLAB et Python
  • Compétences techniques concernant le développement de la conception de bases de données, les modèles de données, les techniques d’exploration de données et la segmentation.
  • Expérience dans la gestion de packages de création de rapports tels que Business Objects, programmation (frameworks Javascript, XML ou ETL)
  •  Maîtrise des statistiques et des packages statistiques tels qu’Excel, SPSS, SAS à utiliser pour l’analyse d’ensembles de données
  • Adepte de l’utilisation de plateformes de traitement de données telles que Hadoop et Apache Spark
  • Connaissance des logiciels de visualisation de données comme Tableau, Qlik
  • Connaissance de la création et de l’application des algorithmes les plus précis aux ensembles de données afin de trouver des solutions
  •  Compétences en résolution de problèmes
  • Exactitude et souci du détail
  • Adepte des requêtes, de la rédaction de rapports et de la présentation de présentations
  • Compétences de travail d’équipe
  • Compétences en communication verbale et écrite
  • Expérience de travail avérée dans l’analyse de données