
Top 8 des conseils des Experts pour te démarquer et trouver rapidement ton emploi de rêve en Analyse de données
- Posted by Jonas Agbakou
- Categories Business Intelligence, Data Science, Le Big Data
- Date 8 octobre 2024
- Comments 0 comment
Expert 1
Dans le secteur de l’analyse de données, décrocher le job de vos rêves ne repose pas uniquement sur un CV à jour ou une certification bien méritée. Pour vraiment faire la différence, il est essentiel de démontrer vos compétences de manière concrète et visuelle. Alors, comment sortir du lot et attirer l’attention des recruteurs ?
Conseils techniques
Passez à l'action et faites-vous remarquer !
🌐 Lancez un projet pertinent : Vous pouvez commencer par un projet existant qui vous parle et l’adapter à votre manière. Si vous êtes plus audacieux, trouvez un jeu de données pertinent dans le secteur qui vous intéresse et construisez un projet de A à Z. Ce type d’initiative montre non seulement votre curiosité, mais aussi votre capacité à mener un projet complet.
📝Documentez et partagez votre travail : Une fois votre projet réalisé, documentez chaque étape de votre processus. Publier ces étapes sur LinkedIn ou un blog peut être un excellent moyen de vous faire connaître. Très peu de personnes osent partager publiquement leurs questionnements, leurs découvertes ou même leurs erreurs. Pourtant, cet effort est souvent récompensé. Cela ouvre la porte à des échanges avec d’autres professionnels, élargissant ainsi votre réseau et augmentant votre visibilité.
🚀 Lancez-vous dès aujourd’hui !
N’attendez pas pour vous lancer dans un projet personnel. Cela ne peut qu’avoir un impact bénéfique sur vos compétences, votre visibilité et votre carrière. Vous positionner en tant qu’acteur actif dans la communauté des data analysts vous donnera un avantage considérable sur le marché de l’emploi.
Conseils d'apprentissage
Investissez dans vos compétences!
💡 Réalisez un mini-projet : Rien ne vaut un projet personnel pour prouver vos compétences. En réalisant un mini-projet, vous montrez non seulement votre maîtrise des outils et des techniques, mais aussi votre capacité à résoudre des problèmes réels. Si vous manquez d’inspiration, ne vous inquiétez pas ! Il existe des ressources en ligne regorgeant d’idées de projets ou de concours, notamment dans le domaine de la visualisation de données et de la business intelligence. Un site comme novypro propose d’excellentes galeries de rapports et de dashboards pour vous inspirer.
📚 Formez-vous avec passion : Que ce soit via des formations en ligne, des livres, ou même des newsletters spécialisées, n’arrêtez jamais d’apprendre. Il existe aujourd’hui des plateformes incroyables pour maîtriser des outils comme Power BI, Python, ou SQL. Personnellement, je partage régulièrement des conseils et des astuces sur ces sujets dans ma newsletter – un petit rendez-vous hebdomadaire qui aide à rester au top des tendances.
Rejoignez ma newsletter!
Si ce sujet vous intéresse, et que vous souhaitez rester à jour avec des conseils, astuces et projets autour de l’analyse de données, cliquez ici pour rejoindre ma newsletter. J’y partage chaque semaine des ressources pratiques pour vous aider à progresser et à décrocher ce fameux job de rêve.
Experte 2
Conseils techniques
Pour décrocher rapidement un emploi en analyse de données et vous épanouir dans ce domaine, investissez dans un socle technique solide. Tout d’abord, développez une expertise en outils de BI comme Power BI. La capacité à créer des visualisations interactives et à transformer des données brutes en informations exploitables est cruciale pour un Data Analyst. En plus, acquérez une solide maîtrise des langages de programmation tels que Python, M ou R, qui sont essentiels pour l’analyse de données avancée, le traitement des données et la création de modèles de données. Le SQL est également indispensable pour la gestion des bases de données.
Maîtrisez l’ensemble de la chaîne de données pour collaborer efficacement avec les équipes techniques et métiers. Tenez-vous informé des technologies utilisées dans une chaîne décisionnelle, telles que celles utilisées dans la data engineering, l’ETL et le stockage. Ces connaissances vous permettront de mieux comprendre les outils, leurs rôles et leur intégration.
Enfin, restez à l’affût des dernières tendances et développez vos compétences en communication pour expliquer vos résultats de manière claire et convaincante. Ces compétences techniques vous permettront de résoudre des problèmes complexes et de vous démarquer dans le domaine de l’analyse de données.
Conseils d'apprentissage
Devenez un data Analyst accompli en mettant en pratique vos connaissances :
Réalisez des projets concrets pour illustrer vos compétences et mettez-les en avant dans un portfolio en ligne accessible aux recruteurs. Cela vous permettra de démontrer votre capacité à transformer des données brutes en visualisations claires et engageantes.
Complétez des cours en ligne et obtenez des certifications reconnues, telles que celle de Microsoft Data Analyst, pour valider, renforcer et justifier vos compétences.
Participez à des challenges de données pour appliquer vos compétences de manière concrète. Ces compétitions sont une excellente occasion de résoudre des problèmes réels, de renforcer votre expertise technique et d’attirer l’attention des recruteurs. En vous engageant dans ces défis, vous vous ferez également connaître dans la communauté Data et élargirez votre réseau professionnel.
L’apprentissage par la pratique et les échanges avec d’autres professionnels sont essentiels pour réussir dans ce domaine en constante évolution.
Expert 3
Conseils techniques
👉 Développement de Compétences Complémentaires
En plus des compétences techniques en analyse de données, le développement de compétences complémentaires peut vous donner un avantage. Par exemple, des connaissances en visualisation de données avec des outils comme Tableau ou Power BI sont très recherchées. De même, des compétences en communication et en storytelling de données vous aideront à présenter vos résultats de manière convaincante. Apprendre des notions de gestion de projet peut également être bénéfique, car cela vous permettra de mieux collaborer au sein d’équipes multidisciplinaires. Investir dans ces compétences élargit vos horizons et vous rend plus attractif pour les employeurs. Apprendre également un peu de la finance sera un atout 🙂
👉 Restez à Jour avec les Tendances du Secteur
Le domaine de l’analyse de données évolue rapidement, avec de nouvelles technologies et méthodologies émergentes. Pour rester compétitif, il est essentiel de se tenir informé des dernières tendances, comme le machine learning, l’intelligence artificielle, ou l’analyse prédictive. Suivez des blogs, des podcasts, et des newsletters. Participer à des cours de mise à jour réguliers peut également vous aider à acquérir des compétences sur des outils récents ou des techniques avancées. Être proactif dans votre apprentissage montre aux employeurs que vous êtes engagé et passionné par votre carrière.
Conseils d'apprentissage
📚 Formation et Certifications
Pour se démarquer dans le domaine de l’analyse de données, il est crucial d’acquérir des compétences solides. Optez pour des formations reconnues, telles que celles offertes par des institutions comme Coursera, edX, Udemy etc. Ces plateformes proposent des cours sur des outils et technologies essentiels comme Python, R, SQL, et des bibliothèques de data science (Pandas, NumPy, etc.). En outre, des certifications comme celles de Google Data Analytics ou Microsoft Certified Data Analyst Associate (PL-300) peuvent renforcer votre CV. Ces formations vous fournissent non seulement des connaissances théoriques, mais également des projets pratiques à inclure dans votre portfolio.
👉 Réseautage et Communautés
Le réseautage joue un rôle essentiel dans la recherche d’emploi. Rejoignez des communautés en ligne comme LinkedIn, où vous pouvez suivre des leaders d’opinion en analyse de données et participer à des discussions. Assistez à des meetups, des conférences ou des webinaires pour établir des contacts. De plus, envisagez rejoingnez des plateformes où des professionnels partagent des offres d’emploi, des conseils et des ressources. Établir des relations avec d’autres analystes de données peut ouvrir des portes vers des opportunités professionnelles que vous n’auriez pas trouvées autrement.
Expert 4
Conseils techniques
Apprendre toutes les compétences en data ?
Impossible !
Mais tu n’as pas besoin de tout savoir pour réussir.
Voici ce qu’il te faut vraiment pour te démarquer :
- Maîtriser les 3 piliers de la Data Analyse
- Créer ton programme personnalisé
1. Maîtriser les 3 piliers de la Data Analyse
💻 Le code : manipuler la donnée
Maîtriser SQL est incontournable pour manipuler et extraire des données, et un langage comme Python ou R est nécessaire pour conduire des analyses.
📊L’analyse : faire parler la donnée
Comprendre les statistiques de base (corrélations, régressions) est indispensable et te permettra d’extraire des insights précieux.
🗣️La communication : partager les résultats
Savoir utiliser des outils de visualisation de données (Tableau, Power BI) et adapter ton discours en fonction de ton interlocuteur est crucial.
2. Créer ton programme personnalisé
Il est facile de céder aux tendances et de vouloir tout apprendre. Cependant, ce n’est pas la bonne stratégie. Tu risques d’apprendre beaucoup de choses inutiles.
Pour rester concentré sur ton objectif, voici une méthode simple à suivre :
1. Liste des technologies utilisées par tes entreprises préférées. En général tu peux les trouver sur leur site internet ou sur Welcome To The Jungle.
2. Explore LinkedIn pour identifier les technologies et problématiques qui reviennent fréquemment dans les offres de poste qui t’intéressent.
3. Crée un tableau répertoriant les technologies et les problématiques les plus courantes.
4. Sélectionne les 5/10 sujets qui apparaissent le plus souvent. Les sujets peuvent être liés à une technologie, au code ou encore aux soft-skills.
5. Évalue ton niveau sur les différents sujets, pour évaluer les plus critiques.
6. Deviens expert sur les sujets qui apparaissent le plus souvent.
Par exemple, si Snowflake, SQL et la collaboration avec l’équipe marketing reviennent souvent, spécialise-toi sur les deux premiers et lis 5 articles de référence sur comment la data peut soutenir les stratégies marketing.
Conseils d’apprentissage
Si tu as besoin de confirmer ta maîtrise des 3 piliers de la data analyse, je te conseille de choisir une formation, comme Udacity, où tu auras une correction par un expert et qui se concentre sur la création de projet.
À la fin de ton certificat tu auras déjà un portfolio sérieux à montrer aux entreprises.
Maintenant si tu es plus avancé, je t’invite à reprendre la liste de ton programme personnalisé.
Normalement dans ta liste, tu as 3 grandes typologies :
Technologie (Google Cloud, Snowflake, Data Birds, Looker, etc).
Code & Méthodologie (SQL, Python, Machine Learning, Deep Learning, Scikit-learn, Tensorflow, etc).
Culture & Soft-skills (Anglais, collaboration avec les départements X ou Y, bonnes communications, etc.)
Pour la partie technologie :
En googlant tu trouveras toujours des sessions gratuites sur les technologies.
De cette manière j’ai pu apprendre DBT, BigQuery, ou encore me familiariser directement avec AWS, avant de les utiliser dans un cadre professionnel.
La plupart du temps, tu reçois un certificat que tu peux ajouter sur ton profil linkedin et ton CV.
Pour les parties Code & Méthodologie et Culture & Soft-skills :
Pour te démarquer tu as besoin de maîtriser le sujet et aussi de le démontrer. Il te faut donc désigner un projet qui va démontrer les skills.
Si tu veux vraiment te démarquer, choisis un projet qui te tient à cœur.
D’abord, pour une raison stratégique, en entretien on voit des myriades de Data Analyst qui ont tous fait des projets similaires.
Ensuite, si ton projet est personnel, il y a plus de chance que tu ailles au bout du projet, que tu cherches à l’optimiser, et donc que tu apprennes beaucoup plus.
Par exemple, quand j’ai voulu mieux comprendre l’utilisation des LLM, j’ai créé une application éducative pour mon fils de 6 ans.
Quand je copie-colle ses devoirs, le LLM me génère des histoires pour enfant dans l’univers que mon fils adore et ils incluent les exercices dans ce contexte ludique.
Un dernier conseil : n’attends pas!
Postule dès maintenant.
N’attends pas d’avoir tout appris.
En entretien, montre l’avancement de ton projet personnel.
Si tu échoues, demande des feedbacks, intègre-les, et postule à un poste similaire.
Atteins ton poste de rêve.
Pour aller plus loin!
Partagez l'article à vos réseaux: on Twitter on Facebook on LinkedIn
Je suis Jonas, un spécialiste passionné du Business Intelligence.
Je fais parler la donnée pour susciter des actions générant de la valeur pour le Business.
Je t'accompagne dans ton voyage vers l'excellence en Business Intelligence, en te transformant d'aspirant ou de débutant en expert BI.
You may also like

Top 8 des Conseils des Experts Power BI

Top 9 des conseils des Experts en Data Engineering
