Cheat Sheet n°3 :
DAX pour un Data Analyst
Apprenez les bases de DAX avec notre fiche de révision détaillée. Cette ressource pratique vous offre des explications claires et des exemples concrets pour chaque fonction DAX essentielle. Parfaite pour les débutants ou ceux qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances en analyse de données, cette fiche vous guidera pas à pas dans la maîtrise des expressions de Data Analysis (DAX).
Notre fiche de révision couvre toutes les fonctions DAX importantes telles que 💽 Vous y trouverez des exemples de calculs dynamiques, de manipulation de tables et de création de visualisations interactives dans Power BI. Téléchargez cette fiche indispensable pour réviser efficacement et renforcer vos compétences en DAX.
Un outil incontournable pour progresser rapidement et réussir dans le monde de l'analyse de données avec Power BI.
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REAC Data Analyst 2024 : ce qu'il faut retenir
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Il est conçu pour assurer une formation conforme aux exigences du marché du travail et pour guider les organismes de formation dans l’élaboration de leurs programmes.</p>\n", "post_body" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Qu'est-ce que le REAC Data Analyst ?</span></strong></h2>\n<p>Le REAC est un document officiel qui définit les compétences, les activités et les conditions d’exercice du métier de Data Analyst. Il est conçu pour assurer une formation conforme aux exigences du marché du travail et pour guider les organismes de formation dans l’élaboration de leurs programmes.</p>\n<!--more-->\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les compétences clés d'un Data Analyst en 2024</span></strong></h3>\n<p>Le nouveau REAC met en avant plusieurs compétences indispensables pour un Data Analyst :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Analyse des données :</strong> Maîtrise des techniques de nettoyage, transformation et visualisation des données pour extraire des insights pertinents.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Utilisation des outils et logiciels :</strong> Compétence dans des outils comme Python, R, SQL, Excel, et des plateformes de visualisation comme Power BI et Tableau.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Communication des résultats :</strong> Capacité à présenter les conclusions de manière claire et convaincante aux parties prenantes non techniques.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Gestion des données :</strong> Compréhension des principes de gestion des données, y compris la gouvernance et la sécurité des données.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Nouveautés du REAC 2024</span></strong></h3>\n<p>Le REAC 2024 introduit plusieurs nouveautés par rapport aux versions précédentes :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Focus sur l'IA et le Machine Learning :</strong> Intégration des compétences en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, reflétant l'importance croissante de ces technologies dans le traitement des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Éthique et RGPD :</strong> Accent mis sur les aspects éthiques de l'analyse des données et la conformité avec le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Compétences transversales :</strong> Importance des compétences en gestion de projet, en travail d'équipe et en communication.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Structure du titre professionnel Data Analyst (RNCP37429)</span></strong></h2>\n<p>Le titre professionnel de Data Analyst, référencé sous le code RNCP37429, est structuré en plusieurs blocs de compétences, chacun correspondant à une étape clé du processus d'analyse des données :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 1 : </strong>Collecte et préparation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 2 :</strong> Analyse exploratoire et descriptive.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 3 : </strong>Modélisation et interprétation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 4 : </strong>Communication et visualisation des résultats.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Modalités d’évaluation</span></strong></h3>\n<p>L'évaluation est composée de plusieurs épreuves destinées à vérifier l'acquisition des compétences de manière exhaustive. Elle comprend généralement :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Étude de cas :</strong> Analyse et résolution d'un problème complexe en utilisant les techniques d'analyse de données apprises durant la formation. Cette épreuve évalue la capacité à appliquer des compétences techniques et analytiques.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Présentation orale :</strong> Présentation des résultats de l'étude de cas devant un jury, suivie d'une session de questions-réponses. Cette épreuve permet d'évaluer l'habileté à communiquer efficacement des informations techniques à un public non technique.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Entretien professionnel :</strong> Un entretien avec un jury composé de professionnels du secteur pour discuter des compétences acquises, des projets réalisés et de l'aptitude à exercer le métier de Data Analyst.</li>\n</ul>\n<p>Les compétences transversales, telles que la gestion de projet, le travail en équipe et la communication, sont également évaluées tout au long de la formation et lors des épreuves finales. Ces compétences sont cruciales pour garantir une intégration réussie dans le milieu professionnel.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Pourquoi cette mise à jour est importante ?</span></strong></h2>\n<p>La mise à jour du REAC Data Analyst 2024 est cruciale, car elle s'aligne sur les évolutions rapides du domaine des données et les attentes des employeurs. Elle garantit que les professionnels formés selon ce référentiel possèdent les compétences nécessaires pour relever les défis actuels du marché.</p>\n<p>Il représente ainsi une étape significative pour la formation et la professionnalisation des Data Analysts. C’est, finalement, une feuille de route claire pour les compétences et les connaissances requises, assurant donc une meilleure adéquation entre la formation et les besoins réels des entreprises.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un Data Analyst aguerri qui saura relever tous les défis du REAC 2024 ? Alors consultez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\"> formation Data Analyst</a><span style=\"font-weight: bold;\"> </span>et prenez part à notre bootcamp de 5 mois pour apprendre à programmer en SQL, en Python et découvrir les secrets du machine learning.</p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Pour vous inscrire, </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</a></p>", "rss_summary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Qu'est-ce que le REAC Data Analyst ?</span></strong></h2>\n<p>Le REAC est un document officiel qui définit les compétences, les activités et les conditions d’exercice du métier de Data Analyst. 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Il est conçu pour assurer une formation conforme aux exigences du marché du travail et pour guider les organismes de formation dans l’élaboration de leurs programmes.</p>\n<!--more-->\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les compétences clés d'un Data Analyst en 2024</span></strong></h3>\n<p>Le nouveau REAC met en avant plusieurs compétences indispensables pour un Data Analyst :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Analyse des données :</strong> Maîtrise des techniques de nettoyage, transformation et visualisation des données pour extraire des insights pertinents.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Utilisation des outils et logiciels :</strong> Compétence dans des outils comme Python, R, SQL, Excel, et des plateformes de visualisation comme Power BI et Tableau.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Communication des résultats :</strong> Capacité à présenter les conclusions de manière claire et convaincante aux parties prenantes non techniques.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Gestion des données :</strong> Compréhension des principes de gestion des données, y compris la gouvernance et la sécurité des données.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Nouveautés du REAC 2024</span></strong></h3>\n<p>Le REAC 2024 introduit plusieurs nouveautés par rapport aux versions précédentes :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Focus sur l'IA et le Machine Learning :</strong> Intégration des compétences en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, reflétant l'importance croissante de ces technologies dans le traitement des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Éthique et RGPD :</strong> Accent mis sur les aspects éthiques de l'analyse des données et la conformité avec le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Compétences transversales :</strong> Importance des compétences en gestion de projet, en travail d'équipe et en communication.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Structure du titre professionnel Data Analyst (RNCP37429)</span></strong></h2>\n<p>Le titre professionnel de Data Analyst, référencé sous le code RNCP37429, est structuré en plusieurs blocs de compétences, chacun correspondant à une étape clé du processus d'analyse des données :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 1 : </strong>Collecte et préparation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 2 :</strong> Analyse exploratoire et descriptive.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 3 : </strong>Modélisation et interprétation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 4 : </strong>Communication et visualisation des résultats.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Modalités d’évaluation</span></strong></h3>\n<p>L'évaluation est composée de plusieurs épreuves destinées à vérifier l'acquisition des compétences de manière exhaustive. Elle comprend généralement :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Étude de cas :</strong> Analyse et résolution d'un problème complexe en utilisant les techniques d'analyse de données apprises durant la formation. Cette épreuve évalue la capacité à appliquer des compétences techniques et analytiques.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Présentation orale :</strong> Présentation des résultats de l'étude de cas devant un jury, suivie d'une session de questions-réponses. Cette épreuve permet d'évaluer l'habileté à communiquer efficacement des informations techniques à un public non technique.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Entretien professionnel :</strong> Un entretien avec un jury composé de professionnels du secteur pour discuter des compétences acquises, des projets réalisés et de l'aptitude à exercer le métier de Data Analyst.</li>\n</ul>\n<p>Les compétences transversales, telles que la gestion de projet, le travail en équipe et la communication, sont également évaluées tout au long de la formation et lors des épreuves finales. Ces compétences sont cruciales pour garantir une intégration réussie dans le milieu professionnel.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Pourquoi cette mise à jour est importante ?</span></strong></h2>\n<p>La mise à jour du REAC Data Analyst 2024 est cruciale, car elle s'aligne sur les évolutions rapides du domaine des données et les attentes des employeurs. Elle garantit que les professionnels formés selon ce référentiel possèdent les compétences nécessaires pour relever les défis actuels du marché.</p>\n<p>Il représente ainsi une étape significative pour la formation et la professionnalisation des Data Analysts. C’est, finalement, une feuille de route claire pour les compétences et les connaissances requises, assurant donc une meilleure adéquation entre la formation et les besoins réels des entreprises.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un Data Analyst aguerri qui saura relever tous les défis du REAC 2024 ? Alors consultez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\"> formation Data Analyst</a><span style=\"font-weight: bold;\"> </span>et prenez part à notre bootcamp de 5 mois pour apprendre à programmer en SQL, en Python et découvrir les secrets du machine learning.</p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Pour vous inscrire, </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</a></p>", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Qu'est-ce que le REAC Data Analyst ?</span></strong></h2>\n<p>Le REAC est un document officiel qui définit les compétences, les activités et les conditions d’exercice du métier de Data Analyst. Il est conçu pour assurer une formation conforme aux exigences du marché du travail et pour guider les organismes de formation dans l’élaboration de leurs programmes.</p>\n<!--more-->\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les compétences clés d'un Data Analyst en 2024</span></strong></h3>\n<p>Le nouveau REAC met en avant plusieurs compétences indispensables pour un Data Analyst :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Analyse des données :</strong> Maîtrise des techniques de nettoyage, transformation et visualisation des données pour extraire des insights pertinents.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Utilisation des outils et logiciels :</strong> Compétence dans des outils comme Python, R, SQL, Excel, et des plateformes de visualisation comme Power BI et Tableau.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Communication des résultats :</strong> Capacité à présenter les conclusions de manière claire et convaincante aux parties prenantes non techniques.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Gestion des données :</strong> Compréhension des principes de gestion des données, y compris la gouvernance et la sécurité des données.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Nouveautés du REAC 2024</span></strong></h3>\n<p>Le REAC 2024 introduit plusieurs nouveautés par rapport aux versions précédentes :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Focus sur l'IA et le Machine Learning :</strong> Intégration des compétences en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, reflétant l'importance croissante de ces technologies dans le traitement des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Éthique et RGPD :</strong> Accent mis sur les aspects éthiques de l'analyse des données et la conformité avec le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Compétences transversales :</strong> Importance des compétences en gestion de projet, en travail d'équipe et en communication.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Structure du titre professionnel Data Analyst (RNCP37429)</span></strong></h2>\n<p>Le titre professionnel de Data Analyst, référencé sous le code RNCP37429, est structuré en plusieurs blocs de compétences, chacun correspondant à une étape clé du processus d'analyse des données :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 1 : </strong>Collecte et préparation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 2 :</strong> Analyse exploratoire et descriptive.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 3 : </strong>Modélisation et interprétation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Bloc 4 : </strong>Communication et visualisation des résultats.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Modalités d’évaluation</span></strong></h3>\n<p>L'évaluation est composée de plusieurs épreuves destinées à vérifier l'acquisition des compétences de manière exhaustive. 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Elle garantit que les professionnels formés selon ce référentiel possèdent les compétences nécessaires pour relever les défis actuels du marché.</p>\n<p>Il représente ainsi une étape significative pour la formation et la professionnalisation des Data Analysts. C’est, finalement, une feuille de route claire pour les compétences et les connaissances requises, assurant donc une meilleure adéquation entre la formation et les besoins réels des entreprises.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un Data Analyst aguerri qui saura relever tous les défis du REAC 2024 ? 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Elle garantit que les professionnels formés selon ce référentiel possèdent les compétences nécessaires pour relever les défis actuels du marché.</p>\n<p>Il représente ainsi une étape significative pour la formation et la professionnalisation des Data Analysts. C’est, finalement, une feuille de route claire pour les compétences et les connaissances requises, assurant donc une meilleure adéquation entre la formation et les besoins réels des entreprises.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un Data Analyst aguerri qui saura relever tous les défis du REAC 2024 ? Alors consultez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\"> formation Data Analyst</a><span style=\"font-weight: bold;\"> </span>et prenez part à notre bootcamp de 5 mois pour apprendre à programmer en SQL, en Python et découvrir les secrets du machine learning.</p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Pour vous inscrire, </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</a></p>", "rssSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Qu'est-ce que le REAC Data Analyst ?</span></strong></h2>\n<p>Le REAC est un document officiel qui définit les compétences, les activités et les conditions d’exercice du métier de Data Analyst. Il est conçu pour assurer une formation conforme aux exigences du marché du travail et pour guider les organismes de formation dans l’élaboration de leurs programmes.</p>\n", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-08-10_Reac%20Data%20Analyst%202024.jpg", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1730412001219, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/e1a759df-acee-42ff-8619-51a9e47898ae.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/reac-data-analyst-2024-ce-quil-faut-retenir", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "REAC Data Analyst 2024 : ce qu'il faut retenir", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "topics" : [ 103173212302, 116313955723 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1723240800642, "updatedById" : 47318422, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/reac-data-analyst-2024-ce-quil-faut-retenir", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { } }) -
La boîte à outils du data analyst
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Voici les outils de data analyse les plus utilisés.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils pour maîtriser l'accès et la gestion des données</span></strong></h2>\n<p>L'accès et la gestion des données constituent une partie cruciale du travail d'un data analyst. Cela implique de savoir comment extraire et manipuler les données, mais aussi de comprendre les systèmes de gestion de bases de données.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Python et R pour l’extraction et manipulation de données</span></strong></h3>\n<p>Python et R sont les piliers de l'extraction et de la manipulation de données. </p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Python</span>, avec ses bibliothèques comme <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" style=\"font-weight: bold;\">Pandas</a> et <a href=\"https://numpy.org/\" style=\"font-weight: bold;\">NumPy</a>, offre des structures de données et des fonctions d'analyse qui facilitent leur manipulation des données. <span style=\"font-weight: bold;\">Pandas</span> est particulièrement apprécié pour sa facilité d'utilisation dans le nettoyage, la transformation et la manipulation de grandes séries de données avec son objet <span style=\"font-weight: bold;\">DataFrame. </span>NumPy complète cet ensemble en offrant un support pour les grandes matrices et les tableaux multidimensionnels, essentiels pour les calculs numériques complexes.</p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">R</span> est valorisé pour ses capacités statistiques avancées. Il est utilisé pour effectuer des analyses exploratoires, tester des hypothèses statistiques et préparer des ensembles de données pour des analyses approfondies.</p>\n<p> </p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Maîtriser le fonctionnement des bases de données</span></strong></h3>\n<p>Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) comme <span style=\"font-weight: bold;\">PostgreSQL</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">Oracle</span> sont essentiels pour les data analysts, car ils facilitent la manipulation structurée des données à l'aide du langage <span style=\"font-weight: bold;\">SQL</span>. Ces outils sont essentiels pour l'insertion, la mise à jour, et la récupération des données, tout en maintenant leur intégrité et sécurité.</p>\n<p>En complément, les plateformes cloud telles que <a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> et <span style=\"font-weight: normal;\">Amazon Redshift </span>sont des solutions incontournables pour le traitement de données à grande échelle. <span style=\"font-weight: normal;\">Snowflake</span> facilite les opérations simultanées sur les données grâce à son architecture cloud distincte, alors qu'<a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" style=\"font-weight: bold;\">Amazon Redshift</a> se spécialise dans le traitement accéléré de vastes ensembles de données, optimisant ainsi la rapidité et la rentabilité des analyses.<br><br><a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> est utile si vous avez besoin de flexibilité dans le traitement de charges de travail simultanées. En revanche, si votre priorité est le traitement rapide de grandes quantités de données pour des analyses complexes à un coût compétitif, <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Amazon</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Redshift</span></a> pourrait être la meilleure option.</p>\n<p> </p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils avancés pour explorer les données<br></span></strong></h2>\n<p>Lorsque les volumes de données augmentent et que les demandes en matière d'analytique deviennent plus complexes, les data analysts doivent se tourner vers des outils avancés. Cela inclut l'automatisation des processus de données, l'utilisation du machine learning pour les prédictions, et le traitement des big data en temps réel.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Pour l’automatisation et le Machine Learning<br></span></strong></h3>\n<p>Pour maximiser l'efficacité dans le traitement des données, les outils comme <a href=\"https://www.alteryx.com/fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span></a> offrent des solutions puissantes d'automatisation qui réduisent les tâches répétitives et permettent aux analystes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques. <span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span> permet de combiner des données de diverses sources, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse sans nécessiter de codage intensif.<br><br>En parallèle, le machine learning est devenu un incontournable pour les analyses prédictives, où <a href=\"https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">SAS</span></a> excelle. Ce type d’outils permet de générer des modèles qui peuvent prévoir des événements futurs avec une grande précision.<br><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span></a>, développé par Google, est un autre outil essentiel pour ceux qui travaillent avec le machine learning. C’est une bibliothèque open source dédiée au calcul numérique.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Les outils du Big Data et du traitement de données en temps réel<br><br></span></strong></h3>\n<p>L'univers du big data requiert des solutions capables de traiter et d'analyser des volumes de données massifs en temps réel. <a href=\"https://hadoop.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Hadoop</span></a> est un framework conçu pour le stockage distribué et le traitement de grandes quantités de données sur des clusters de machines simples.<br><br><a href=\"https://spark.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark</span></a>, quant à lui, est souvent utilisé en complément de <span style=\"font-weight: bold;\">Hadoop</span> pour permettre un traitement des données plus rapide. <span style=\"font-weight: bold;\">Spark</span> est particulièrement performant pour des applications qui nécessitent des analyses en temps réel.<br><br>Enfin, <a href=\"https://jupyter.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Jupyter</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Notebooks</span></a> est un outil indispensable pour la documentation et le partage de code dans les communautés de data science. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents qui contiennent du code vivant, des équations, des visualisations et du texte explicatif. C’est un point crucial dans des projets de recherche et pour l'éducation en data science qui nécessitent de la collaboration.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">L'intégration de données via les API : un point à ne pas négliger<br></span></strong></h2>\n<p>Aujourd’hui, les API (Interfaces de Programmation d'Applications) sont devenues indispensables pour intégrer les données. Elles permettent de fluidifier les échanges de données entre différents systèmes, en fournissant aux data analysts des outils dynamiques pour manipuler et accéder aux informations.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Optimiser de l'accès et de l'intégration des données via les API<br><br></span></strong></h3>\n<p>Les API, telles que celles offertes par Google Maps ou Facebook, sont des catalyseurs pour enrichir les applications avec des données externes. <a href=\"https://developers.google.com/maps/apis-by-platform?hl=fr\" style=\"font-weight: bold;\">L'API de Google Maps</a>, par exemple, permet l'intégration de données géographiques précises. De même, l'<a href=\"https://developers.facebook.com/docs/graph-api?locale=fr_FR\" style=\"font-weight: bold;\">API de Facebook</a> enrichit les ensembles de données avec des insights démographiques et comportementaux précieux.</p>\n<p>Des outils comme <span style=\"font-weight: bold;\">Informatica</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">MuleSoft </span>sont également importants à connaître. Informatica aide à nettoyer, normaliser et préparer les données pour l'analyse, tandis que MuleSoft propose une infrastructure permettant aux entreprises de créer des architectures de données flexibles.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">La visualisation de données : Tableau, Power BI & Looker<br></span></strong></h2>\n<p>Visualiser et présenter les données de manière efficace et intuitive est fondamental pour les data analysts. Les outils de visualisation de données et de Business Intelligence (BI) transforment les données complexes en visualisations claires et engageantes qui facilitent la prise de décision. Sans une bonne visualisation, le travail préalable est inutile.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Élaboration de dashboards et de rapports avec des outils de BI<br><br></span></strong></h3>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Des solutions avancées telles que <a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span></a>, <a href=\"https://www.microsoft.com/fr-fr/power-platform/products/power-bi/landing/free-account?ef_id=_k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&OCID=AIDcmms35ch80f_SEM__k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span></a>, et <a href=\"https://lookerstudio.google.com/u/0/navigation/reporting\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span></a> redéfinissent les standards de la visualisation de données. </span><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> permet une exploration visuelle intuitive grâce à son interface glisser-déposer, </span><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> intègre des données de multiples sources pour fournir des analyses en temps réel via une interface conviviale, et </span><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span><span style=\"color: #0d0d0d;\">, avec sa plateforme basée sur le cloud, facilite la construction, le partage et la collaboration sur des visualisations de données. </span></p>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Ces plateformes permettent non seulement de présenter des données, mais aussi de narrer une histoire à travers elles, un point crucial pour soutenir des décisions stratégiques et la communication.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">L’analyse et la visualisation des données vous passionne ? Alors inscrivez-vous dès maintenant à notre formation intensive pour devenir </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst en 5 mois</a><span style=\"color: #000000;\"> ou suivez notre </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-power-bi\" style=\"font-weight: bold;\">formation Power BI</a><span style=\"color: #000000;\"> en ligne.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Vous apprendrez, en compagnie d’experts, à faire parler les data comme personne. <br><br>Pour vous inscrire, <a href=\"/fr-fr/candidature\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</span></a></span></p>\n<p> </p>", "rss_summary" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>\n", "rss_body" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>\n<!--more-->\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>la gestion de bases de données,</strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>le traitement et l’analyse des données, </strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>leur visualisation,</strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>et l’intégration des données via les API.</strong></li>\n</ul>\n<p>Ces compétences sont cruciales pour transformer des quantités massives de données brutes en insights précieux qui pourront influencer les décisions stratégiques des organisations. Voici les outils de data analyse les plus utilisés.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils pour maîtriser l'accès et la gestion des données</span></strong></h2>\n<p>L'accès et la gestion des données constituent une partie cruciale du travail d'un data analyst. Cela implique de savoir comment extraire et manipuler les données, mais aussi de comprendre les systèmes de gestion de bases de données.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Python et R pour l’extraction et manipulation de données</span></strong></h3>\n<p>Python et R sont les piliers de l'extraction et de la manipulation de données. </p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Python</span>, avec ses bibliothèques comme <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" style=\"font-weight: bold;\">Pandas</a> et <a href=\"https://numpy.org/\" style=\"font-weight: bold;\">NumPy</a>, offre des structures de données et des fonctions d'analyse qui facilitent leur manipulation des données. <span style=\"font-weight: bold;\">Pandas</span> est particulièrement apprécié pour sa facilité d'utilisation dans le nettoyage, la transformation et la manipulation de grandes séries de données avec son objet <span style=\"font-weight: bold;\">DataFrame. </span>NumPy complète cet ensemble en offrant un support pour les grandes matrices et les tableaux multidimensionnels, essentiels pour les calculs numériques complexes.</p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">R</span> est valorisé pour ses capacités statistiques avancées. 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Ces outils sont essentiels pour l'insertion, la mise à jour, et la récupération des données, tout en maintenant leur intégrité et sécurité.</p>\n<p>En complément, les plateformes cloud telles que <a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> et <span style=\"font-weight: normal;\">Amazon Redshift </span>sont des solutions incontournables pour le traitement de données à grande échelle. <span style=\"font-weight: normal;\">Snowflake</span> facilite les opérations simultanées sur les données grâce à son architecture cloud distincte, alors qu'<a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" style=\"font-weight: bold;\">Amazon Redshift</a> se spécialise dans le traitement accéléré de vastes ensembles de données, optimisant ainsi la rapidité et la rentabilité des analyses.<br><br><a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> est utile si vous avez besoin de flexibilité dans le traitement de charges de travail simultanées. En revanche, si votre priorité est le traitement rapide de grandes quantités de données pour des analyses complexes à un coût compétitif, <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Amazon</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Redshift</span></a> pourrait être la meilleure option.</p>\n<p> </p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils avancés pour explorer les données<br></span></strong></h2>\n<p>Lorsque les volumes de données augmentent et que les demandes en matière d'analytique deviennent plus complexes, les data analysts doivent se tourner vers des outils avancés. Cela inclut l'automatisation des processus de données, l'utilisation du machine learning pour les prédictions, et le traitement des big data en temps réel.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Pour l’automatisation et le Machine Learning<br></span></strong></h3>\n<p>Pour maximiser l'efficacité dans le traitement des données, les outils comme <a href=\"https://www.alteryx.com/fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span></a> offrent des solutions puissantes d'automatisation qui réduisent les tâches répétitives et permettent aux analystes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques. <span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span> permet de combiner des données de diverses sources, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse sans nécessiter de codage intensif.<br><br>En parallèle, le machine learning est devenu un incontournable pour les analyses prédictives, où <a href=\"https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">SAS</span></a> excelle. Ce type d’outils permet de générer des modèles qui peuvent prévoir des événements futurs avec une grande précision.<br><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span></a>, développé par Google, est un autre outil essentiel pour ceux qui travaillent avec le machine learning. C’est une bibliothèque open source dédiée au calcul numérique.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Les outils du Big Data et du traitement de données en temps réel<br><br></span></strong></h3>\n<p>L'univers du big data requiert des solutions capables de traiter et d'analyser des volumes de données massifs en temps réel. <a href=\"https://hadoop.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Hadoop</span></a> est un framework conçu pour le stockage distribué et le traitement de grandes quantités de données sur des clusters de machines simples.<br><br><a href=\"https://spark.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark</span></a>, quant à lui, est souvent utilisé en complément de <span style=\"font-weight: bold;\">Hadoop</span> pour permettre un traitement des données plus rapide. <span style=\"font-weight: bold;\">Spark</span> est particulièrement performant pour des applications qui nécessitent des analyses en temps réel.<br><br>Enfin, <a href=\"https://jupyter.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Jupyter</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Notebooks</span></a> est un outil indispensable pour la documentation et le partage de code dans les communautés de data science. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents qui contiennent du code vivant, des équations, des visualisations et du texte explicatif. C’est un point crucial dans des projets de recherche et pour l'éducation en data science qui nécessitent de la collaboration.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">L'intégration de données via les API : un point à ne pas négliger<br></span></strong></h2>\n<p>Aujourd’hui, les API (Interfaces de Programmation d'Applications) sont devenues indispensables pour intégrer les données. Elles permettent de fluidifier les échanges de données entre différents systèmes, en fournissant aux data analysts des outils dynamiques pour manipuler et accéder aux informations.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Optimiser de l'accès et de l'intégration des données via les API<br><br></span></strong></h3>\n<p>Les API, telles que celles offertes par Google Maps ou Facebook, sont des catalyseurs pour enrichir les applications avec des données externes. <a href=\"https://developers.google.com/maps/apis-by-platform?hl=fr\" style=\"font-weight: bold;\">L'API de Google Maps</a>, par exemple, permet l'intégration de données géographiques précises. De même, l'<a href=\"https://developers.facebook.com/docs/graph-api?locale=fr_FR\" style=\"font-weight: bold;\">API de Facebook</a> enrichit les ensembles de données avec des insights démographiques et comportementaux précieux.</p>\n<p>Des outils comme <span style=\"font-weight: bold;\">Informatica</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">MuleSoft </span>sont également importants à connaître. Informatica aide à nettoyer, normaliser et préparer les données pour l'analyse, tandis que MuleSoft propose une infrastructure permettant aux entreprises de créer des architectures de données flexibles.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">La visualisation de données : Tableau, Power BI & Looker<br></span></strong></h2>\n<p>Visualiser et présenter les données de manière efficace et intuitive est fondamental pour les data analysts. Les outils de visualisation de données et de Business Intelligence (BI) transforment les données complexes en visualisations claires et engageantes qui facilitent la prise de décision. Sans une bonne visualisation, le travail préalable est inutile.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Élaboration de dashboards et de rapports avec des outils de BI<br><br></span></strong></h3>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Des solutions avancées telles que <a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span></a>, <a href=\"https://www.microsoft.com/fr-fr/power-platform/products/power-bi/landing/free-account?ef_id=_k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&OCID=AIDcmms35ch80f_SEM__k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span></a>, et <a href=\"https://lookerstudio.google.com/u/0/navigation/reporting\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span></a> redéfinissent les standards de la visualisation de données. </span><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> permet une exploration visuelle intuitive grâce à son interface glisser-déposer, </span><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> intègre des données de multiples sources pour fournir des analyses en temps réel via une interface conviviale, et </span><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span><span style=\"color: #0d0d0d;\">, avec sa plateforme basée sur le cloud, facilite la construction, le partage et la collaboration sur des visualisations de données. </span></p>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Ces plateformes permettent non seulement de présenter des données, mais aussi de narrer une histoire à travers elles, un point crucial pour soutenir des décisions stratégiques et la communication.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">L’analyse et la visualisation des données vous passionne ? Alors inscrivez-vous dès maintenant à notre formation intensive pour devenir </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst en 5 mois</a><span style=\"color: #000000;\"> ou suivez notre </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-power-bi\" style=\"font-weight: bold;\">formation Power BI</a><span style=\"color: #000000;\"> en ligne.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Vous apprendrez, en compagnie d’experts, à faire parler les data comme personne. <br><br>Pour vous inscrire, <a href=\"/fr-fr/candidature\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</span></a></span></p>\n<p> </p>", "tag_ids" : [ 103173212302, 116313955723 ], "topic_ids" : [ 103173212302, 116313955723 ], "enable_google_amp_output_override" : false, "generate_json_ld_enabled" : true, "blog_post_schedule_task_uid" : null, "blog_publish_to_social_media_task" : "DONE_NOT_SENT", "blog_publish_instant_email_task_uid" : null, "blog_publish_instant_email_campaign_id" : null, "blog_publish_instant_email_retry_count" : null, "keywords" : [ ], "composition_id" : 0, "is_crawlable_by_bots" : false, "meta_description" : "Dans un monde “data-driven”, les data analysts jouent un rôle crucial en transformant de vastes quantités de données brutes en insights actionnables. 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Voici les outils de data analyse les plus utilisés.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils pour maîtriser l'accès et la gestion des données</span></strong></h2>\n<p>L'accès et la gestion des données constituent une partie cruciale du travail d'un data analyst. Cela implique de savoir comment extraire et manipuler les données, mais aussi de comprendre les systèmes de gestion de bases de données.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Python et R pour l’extraction et manipulation de données</span></strong></h3>\n<p>Python et R sont les piliers de l'extraction et de la manipulation de données. </p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Python</span>, avec ses bibliothèques comme <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" style=\"font-weight: bold;\">Pandas</a> et <a href=\"https://numpy.org/\" style=\"font-weight: bold;\">NumPy</a>, offre des structures de données et des fonctions d'analyse qui facilitent leur manipulation des données. <span style=\"font-weight: bold;\">Pandas</span> est particulièrement apprécié pour sa facilité d'utilisation dans le nettoyage, la transformation et la manipulation de grandes séries de données avec son objet <span style=\"font-weight: bold;\">DataFrame. </span>NumPy complète cet ensemble en offrant un support pour les grandes matrices et les tableaux multidimensionnels, essentiels pour les calculs numériques complexes.</p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">R</span> est valorisé pour ses capacités statistiques avancées. Il est utilisé pour effectuer des analyses exploratoires, tester des hypothèses statistiques et préparer des ensembles de données pour des analyses approfondies.</p>\n<p> </p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Maîtriser le fonctionnement des bases de données</span></strong></h3>\n<p>Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) comme <span style=\"font-weight: bold;\">PostgreSQL</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">Oracle</span> sont essentiels pour les data analysts, car ils facilitent la manipulation structurée des données à l'aide du langage <span style=\"font-weight: bold;\">SQL</span>. Ces outils sont essentiels pour l'insertion, la mise à jour, et la récupération des données, tout en maintenant leur intégrité et sécurité.</p>\n<p>En complément, les plateformes cloud telles que <a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> et <span style=\"font-weight: normal;\">Amazon Redshift </span>sont des solutions incontournables pour le traitement de données à grande échelle. <span style=\"font-weight: normal;\">Snowflake</span> facilite les opérations simultanées sur les données grâce à son architecture cloud distincte, alors qu'<a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" style=\"font-weight: bold;\">Amazon Redshift</a> se spécialise dans le traitement accéléré de vastes ensembles de données, optimisant ainsi la rapidité et la rentabilité des analyses.<br><br><a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> est utile si vous avez besoin de flexibilité dans le traitement de charges de travail simultanées. En revanche, si votre priorité est le traitement rapide de grandes quantités de données pour des analyses complexes à un coût compétitif, <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Amazon</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Redshift</span></a> pourrait être la meilleure option.</p>\n<p> </p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils avancés pour explorer les données<br></span></strong></h2>\n<p>Lorsque les volumes de données augmentent et que les demandes en matière d'analytique deviennent plus complexes, les data analysts doivent se tourner vers des outils avancés. Cela inclut l'automatisation des processus de données, l'utilisation du machine learning pour les prédictions, et le traitement des big data en temps réel.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Pour l’automatisation et le Machine Learning<br></span></strong></h3>\n<p>Pour maximiser l'efficacité dans le traitement des données, les outils comme <a href=\"https://www.alteryx.com/fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span></a> offrent des solutions puissantes d'automatisation qui réduisent les tâches répétitives et permettent aux analystes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques. <span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span> permet de combiner des données de diverses sources, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse sans nécessiter de codage intensif.<br><br>En parallèle, le machine learning est devenu un incontournable pour les analyses prédictives, où <a href=\"https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">SAS</span></a> excelle. Ce type d’outils permet de générer des modèles qui peuvent prévoir des événements futurs avec une grande précision.<br><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span></a>, développé par Google, est un autre outil essentiel pour ceux qui travaillent avec le machine learning. C’est une bibliothèque open source dédiée au calcul numérique.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Les outils du Big Data et du traitement de données en temps réel<br><br></span></strong></h3>\n<p>L'univers du big data requiert des solutions capables de traiter et d'analyser des volumes de données massifs en temps réel. <a href=\"https://hadoop.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Hadoop</span></a> est un framework conçu pour le stockage distribué et le traitement de grandes quantités de données sur des clusters de machines simples.<br><br><a href=\"https://spark.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark</span></a>, quant à lui, est souvent utilisé en complément de <span style=\"font-weight: bold;\">Hadoop</span> pour permettre un traitement des données plus rapide. <span style=\"font-weight: bold;\">Spark</span> est particulièrement performant pour des applications qui nécessitent des analyses en temps réel.<br><br>Enfin, <a href=\"https://jupyter.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Jupyter</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Notebooks</span></a> est un outil indispensable pour la documentation et le partage de code dans les communautés de data science. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents qui contiennent du code vivant, des équations, des visualisations et du texte explicatif. C’est un point crucial dans des projets de recherche et pour l'éducation en data science qui nécessitent de la collaboration.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">L'intégration de données via les API : un point à ne pas négliger<br></span></strong></h2>\n<p>Aujourd’hui, les API (Interfaces de Programmation d'Applications) sont devenues indispensables pour intégrer les données. Elles permettent de fluidifier les échanges de données entre différents systèmes, en fournissant aux data analysts des outils dynamiques pour manipuler et accéder aux informations.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Optimiser de l'accès et de l'intégration des données via les API<br><br></span></strong></h3>\n<p>Les API, telles que celles offertes par Google Maps ou Facebook, sont des catalyseurs pour enrichir les applications avec des données externes. <a href=\"https://developers.google.com/maps/apis-by-platform?hl=fr\" style=\"font-weight: bold;\">L'API de Google Maps</a>, par exemple, permet l'intégration de données géographiques précises. De même, l'<a href=\"https://developers.facebook.com/docs/graph-api?locale=fr_FR\" style=\"font-weight: bold;\">API de Facebook</a> enrichit les ensembles de données avec des insights démographiques et comportementaux précieux.</p>\n<p>Des outils comme <span style=\"font-weight: bold;\">Informatica</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">MuleSoft </span>sont également importants à connaître. Informatica aide à nettoyer, normaliser et préparer les données pour l'analyse, tandis que MuleSoft propose une infrastructure permettant aux entreprises de créer des architectures de données flexibles.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">La visualisation de données : Tableau, Power BI & Looker<br></span></strong></h2>\n<p>Visualiser et présenter les données de manière efficace et intuitive est fondamental pour les data analysts. Les outils de visualisation de données et de Business Intelligence (BI) transforment les données complexes en visualisations claires et engageantes qui facilitent la prise de décision. Sans une bonne visualisation, le travail préalable est inutile.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Élaboration de dashboards et de rapports avec des outils de BI<br><br></span></strong></h3>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Des solutions avancées telles que <a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span></a>, <a href=\"https://www.microsoft.com/fr-fr/power-platform/products/power-bi/landing/free-account?ef_id=_k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&OCID=AIDcmms35ch80f_SEM__k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span></a>, et <a href=\"https://lookerstudio.google.com/u/0/navigation/reporting\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span></a> redéfinissent les standards de la visualisation de données. </span><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> permet une exploration visuelle intuitive grâce à son interface glisser-déposer, </span><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> intègre des données de multiples sources pour fournir des analyses en temps réel via une interface conviviale, et </span><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span><span style=\"color: #0d0d0d;\">, avec sa plateforme basée sur le cloud, facilite la construction, le partage et la collaboration sur des visualisations de données. </span></p>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Ces plateformes permettent non seulement de présenter des données, mais aussi de narrer une histoire à travers elles, un point crucial pour soutenir des décisions stratégiques et la communication.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">L’analyse et la visualisation des données vous passionne ? Alors inscrivez-vous dès maintenant à notre formation intensive pour devenir </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst en 5 mois</a><span style=\"color: #000000;\"> ou suivez notre </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-power-bi\" style=\"font-weight: bold;\">formation Power BI</a><span style=\"color: #000000;\"> en ligne.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Vous apprendrez, en compagnie d’experts, à faire parler les data comme personne. <br><br>Pour vous inscrire, <a href=\"/fr-fr/candidature\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</span></a></span></p>\n<p> </p>", "postBodyRss" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>\n<!--more-->\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>la gestion de bases de données,</strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>le traitement et l’analyse des données, </strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>leur visualisation,</strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>et l’intégration des données via les API.</strong></li>\n</ul>\n<p>Ces compétences sont cruciales pour transformer des quantités massives de données brutes en insights précieux qui pourront influencer les décisions stratégiques des organisations. Voici les outils de data analyse les plus utilisés.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils pour maîtriser l'accès et la gestion des données</span></strong></h2>\n<p>L'accès et la gestion des données constituent une partie cruciale du travail d'un data analyst. Cela implique de savoir comment extraire et manipuler les données, mais aussi de comprendre les systèmes de gestion de bases de données.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Python et R pour l’extraction et manipulation de données</span></strong></h3>\n<p>Python et R sont les piliers de l'extraction et de la manipulation de données. </p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Python</span>, avec ses bibliothèques comme <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" style=\"font-weight: bold;\">Pandas</a> et <a href=\"https://numpy.org/\" style=\"font-weight: bold;\">NumPy</a>, offre des structures de données et des fonctions d'analyse qui facilitent leur manipulation des données. <span style=\"font-weight: bold;\">Pandas</span> est particulièrement apprécié pour sa facilité d'utilisation dans le nettoyage, la transformation et la manipulation de grandes séries de données avec son objet <span style=\"font-weight: bold;\">DataFrame. </span>NumPy complète cet ensemble en offrant un support pour les grandes matrices et les tableaux multidimensionnels, essentiels pour les calculs numériques complexes.</p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">R</span> est valorisé pour ses capacités statistiques avancées. Il est utilisé pour effectuer des analyses exploratoires, tester des hypothèses statistiques et préparer des ensembles de données pour des analyses approfondies.</p>\n<p> </p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Maîtriser le fonctionnement des bases de données</span></strong></h3>\n<p>Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) comme <span style=\"font-weight: bold;\">PostgreSQL</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">Oracle</span> sont essentiels pour les data analysts, car ils facilitent la manipulation structurée des données à l'aide du langage <span style=\"font-weight: bold;\">SQL</span>. Ces outils sont essentiels pour l'insertion, la mise à jour, et la récupération des données, tout en maintenant leur intégrité et sécurité.</p>\n<p>En complément, les plateformes cloud telles que <a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> et <span style=\"font-weight: normal;\">Amazon Redshift </span>sont des solutions incontournables pour le traitement de données à grande échelle. <span style=\"font-weight: normal;\">Snowflake</span> facilite les opérations simultanées sur les données grâce à son architecture cloud distincte, alors qu'<a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" style=\"font-weight: bold;\">Amazon Redshift</a> se spécialise dans le traitement accéléré de vastes ensembles de données, optimisant ainsi la rapidité et la rentabilité des analyses.<br><br><a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> est utile si vous avez besoin de flexibilité dans le traitement de charges de travail simultanées. En revanche, si votre priorité est le traitement rapide de grandes quantités de données pour des analyses complexes à un coût compétitif, <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Amazon</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Redshift</span></a> pourrait être la meilleure option.</p>\n<p> </p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils avancés pour explorer les données<br></span></strong></h2>\n<p>Lorsque les volumes de données augmentent et que les demandes en matière d'analytique deviennent plus complexes, les data analysts doivent se tourner vers des outils avancés. Cela inclut l'automatisation des processus de données, l'utilisation du machine learning pour les prédictions, et le traitement des big data en temps réel.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Pour l’automatisation et le Machine Learning<br></span></strong></h3>\n<p>Pour maximiser l'efficacité dans le traitement des données, les outils comme <a href=\"https://www.alteryx.com/fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span></a> offrent des solutions puissantes d'automatisation qui réduisent les tâches répétitives et permettent aux analystes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques. <span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span> permet de combiner des données de diverses sources, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse sans nécessiter de codage intensif.<br><br>En parallèle, le machine learning est devenu un incontournable pour les analyses prédictives, où <a href=\"https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">SAS</span></a> excelle. Ce type d’outils permet de générer des modèles qui peuvent prévoir des événements futurs avec une grande précision.<br><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span></a>, développé par Google, est un autre outil essentiel pour ceux qui travaillent avec le machine learning. C’est une bibliothèque open source dédiée au calcul numérique.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Les outils du Big Data et du traitement de données en temps réel<br><br></span></strong></h3>\n<p>L'univers du big data requiert des solutions capables de traiter et d'analyser des volumes de données massifs en temps réel. <a href=\"https://hadoop.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Hadoop</span></a> est un framework conçu pour le stockage distribué et le traitement de grandes quantités de données sur des clusters de machines simples.<br><br><a href=\"https://spark.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark</span></a>, quant à lui, est souvent utilisé en complément de <span style=\"font-weight: bold;\">Hadoop</span> pour permettre un traitement des données plus rapide. <span style=\"font-weight: bold;\">Spark</span> est particulièrement performant pour des applications qui nécessitent des analyses en temps réel.<br><br>Enfin, <a href=\"https://jupyter.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Jupyter</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Notebooks</span></a> est un outil indispensable pour la documentation et le partage de code dans les communautés de data science. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents qui contiennent du code vivant, des équations, des visualisations et du texte explicatif. C’est un point crucial dans des projets de recherche et pour l'éducation en data science qui nécessitent de la collaboration.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">L'intégration de données via les API : un point à ne pas négliger<br></span></strong></h2>\n<p>Aujourd’hui, les API (Interfaces de Programmation d'Applications) sont devenues indispensables pour intégrer les données. Elles permettent de fluidifier les échanges de données entre différents systèmes, en fournissant aux data analysts des outils dynamiques pour manipuler et accéder aux informations.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Optimiser de l'accès et de l'intégration des données via les API<br><br></span></strong></h3>\n<p>Les API, telles que celles offertes par Google Maps ou Facebook, sont des catalyseurs pour enrichir les applications avec des données externes. <a href=\"https://developers.google.com/maps/apis-by-platform?hl=fr\" style=\"font-weight: bold;\">L'API de Google Maps</a>, par exemple, permet l'intégration de données géographiques précises. De même, l'<a href=\"https://developers.facebook.com/docs/graph-api?locale=fr_FR\" style=\"font-weight: bold;\">API de Facebook</a> enrichit les ensembles de données avec des insights démographiques et comportementaux précieux.</p>\n<p>Des outils comme <span style=\"font-weight: bold;\">Informatica</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">MuleSoft </span>sont également importants à connaître. Informatica aide à nettoyer, normaliser et préparer les données pour l'analyse, tandis que MuleSoft propose une infrastructure permettant aux entreprises de créer des architectures de données flexibles.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">La visualisation de données : Tableau, Power BI & Looker<br></span></strong></h2>\n<p>Visualiser et présenter les données de manière efficace et intuitive est fondamental pour les data analysts. Les outils de visualisation de données et de Business Intelligence (BI) transforment les données complexes en visualisations claires et engageantes qui facilitent la prise de décision. Sans une bonne visualisation, le travail préalable est inutile.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Élaboration de dashboards et de rapports avec des outils de BI<br><br></span></strong></h3>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Des solutions avancées telles que <a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span></a>, <a href=\"https://www.microsoft.com/fr-fr/power-platform/products/power-bi/landing/free-account?ef_id=_k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&OCID=AIDcmms35ch80f_SEM__k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span></a>, et <a href=\"https://lookerstudio.google.com/u/0/navigation/reporting\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span></a> redéfinissent les standards de la visualisation de données. </span><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> permet une exploration visuelle intuitive grâce à son interface glisser-déposer, </span><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> intègre des données de multiples sources pour fournir des analyses en temps réel via une interface conviviale, et </span><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span><span style=\"color: #0d0d0d;\">, avec sa plateforme basée sur le cloud, facilite la construction, le partage et la collaboration sur des visualisations de données. </span></p>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Ces plateformes permettent non seulement de présenter des données, mais aussi de narrer une histoire à travers elles, un point crucial pour soutenir des décisions stratégiques et la communication.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">L’analyse et la visualisation des données vous passionne ? Alors inscrivez-vous dès maintenant à notre formation intensive pour devenir </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst en 5 mois</a><span style=\"color: #000000;\"> ou suivez notre </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-power-bi\" style=\"font-weight: bold;\">formation Power BI</a><span style=\"color: #000000;\"> en ligne.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Vous apprendrez, en compagnie d’experts, à faire parler les data comme personne. <br><br>Pour vous inscrire, <a href=\"/fr-fr/candidature\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</span></a></span></p>\n<p> </p>", "postEmailContent" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>", "postFeaturedImageIfEnabled" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_LA%20BO%C3%8ETE%20%C3%80%20OUTILS%20DU%20DATA%20ANALYST.jpg", "postListContent" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>", "postListSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_LA%20BO%C3%8ETE%20%C3%80%20OUTILS%20DU%20DATA%20ANALYST.jpg", "postRssContent" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>", "postRssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_LA%20BO%C3%8ETE%20%C3%80%20OUTILS%20DU%20DATA%20ANALYST.jpg", "postSummary" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>\n", "postSummaryRss" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>", "postTemplate" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "previewImageSrc" : null, "previewKey" : "usbWALcQ", "previousPostFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_COMMENT%20TROUVER%20UN%20CONTRAT%20DE%20PROFESSIONNALISATION%20EN%20TANT%20QUE%20D%C3%89VELOPPEUR%20WEB.jpg", "previousPostFeaturedImageAltText" : "contrat de professionnalisation développeur web", "previousPostName" : "Comment trouver un contrat de professionnalisation en tant que développeur web ?", "previousPostSlug" : "fr-fr/blog/comment-trouver-un-contrat-de-professionnalisation-en-tant-que-développeur-web", "processingStatus" : "PUBLISHED", "propertyForDynamicPageCanonicalUrl" : null, "propertyForDynamicPageFeaturedImage" : null, "propertyForDynamicPageMetaDescription" : null, "propertyForDynamicPageSlug" : null, "propertyForDynamicPageTitle" : null, "publicAccessRules" : [ ], "publicAccessRulesEnabled" : false, "publishDate" : 1717279200000, "publishDateLocalTime" : 1717279200000, "publishDateLocalized" : { "date" : 1717279200000, "format" : "dd/MM/YYYY", "language" : null }, "publishImmediately" : false, "publishTimezoneOffset" : null, "publishedAt" : 1717279200825, "publishedByEmail" : null, "publishedById" : 47318422, "publishedByName" : null, "publishedUrl" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/la-boite-a-outils-du-data-analyst", "resolvedDomain" : "www.wildcodeschool.com", "resolvedLanguage" : null, "rssBody" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>\n<!--more-->\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>la gestion de bases de données,</strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>le traitement et l’analyse des données, </strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>leur visualisation,</strong></li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>et l’intégration des données via les API.</strong></li>\n</ul>\n<p>Ces compétences sont cruciales pour transformer des quantités massives de données brutes en insights précieux qui pourront influencer les décisions stratégiques des organisations. Voici les outils de data analyse les plus utilisés.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils pour maîtriser l'accès et la gestion des données</span></strong></h2>\n<p>L'accès et la gestion des données constituent une partie cruciale du travail d'un data analyst. Cela implique de savoir comment extraire et manipuler les données, mais aussi de comprendre les systèmes de gestion de bases de données.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Python et R pour l’extraction et manipulation de données</span></strong></h3>\n<p>Python et R sont les piliers de l'extraction et de la manipulation de données. </p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Python</span>, avec ses bibliothèques comme <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" style=\"font-weight: bold;\">Pandas</a> et <a href=\"https://numpy.org/\" style=\"font-weight: bold;\">NumPy</a>, offre des structures de données et des fonctions d'analyse qui facilitent leur manipulation des données. <span style=\"font-weight: bold;\">Pandas</span> est particulièrement apprécié pour sa facilité d'utilisation dans le nettoyage, la transformation et la manipulation de grandes séries de données avec son objet <span style=\"font-weight: bold;\">DataFrame. </span>NumPy complète cet ensemble en offrant un support pour les grandes matrices et les tableaux multidimensionnels, essentiels pour les calculs numériques complexes.</p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">R</span> est valorisé pour ses capacités statistiques avancées. Il est utilisé pour effectuer des analyses exploratoires, tester des hypothèses statistiques et préparer des ensembles de données pour des analyses approfondies.</p>\n<p> </p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Maîtriser le fonctionnement des bases de données</span></strong></h3>\n<p>Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) comme <span style=\"font-weight: bold;\">PostgreSQL</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">Oracle</span> sont essentiels pour les data analysts, car ils facilitent la manipulation structurée des données à l'aide du langage <span style=\"font-weight: bold;\">SQL</span>. Ces outils sont essentiels pour l'insertion, la mise à jour, et la récupération des données, tout en maintenant leur intégrité et sécurité.</p>\n<p>En complément, les plateformes cloud telles que <a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> et <span style=\"font-weight: normal;\">Amazon Redshift </span>sont des solutions incontournables pour le traitement de données à grande échelle. <span style=\"font-weight: normal;\">Snowflake</span> facilite les opérations simultanées sur les données grâce à son architecture cloud distincte, alors qu'<a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" style=\"font-weight: bold;\">Amazon Redshift</a> se spécialise dans le traitement accéléré de vastes ensembles de données, optimisant ainsi la rapidité et la rentabilité des analyses.<br><br><a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Snowflake</span></a> est utile si vous avez besoin de flexibilité dans le traitement de charges de travail simultanées. En revanche, si votre priorité est le traitement rapide de grandes quantités de données pour des analyses complexes à un coût compétitif, <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Amazon</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Redshift</span></a> pourrait être la meilleure option.</p>\n<p> </p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">Les outils avancés pour explorer les données<br></span></strong></h2>\n<p>Lorsque les volumes de données augmentent et que les demandes en matière d'analytique deviennent plus complexes, les data analysts doivent se tourner vers des outils avancés. Cela inclut l'automatisation des processus de données, l'utilisation du machine learning pour les prédictions, et le traitement des big data en temps réel.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Pour l’automatisation et le Machine Learning<br></span></strong></h3>\n<p>Pour maximiser l'efficacité dans le traitement des données, les outils comme <a href=\"https://www.alteryx.com/fr/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span></a> offrent des solutions puissantes d'automatisation qui réduisent les tâches répétitives et permettent aux analystes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques. <span style=\"font-weight: bold;\">Alteryx</span> permet de combiner des données de diverses sources, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse sans nécessiter de codage intensif.<br><br>En parallèle, le machine learning est devenu un incontournable pour les analyses prédictives, où <a href=\"https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">SAS</span></a> excelle. Ce type d’outils permet de générer des modèles qui peuvent prévoir des événements futurs avec une grande précision.<br><a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span></a>, développé par Google, est un autre outil essentiel pour ceux qui travaillent avec le machine learning. C’est une bibliothèque open source dédiée au calcul numérique.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Les outils du Big Data et du traitement de données en temps réel<br><br></span></strong></h3>\n<p>L'univers du big data requiert des solutions capables de traiter et d'analyser des volumes de données massifs en temps réel. <a href=\"https://hadoop.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Hadoop</span></a> est un framework conçu pour le stockage distribué et le traitement de grandes quantités de données sur des clusters de machines simples.<br><br><a href=\"https://spark.apache.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark</span></a>, quant à lui, est souvent utilisé en complément de <span style=\"font-weight: bold;\">Hadoop</span> pour permettre un traitement des données plus rapide. <span style=\"font-weight: bold;\">Spark</span> est particulièrement performant pour des applications qui nécessitent des analyses en temps réel.<br><br>Enfin, <a href=\"https://jupyter.org\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Jupyter</span> <span style=\"font-weight: bold;\">Notebooks</span></a> est un outil indispensable pour la documentation et le partage de code dans les communautés de data science. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents qui contiennent du code vivant, des équations, des visualisations et du texte explicatif. C’est un point crucial dans des projets de recherche et pour l'éducation en data science qui nécessitent de la collaboration.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">L'intégration de données via les API : un point à ne pas négliger<br></span></strong></h2>\n<p>Aujourd’hui, les API (Interfaces de Programmation d'Applications) sont devenues indispensables pour intégrer les données. Elles permettent de fluidifier les échanges de données entre différents systèmes, en fournissant aux data analysts des outils dynamiques pour manipuler et accéder aux informations.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Optimiser de l'accès et de l'intégration des données via les API<br><br></span></strong></h3>\n<p>Les API, telles que celles offertes par Google Maps ou Facebook, sont des catalyseurs pour enrichir les applications avec des données externes. <a href=\"https://developers.google.com/maps/apis-by-platform?hl=fr\" style=\"font-weight: bold;\">L'API de Google Maps</a>, par exemple, permet l'intégration de données géographiques précises. De même, l'<a href=\"https://developers.facebook.com/docs/graph-api?locale=fr_FR\" style=\"font-weight: bold;\">API de Facebook</a> enrichit les ensembles de données avec des insights démographiques et comportementaux précieux.</p>\n<p>Des outils comme <span style=\"font-weight: bold;\">Informatica</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">MuleSoft </span>sont également importants à connaître. Informatica aide à nettoyer, normaliser et préparer les données pour l'analyse, tandis que MuleSoft propose une infrastructure permettant aux entreprises de créer des architectures de données flexibles.<br><br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\">La visualisation de données : Tableau, Power BI & Looker<br></span></strong></h2>\n<p>Visualiser et présenter les données de manière efficace et intuitive est fondamental pour les data analysts. Les outils de visualisation de données et de Business Intelligence (BI) transforment les données complexes en visualisations claires et engageantes qui facilitent la prise de décision. Sans une bonne visualisation, le travail préalable est inutile.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #434343;\">Élaboration de dashboards et de rapports avec des outils de BI<br><br></span></strong></h3>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Des solutions avancées telles que <a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span></a>, <a href=\"https://www.microsoft.com/fr-fr/power-platform/products/power-bi/landing/free-account?ef_id=_k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&OCID=AIDcmms35ch80f_SEM__k_CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE_k_&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWkKAFCiAf_-fxGKrR_hF_VZEz5wYFOq1RWvjhgwIqMJiZuKO_VHkHhoCh_oQAvD_BwE\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span></a>, et <a href=\"https://lookerstudio.google.com/u/0/navigation/reporting\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span></a> redéfinissent les standards de la visualisation de données. </span><span style=\"font-weight: bold;\">Tableau</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> permet une exploration visuelle intuitive grâce à son interface glisser-déposer, </span><span style=\"font-weight: bold;\">Power BI</span><span style=\"color: #0d0d0d;\"> intègre des données de multiples sources pour fournir des analyses en temps réel via une interface conviviale, et </span><span style=\"font-weight: bold;\">Looker</span><span style=\"color: #0d0d0d;\">, avec sa plateforme basée sur le cloud, facilite la construction, le partage et la collaboration sur des visualisations de données. </span></p>\n<p><span style=\"color: #0d0d0d;\">Ces plateformes permettent non seulement de présenter des données, mais aussi de narrer une histoire à travers elles, un point crucial pour soutenir des décisions stratégiques et la communication.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">L’analyse et la visualisation des données vous passionne ? Alors inscrivez-vous dès maintenant à notre formation intensive pour devenir </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst en 5 mois</a><span style=\"color: #000000;\"> ou suivez notre </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-power-bi\" style=\"font-weight: bold;\">formation Power BI</a><span style=\"color: #000000;\"> en ligne.</span></p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Vous apprendrez, en compagnie d’experts, à faire parler les data comme personne. <br><br>Pour vous inscrire, <a href=\"/fr-fr/candidature\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</span></a></span></p>\n<p> </p>", "rssSummary" : "<p>Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : </p>\n", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_LA%20BO%C3%8ETE%20%C3%80%20OUTILS%20DU%20DATA%20ANALYST.jpg", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1731621601892, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/4d3dd039-2f0b-40ea-8226-f8ac5abb2b95.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/la-boite-a-outils-du-data-analyst", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "La boîte à outils du data analyst", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "topics" : [ 103173212302, 116313955723 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1717279200829, "updatedById" : 47318422, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/la-boite-a-outils-du-data-analyst", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { } }) -
Thomas, spécialiste Power BI, nous parle des opportunités sur le marché de la Data
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C’est lors de ce stage que j’ai pu découvrir l’<strong>offre Microsoft BI</strong> SQL Serveur et les différents modules SSIS, SSAS et SSRS. </p> \n <p>Après mon stage de fin d’études,<strong><span> </span>j’ai intégré les équipes Data de Keyrus Paris</strong>. À travers divers projets et missions pour des clients issus du secteur de la banque, du service ou du retail, je suis monté en compétences sur les technologies MS BI. Je me suis ainsi formé en autodidacte sur Power BI qui est une solution d’analytique métier qui vous permet de consulter vos données et de partager des insights au sein d’une organisation, ou de les intégrer à une application ou à un site web. </p> \n <p>J’ai développé notre offre de services au sein de<span> </span><a href=\"https://www.keyrus.com/fr/\">Keyrus</a><span> </span>sur l’ensemble du territoire français.</p> \n <p> </p> \n <h3>Penses-tu que 2020 sera l'année de l'avènement de la Data ? </h3> \n <p>La Data est depuis longtemps au coeur de beaucoup d’entreprises, elle est utilisée comme levier pour accroître la croissance et améliorer le pilotage. 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Crois-tu que l'on peut parler d'écosystème ?</h3> \n <p>Paris reste l'une des villes les plus dynamiques, beaucoup d’entreprises cherchent à embaucher dans l’IT.</p> \n <p>Oui, on peut certainement parler d’écosystème, cela a toujours été le cas et cela n’est pas prêt de changer.</p> \n <p> </p> \n <h3>L’Internet des Objets (IoT) et l’Intelligence Artificielle (IA) seront-ils, selon toi, le futur de la data en France ? </h3> \n <p>On en parle beaucoup dans la sphère technique, mais le nombre de clients qui mettent ces éléments en place ne sont finalement pas si nombreux que cela. </p> \n <p>Il y a 3 cas bien distincts :</p> \n <ul> \n <li><strong>Les startups</strong><span> </span>qui se montent sur les nouvelles technologies de pointe et qui basent leur business et leur développement sur l’IoT et l’IA.</li> \n <li><strong>Les grandes entreprises</strong><span> </span>qui investissent dans la R&D et qui ont des équipes dédiées pour intégrer ces technologies dans leurs systèmes existants</li> \n <li><strong>Toutes les autres</strong><span> </span>qui peinent déjà à transformer leur entreprise et qui font reposer une grosse partie de leur système d’information sur Excel. 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Là encore, il y a souvent un écart entre ce qu’on voudrait faire et les priorités business.</p> \n <p> </p> \n <p><span style=\"font-weight: normal;\">Pour ceux qui réfléchissent à évoluer (ou se reconvertir) dans le domaine de la Data et de la BI, découvrez nos formations </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/analyste-business-intelligence\" style=\"font-weight: bold;\">Analyste business intelligence</a><span style=\"font-weight: bold;\"> et </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</a><span style=\"font-weight: bold;\"> !</span><strong><br></strong></p> \n <p><span style=\"font-weight: normal;\">N’hésitez pas à participer à nos<span style=\"font-weight: bold;\"> </span></span><a href=\"https://www.eventbrite.fr/o/wild-code-school-paris-28569646343\" style=\"font-weight: bold;\">prochains Wild Breakfast</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p> \n </article> \n </section> \n </article> \n</section>", "rss_summary" : "<section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <h3>Bonjour Thomas, peux-tu te présenter en quelques mots ?</h3> \n <p>Bien sur, je m’appelle<span> </span><a href=\"https://www.linkedin.com/in/thomas-desgeorges-pbi-adict/\" style=\"font-weight: bold;\">Thomas Desgeorges</a>, à l’issue d’une prépa Maths Sup/Maths Spé, j’ai validé un diplôme d’ingénieur en Informatique et Finance de marché à l’EFREI, l’Ecole Française d’Electronique et d’Informatique, il y a déjà 6 ans. </p> \n </article></section></article></section>", "rss_body" : "<section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <h3>Bonjour Thomas, peux-tu te présenter en quelques mots ?</h3> \n <p>Bien sur, je m’appelle<span> </span><a href=\"https://www.linkedin.com/in/thomas-desgeorges-pbi-adict/\" style=\"font-weight: bold;\">Thomas Desgeorges</a>, à l’issue d’une prépa Maths Sup/Maths Spé, j’ai validé un diplôme d’ingénieur en Informatique et Finance de marché à l’EFREI, l’Ecole Française d’Electronique et d’Informatique, il y a déjà 6 ans. </p> \n <!--more-->\n <p>J’ai effectué mon premier stage dans une filiale d’Orange (ALSY), je travaillais sur l’<strong>étude de l’offre de Big Data sur les technologies Microsoft</strong>. 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C’est lors de ce stage que j’ai pu découvrir l’<strong>offre Microsoft BI</strong> SQL Serveur et les différents modules SSIS, SSAS et SSRS. </p> \n <p>Après mon stage de fin d’études,<strong><span> </span>j’ai intégré les équipes Data de Keyrus Paris</strong>. À travers divers projets et missions pour des clients issus du secteur de la banque, du service ou du retail, je suis monté en compétences sur les technologies MS BI. Je me suis ainsi formé en autodidacte sur Power BI qui est une solution d’analytique métier qui vous permet de consulter vos données et de partager des insights au sein d’une organisation, ou de les intégrer à une application ou à un site web. </p> \n <p>J’ai développé notre offre de services au sein de<span> </span><a href=\"https://www.keyrus.com/fr/\">Keyrus</a><span> </span>sur l’ensemble du territoire français.</p> \n <p> </p> \n <h3>Penses-tu que 2020 sera l'année de l'avènement de la Data ? </h3> \n <p>La Data est depuis longtemps au coeur de beaucoup d’entreprises, elle est utilisée comme levier pour accroître la croissance et améliorer le pilotage. Néanmoins, beaucoup restent sous équipées en outils de traitement de données et de pilotage et continuent de faire reposer leur système d’informations sur des opérations manuelles chronophages et peu fiables.</p> \n <p><strong>La décennie à venir sera celle de l’offre packagée de solutions BI.</strong><span> </span>La possibilité d’intégrer des outils déjà développés par d’autres mais en ayant plus qu’à l’adapter au contexte de données de la cible.</p> \n <p> </p> \n <h3>Que penses-tu de la dynamique professionnelle autour de la \"Data\" à Paris ? Crois-tu que l'on peut parler d'écosystème ?</h3> \n <p>Paris reste l'une des villes les plus dynamiques, beaucoup d’entreprises cherchent à embaucher dans l’IT.</p> \n <p>Oui, on peut certainement parler d’écosystème, cela a toujours été le cas et cela n’est pas prêt de changer.</p> \n <p> </p> \n <h3>L’Internet des Objets (IoT) et l’Intelligence Artificielle (IA) seront-ils, selon toi, le futur de la data en France ? </h3> \n <p>On en parle beaucoup dans la sphère technique, mais le nombre de clients qui mettent ces éléments en place ne sont finalement pas si nombreux que cela. </p> \n <p>Il y a 3 cas bien distincts :</p> \n <ul> \n <li><strong>Les startups</strong><span> </span>qui se montent sur les nouvelles technologies de pointe et qui basent leur business et leur développement sur l’IoT et l’IA.</li> \n <li><strong>Les grandes entreprises</strong><span> </span>qui investissent dans la R&D et qui ont des équipes dédiées pour intégrer ces technologies dans leurs systèmes existants</li> \n <li><strong>Toutes les autres</strong><span> </span>qui peinent déjà à transformer leur entreprise et qui font reposer une grosse partie de leur système d’information sur Excel. Ces dernières ne sont pas du tout matures sur ces sujets.</li> \n </ul> \n <p>Il y a un vrai train de retard entre l’avancée technologique et la réalité du marché.</p> \n <p> </p> \n <h3>Que penses-tu des grands rendez-vous autour de la Data comme le Big Data Paris, le Data Marketing Paris, les rencontres de l'IA et du Big Data ? </h3> \n <p>Ce sont des évènements très enrichissants qui donnent généralement de bonnes idées et qui permettent d’élargir nos horizons. Le plus dur est de découvrir de nouvelles choses et de pouvoir les ramener chez soi en les mettant vraiment en place. Là encore, il y a souvent un écart entre ce qu’on voudrait faire et les priorités business.</p> \n <p> </p> \n <p><span style=\"font-weight: normal;\">Pour ceux qui réfléchissent à évoluer (ou se reconvertir) dans le domaine de la Data et de la BI, découvrez nos formations </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/analyste-business-intelligence\" style=\"font-weight: bold;\">Analyste business intelligence</a><span style=\"font-weight: bold;\"> et </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</a><span style=\"font-weight: bold;\"> !</span><strong><br></strong></p> \n <p><span style=\"font-weight: normal;\">N’hésitez pas à participer à nos<span style=\"font-weight: bold;\"> </span></span><a href=\"https://www.eventbrite.fr/o/wild-code-school-paris-28569646343\" style=\"font-weight: bold;\">prochains Wild Breakfast</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p> \n </article> \n </section> \n </article> \n</section>", "postBodyRss" : "<section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <h3>Bonjour Thomas, peux-tu te présenter en quelques mots ?</h3> \n <p>Bien sur, je m’appelle<span> </span><a href=\"https://www.linkedin.com/in/thomas-desgeorges-pbi-adict/\" style=\"font-weight: bold;\">Thomas Desgeorges</a>, à l’issue d’une prépa Maths Sup/Maths Spé, j’ai validé un diplôme d’ingénieur en Informatique et Finance de marché à l’EFREI, l’Ecole Française d’Electronique et d’Informatique, il y a déjà 6 ans. </p> \n <!--more-->\n <p>J’ai effectué mon premier stage dans une filiale d’Orange (ALSY), je travaillais sur l’<strong>étude de l’offre de Big Data sur les technologies Microsoft</strong>. 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