FASTEST Way to Become a Data Analyst and ACTUALLY Get a Job

Summary

Ce script vidéo offre un guide rapide pour devenir analyste de données. Il suggère d'apprendre par la pratique avec Excel, SQL, Power BI et Python. Évite les erreurs courantes comme la non-application des compétences et la tentative de résoudre tous les problèmes seuls. Construis ton portfolio et ton profil LinkedIn pour attirer les recruteurs. Persévère dans la recherche d'emploi et explore les opportunités qui s'ouvrent après avoir obtenu ton premier poste.

Takeaways

• 😀 Le script d'un tutoriel vidéo sur la façon de devenir analyste des données rapidement.
• ⏱️ L'auteur a passé cinq ans à apprendre et à travailler dans le domaine de l'analyse des données avant de devenir analyste des données indépendant et de voyager.
• 🛠️ Excel est recommandé comme premier outil d'apprentissage pour l'analyse des données, bien qu'il ait des limitations.
• 📊 Après Excel, l'apprentissage de SQL est essentiel car il permet de traiter de grands ensembles de données.
• 📈 Les outils de visualisation des données comme Tableau, Power BI et Qlikview sont très demandés sur le marché du travail.
• 💡 L'auteur a choisi Power BI pour son coût relativement faible et sa compatibilité avec d'autres outils Microsoft.
• 💻 L'apprentissage de Python est recommandé après avoir maîtrisé les outils de visualisation des données, car il est un langage généraliste très utilisé dans le domaine.
• 🚀 L'apprentissage par la pratique est plus efficace que la simple observation de tutoriels ou de vidéos.
• 🔍 Les problèmes rencontrés lors de l'analyse des données sont souvent résolus par la recherche en ligne et l'utilisation de solutions partagées par la communauté.
• 💼 Construire un portfolio et un profil LinkedIn bien optimisés sont essentiels pour attirer l'attention des recruteurs et obtenir un emploi en tant qu'analyste des données.
• 🌟 Ne pas abandonner est crucial pour réussir à obtenir un emploi en tant qu'analyste des données et pour progresser dans la carrière.

Q & A

Combien de temps a pris au narrateur pour obtenir son premier emploi en tant qu'analyste de données chez Heineken ?

Au narrateur, il a fallu environ trois ans pour obtenir son premier emploi en tant qu'analyste de données chez Heineken après avoir commencé à manipuler des données dans Excel.

Quels sont les outils ou langages de programmation recommandés pour débuter en tant qu'analyste de données selon le narrateur ?

Le narrateur recommande de commencer avec Excel, puis de passer à SQL, à un outil de visualisation de données comme Power BI, et enfin à un langage de programmation avancé comme Python.

Pourquoi le narrateur considère-t-il que SQL est un outil logique à apprendre après Excel ?

Le narrateur considère que SQL est un outil logique à apprendre après Excel car il n'a pas les mêmes limitations que Excel, notamment en ce qui concerne la manipulation de grands ensembles de données.

Quels sont les avantages et les inconvénients des différents outils de visualisation de données mentionnés dans le script ?

Les avantages et les inconvénients des outils de visualisation de données mentionnés sont les suivants : Power BI est économique et fonctionne bien avec d'autres produits Microsoft. Tableau offre des capacités de visualisation étendues et est légèrement plus demandé sur le marché, mais coûte plus cher. Qlikview utilise la technologie en mémoire pour une réponse rapide, mais a également un coût élevé et est moins demandé que Tableau et Power BI.

Pourquoi le narrateur a-t-il choisi Python plutôt que R pour l'analyse de données ?

Le narrateur a choisi Python car c'est un langage de programmation généraliste très performant pour l'analyse de données, et il est également l'un des langages de programmation les plus populaires au monde, offrant potentiellement plus d'opportunités d'emploi.

Quelle erreur majeure les débutants en analyse de données commettent-ils selon le narrateur ?

Selon le narrateur, les débutants commettent l'erreur de vouloir apprendre en regardant d'autres personnes analyser les données sans réellement écrire du code ou analyser des données eux-mêmes, ce qui donne une fausse impression de progression.

Quelle est la recommandation du narrateur pour apprendre efficacement l'analyse de données ?

Le narrateur recommande d'apprendre par le faire, en s'entraînant chaque jour et en analysant des données soi-même, plutôt que de regarder des tutoriels ou des cours en ligne.

Comment le narrateur suggère-t-il de résoudre les problèmes rencontrés lors de l'analyse de données ?

Le narrateur suggère de ne pas essayer de résoudre tous les problèmes seuls, mais plutôt de rechercher des solutions en ligne, comme sur Stack Overflow, où d'autres ont probablement déjà rencontré et résolu le même problème.

Quels sont les conseils du narrateur pour construire un portfolio attrayant pour les recruteurs ?

Le narrateur conseille de mettre en place un profil LinkedIn bien optimisé avec les mots clés appropriés, de créer un rapport ou un tableau de bord pertinents, et d'attendre que les recruteurs vous contactent plutôt que de postuler à chaque offre d'emploi.

Quelle est la troisième erreur majeure que les débutants font selon le narrateur ?

La troisième erreur majeure est de ne pas persister dans la recherche d'un emploi en tant qu'analyste de données. Le narrateur insiste sur l'importance de ne pas abandonner, de continuer à améliorer ses compétences et à mettre à jour son CV pour最终éventuellement obtenir un emploi.