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Êtes-vous un analyste de données en herbe ? Si tel est le cas, il est essentiel d’avoir un portefeuille d’analystes de données !
Dans cet article de blog, je vais expliquer ce qu’est un portefeuille d’analystes de données et pourquoi vous en avez besoin.
Je fournirai également un guide étape par étape sur la façon de créer votre propre portefeuille d’analystes de données et des exemples de portefeuilles d’analystes de données réussis.
Alors lisez la suite pour en savoir plus !
Qu’est-ce qu’un portefeuille d’analyste de données ?
Un portefeuille d’analyste de données est un ensemble de travaux, de ressources et de réalisations qui démontrent vos compétences en tant qu’analyste de données. Cela peut inclure n’importe quoi, des projets techniques personnels aux documents de recherche, présentations et autres travaux liés à l’analyse de données et à la science des données.
Pourquoi un portefeuille d’analyste de données est-il important ?
Lorsque les employeurs sont embauche pour un emploi d’analyste de données, ils recherchent quelqu’un qui a de l’expérience et des compétences dans les compétences techniques requises.
Avoir un portefeuille de travaux antérieurs est un moyen facile de montrer aux employeurs potentiels que vous avez les compétences requises.
Un portefeuille d’analystes de données vous permet également de vous démarquer des autres candidats en montrant votre travail et vos réalisations uniques.
Il peut être utilisé pour présenter des projets qui mettent en valeur vos capacités analytiques, techniques, et des capacités de résolution de problèmes.
Si vous envisagez de devenir analyste de données indépendant, il est indispensable de disposer d’un portefeuille d’analyses impressionnant pour vous démarquer d’une concurrence plus rude de fournisseurs.
Comment construire un portefeuille d’analystes de données ?
1. Recherche sur les analystes de données
Recherchez le poste pour lequel vous postulez et familiarisez-vous avec les compétences d’analyse de données requises.
Assurez-vous de savoir quel type de projets de données ils recherchent et comment pour démontrer au mieux votre expertise dans ce domaine.
Voici quelques façons de rechercher un poste d’analyste de données :
Lire les descriptions de posteParler à des personnes déjà sur le terrainAbonnez-vous aux chaînes YouTube des analystes de donnéesLire les publications sur l’analyse de données et blogsEn savoir plus sur les tendances du secteur
2. Acquérir de l’expérience
Rassemblez toute expérience de travail ou projets pertinents liés à l’analyse de données que vous avez réalisés dans le passé. Cela peut inclure des articles, des tableaux de bord, des présentations et des projets.
Si vous êtes un étudiant ou une personne sans expérience préalable, vous pouvez envisager de créer vos propres projets pour démontrer vos compétences en analyse de données.
Pensez également aux expériences qui vous ont aidé à développer des compétences en analyse de données telles que :
StagesVolontariatConcours de science des données
Vous devriez également rechercher des opportunités de développer vos compétences en communication pendant vos stages en participant à des réunions de projet.
3. Créez une plateforme de portfolio en ligne
Ensuite, créez un portfolio en ligne ou un site Web qui présente votre travail de manière organisée.
Certaines plateformes courantes pour héberger votre portfolio de site Web incluent :
WordPressSquarespaceWix
Assurez-vous d’inclure une page de profil professionnel avec vos coordonnées et un bref résumé de vous-même et de vos compétences en tant qu’analyste de données.
4. Ajoutez et présentez votre travail
Commencez à ajouter du contenu à votre portfolio en présentant votre travail et vos réalisations liés à l’analyse de données.
Incluez tous les documents, tableaux de bord, rapports ou présentations que vous avez créés en tant que ainsi que tous les projets d’analyse de données que vous avez terminés.
Pour vos projets techniques, incluez de courts articles de blog pour expliquer aux employeurs potentiels les compétences et techniques clés que vous avez apprises.
Chaque donnée impressionnante le portefeuille d’analystes comprendrait au moins quelques projets qui présentent des outils d’analyse de données courants.
Assurez-vous d’inclure des projets qui utilisent ces outils d’analyse de données :
PythonSQLExcelTableau (idéal pour montrer des compétences en visualisation de données)Puissance BI
Si vous avez réalisé des projets de science des données, incluez-les dans votre projet, car la plupart des analystes de données doivent connaître un certain apprentissage automatique dans leur travail.
5. Inclure des sites externes de portefeuille technique
Vous devrez ajouter des liens vers des sites externes qui peuvent également mieux présenter votre travail technique !
Certains sites courants pour montrer votre Python, R et Le code SQL inclut GitHub, Kaggle ou StackOverflow.
Pour vraiment créer un portefeuille d’analyse de données gagnant, vous devrez vous concentrer sur les visuels. Les tableaux de bord et les graphiques créés à partir de vos projets de portefeuille peuvent avoir un impact visuel durable sur les responsables du recrutement.
Si vous êtes bon chez Tableau, assurez-vous de présenter vos tableaux de bord sur Tableau public afin que les employeurs puissent les voir.
6. Partagez votre portefeuille et développez votre présence en ligne
La dernière étape consiste à promouvoir votre portefeuille sur les réseaux sociaux pour augmenter sa visibilité et atteindre des employeurs potentiels.
Il s’agit de l’étape la plus cruciale que de nombreuses données les portefeuilles d’analyse manquent.
Étant donné que votre réseau est l’outil le plus puissant pour être embauché, établir une présence en ligne sur les réseaux sociaux peut attirer davantage l’attention sur votre portefeuille.
Quelques bons endroits à partager vos portefeuilles d’analystes de données ou de science des données incluent :
TwitterLinkedIn
Ce sont les étapes de base que vous pouvez suivre pour créer un portefeuille d’analystes de données. Avec un peu d’effort, vous serez en mesure de construire un portefeuille impressionnant qui met en valeur vos compétences en tant qu’analyste de données et peut vous aider à décrocher le travail de vos rêves.
Quel sont quelques exemples de portefeuille d’analyste de données ?
Voici un excellent portfolio de référence d’Annie d’Annie’s Analytics ! Annie est surtout connue pour avoir partagé son cheminement vers un emploi d’analyste de données.
Son portfolio est actuellement hébergé sur Wix, qui fournit un hébergement Web gratuit. Cette option gratuite est un bon choix pour les débutants et les étudiants.
2. Luke Barousse
Ensuite, nous avons un solide portefeuille d’analystes de données de Luke, un YouTuber d’analyse populaire. Ce que j’aime beaucoup dans son site, c’est la mention de projets personnels pertinents qu’il a réalisés ainsi que la mise en avant de ses compétences.
3. Austin Chia
Enfin, vous pouvez également jeter un œil à mon portfolio personnel !
Jetez-y un œil si vous souhaitez en savoir plus sur mon parcours d’analyse de données.
Voici quelques autres portefeuilles d’analystes de données que vous pouvez consulter :
Questions connexes
Les analystes de données ont-ils des portefeuilles ?
Oui, les analystes de données ont des portefeuilles. Un portfolio est un excellent moyen pour les analystes de données de présenter leurs compétences techniques et leurs réalisations sur le terrain. C’est également un moyen efficace pour les employeurs d’avoir une idée de ce qu’un candidat potentiel peut faire.
Que dois-je inclure dans mon portefeuille d’analystes de données ?
Lors de la création de votre portefeuille d’analystes de données , assurez-vous d’inclure une expérience professionnelle antérieure et des projets qui démontrent vos compétences techniques et vos connaissances dans les algorithmes, les outils et les logiciels d’analyse de données.
Par exemple, Python, SQL, Excel, Tableau, Power BI , etc.
De plus, vous pouvez également inclure des liens externes vers des sites qui présentent votre travail tels que GitHub ou Kaggle.
Enfin, n’oubliez pas de partager votre portfolio sur les réseaux sociaux pour augmenter la visibilité et atteindre des employeurs potentiels.
Les analystes de données doivent-ils connaître le codage ?
Les analystes de données doivent connaître le codage. Pour être un bon analyste de données, la connaissance des langages de codage tels que Python, R, Java ou SQL est généralement requise. De plus, avoir de l’expérience avec des outils d’analyse de données populaires, tels qu’Excel et Tableau, est également bénéfique sur le terrain.
Les analystes de données peuvent-ils gagner 100 000 millions par an ?
Oui, c’est possible pour que les analystes de données gagnent 100 000 par an. Les analystes de données hautement expérimentés et certifiés peuvent gagner jusqu’à six chiffres, en fonction de leur niveau de compétence, de leur expérience et de l’entreprise pour laquelle ils travaillent.
De plus, ceux qui ont une expertise spécifique dans certains domaines tels que L’apprentissage automatique ou l’intelligence artificielle peuvent également entraîner des salaires plus élevés.
Est-ce qu’un analyste de données est un travail 9-5 ?
Un travail d’analyste de données est un travail 9-5. Les analystes de données traitent des données sensibles de l’entreprise et doivent occuper des postes à temps plein. Ils travaillent selon un horaire régulier de 9h à 17h, bien que certains emplois puissent nécessiter des heures supplémentaires.
Il est également important de noter que les analystes de données sont généralement censés être disponibles sur appel en cas d’urgence ou de situations imprévues.
Cependant, ils peuvent également choisir d’être des analystes de données indépendants, qui ne travaillent pas selon un horaire fixe.
Réflexions finales
Être un analyste de données performant nécessite d’avoir un ensemble de compétences techniques et de connaissances dans le domaine. Un portefeuille est un excellent moyen de mettre en valeur vos compétences et vos réalisations en tant qu’analyste de données.
J’ai partagé quelques exemples inspirants auxquels vous pouvez vous référer lors de la création de votre propre portefeuille. N’oubliez pas d’inclure une expérience professionnelle pertinente, des projets personnels, des liens externes et votre connaissance des outils de codage et d’analyse de données.
Tout le meilleur pour développer votre portefeuille d’analystes de données !