Outils d’analyse de données que vous devez connaître en 2023

Data analysis tools to know by 2023

Quels outils devez-vous connaître pour être un analyste de données réussi ?

Vous pouvez vouloir vous orienter vers l’analyse de données, ou cela pourrait être un tout nouveau domaine pour vous. Quoi qu’il en soit, être préparé est toujours crucial. La majorité des personnes qui entrent dans une nouvelle carrière ont pour objectif final d’obtenir un emploi. Cependant, certaines sont tellement concentrées sur l’obtention de leur emploi de rêve qu’elles oublient qu’elles doivent être compétentes dans les compétences et les outils requis.

Qu’est-ce qu’un analyste de données ?

Un analyste de données est quelqu’un qui examine les données et fournit des rapports et des visualisations qui expliquent les données.

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Un analyste de données ne passe généralement pas sa journée à coder. Leurs responsabilités consistent à utiliser leur esprit technique ainsi que leurs compétences en Excel, en codage ou en SQL pour identifier les tendances, les modèles et les solutions qui peuvent aider le processus de prise de décision d’une entreprise. Ils sont également responsables de transformer ces résultats en visualisations à présenter aux parties prenantes.

Maintenant, passons aux outils indispensables dont un analyste de données a besoin pour réussir dans son travail.

Quels outils devez-vous connaître en tant qu’analyste de données ?

Excel

• Type d’outil : Logiciel de tableur.
• Disponibilité : Commercial.
• Utilisation : Traitement de données et reporting.

Excel a été fréquemment utilisé par de nombreuses personnes de différents secteurs – il est un élément de base dans la plupart des domaines. Si vous vous souvenez de l’école, vous l’avez probablement utilisé mais vous n’avez pas réalisé toutes ses capacités. Outre le tri et l’organisation des données, il possède également des fonctions de calcul et de graphique qui sont très idéales pour l’analyse de données.

Bien qu’Excel soit populaire et utilise de nombreuses fonctions et plug-ins utiles, il présente également des inconvénients. En raison de ses capacités et de sa puissance de traitement, il fonctionne très lentement lorsqu’il traite de grands ensembles de données et peut entraîner des erreurs de calcul et des inexactitudes.

Python

• Type d’outil : Langage de programmation.
• Disponibilité : Open-source.
• Utilisation : Développement de sites web/logiciels, automatisation de tâches, analyse de données et visualisation de données.

Python est un langage de programmation généraliste connu pour sa syntaxe simple, ce qui en fait un langage de programmation facile à apprendre. Il est actuellement le langage de programmation le plus populaire en raison de sa syntaxe intuitive. Il contient une variété de bibliothèques, telles que NumPy, pour aider à traiter les tâches de calcul.

En tant qu’analyste de données, vous pouvez utiliser Python pour vous aider dans votre analyse de données, comme l’importation et le filtrage de données, les tests statistiques, la recherche de corrélations entre les données et la production de visualisations.

R

• Type d’outil : Langage de programmation.
• Disponibilité : Open-source.
• Utilisation : Analyse statistique et exploration de données.

Beaucoup de gens ont du mal à choisir quel langage de programmation apprendre – Python ou R. Python est connu pour être un langage de programmation généraliste, tandis que R est un langage de programmation statistique.

La syntaxe de R est plus compliquée par rapport à Python, mais cela est dû au fait qu’il a été construit spécifiquement pour gérer des tâches lourdes de calcul statistique et créer des visualisations de données.

SQL

• Type d’outil : Langage de programmation standardisé.
• Disponibilité : Commercial.
• Utilisation : Communication avec une base de données.

En tant qu’analyste de données, vous passerez beaucoup de temps à communiquer avec des bases de données. Il est utilisé pour effectuer des tâches telles que la mise à jour des données sur une base de données ou la récupération de données à partir d’une base de données. Il vous offre un moyen plus simple de parcourir votre base de données et d’explorer de nouvelles découvertes avec quelques lignes de code.

Jupyter Notebook

• Type d’outil : Logiciel d’auteur interactif.
• Disponibilité : Open-source.
• Utilisation : création et partage de code/documents informatiques.

Jupyter Notebook est un logiciel open-source qui fournit un calcul interactif et est compatible avec différents langages de programmation. Il peut créer et partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte entre les membres de l’équipe.

Ses utilisations principales sont la pratique de la programmation, la collaboration entre les projets, le nettoyage de données, la visualisation de données et le partage. Il s’intègre également avec des outils d’analyse de données volumineuses tels que Apache Spark, dont nous parlerons ensuite.

Apache Spark

• Type d’outil : Cadre de traitement de données.
• Disponibilité : Open-source.
• Utilisation : Charges de travail de données volumineuses.

Apache Spark est un moteur d’analyse qui peut traiter des données à grande échelle de manière rapide et efficace. Il est connu pour aider à exécuter des charges de travail 100 fois plus rapidement. En tant qu’analyste de données, vous l’utiliserez pour traiter divers ensembles de données et analyser des données volumineuses non structurées, ainsi que pour l’apprentissage automatique.

Le framework est compatible avec des langages de programmation tels que Python, R, Java, Scala et SQL.

Tableau

• Type d’outil : Outil de visualisation de données.
• Disponibilité : Commercial.
• Utilisation : Connectez les données et créez des classeurs, des histoires et des tableaux de bord.

Tableau est l’un des outils de business intelligence leader du marché qui est utilisé pour analyser et visualiser des données dans un format facile. Si vous êtes un analyste de données qui n’a pas de compétences de codage compétentes, mais que vous souhaitez toujours être en mesure de créer des visualisations interactives et des tableaux de bord pour présenter aux parties prenantes, Tableau est là pour vous sauver.

Il contient des fonctionnalités telles que l’apprentissage automatique, les statistiques, le langage naturel et la préparation intelligente des données. Il a non seulement facilité la vie des scientifiques de données, mais aussi des utilisateurs commerciaux.

SAS

• Type d’outil : Suite de logiciels statistiques.
• Disponibilité : Commercial.
• Utilisation : Analyse statistique et visualisation de données.

SAS est un logiciel commandé par ligne de commande, uniquement pour les systèmes d’exploitation Windows. Il signifie Statistical Analysis System et est un groupe de programmes qui travaillent collectivement pour stocker et récupérer des données, être en mesure de les modifier, de calculer des analyses statistiques et de créer des visualisations et des rapports.

Le logiciel vous aide à obtenir rapidement des informations sur vos données, que vous pouvez ensuite utiliser pour l’analyse automatisée, soutenue par l’apprentissage automatique, pour produire des rapports faciles à comprendre pour le processus de prise de décision.

KNIME

• Type d’outil : Plateforme d’intégration de données.
• Disponibilité : Open-source.
• Utilisation : accéder, fusionner, analyser et visualiser des données

KNIME est un logiciel open-source, qui vous permet de construire des analyses à n’importe quel niveau de complexité. Vous pouvez utiliser :

• KNIME Analytics Platform – pour nettoyer et recueillir vos données, les analyser et les rendre accessibles à tous en utilisant des visualisations.
• KNIME Server – le déploiement de workflows, tout en les rendant accessibles à l’équipe pour la collaboration, la gestion et l’automatisation.

Microsoft Power BI

• Type d’outil : Suite d’analyse commerciale.
• Disponibilité : Commercial.
• Utilisation : Transformer les données en insights visuellement immersifs et interactifs

Microsoft Power BI vous permet de prendre vos données et de créer des rapports visuels interactifs et des tableaux de bord pour partager plus facilement vos résultats. Il fonctionne avec Excel, des fichiers texte, SQL et des sources cloud. Vos données sont en sécurité avec Power BI car il utilise un étiquetage de sensibilité, un chiffrement de bout en bout et une surveillance d’accès en temps réel.

Vous avez le choix entre leur gamme de produits tels que Power BI Desktop, Power BI Pro, Power BI Premium, Power BI Mobile, Power BI Embedded et Power BI Report Server.

Conclusion

En continuant votre parcours en tant qu’analyste de données, vous verrez ces outils actuels s’améliorer et de nouveaux outils émerger sur le marché. Votre ensemble de compétences dépend de où vous voulez être dans les 10 prochaines années. Plus vous en savez, mieux c’est.

Si vous n’êtes toujours pas sûr du chemin à suivre pour l’analyse de données et avez besoin de plus de conseils, lisez :

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Nisha Arya est une scientifique de données, une rédactrice technique indépendante et une gestionnaire de communauté chez IPGirl. Elle s’intéresse particulièrement à fournir des conseils de carrière en science des données ou des tutoriels et des connaissances théoriques autour de la science des données. Elle souhaite également explorer les différentes façons dont l’intelligence artificielle peut bénéficier de la longévité de la vie humaine. Une apprenante avide, cherchant à élargir ses connaissances technologiques et ses compétences en écriture, tout en aidant à guider les autres.

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