Comment développer un portefeuille d’analystes de données impressionnant qui vous fera embaucher ? † de Albert Christophe | juin 2022

Ouious avez finalement décidé de poursuivre une carrière dans l’analyse de données. Mais, avant de pouvoir commencer à développer vos talents d’analyse de données et à vous pousser à faire des choses que vous n’auriez jamais cru possibles, vous devez saisir une étape initiale critique dans le processus de transfert d’emploi, c’est-à-dire établir un portefeuille d’analyse de données tout en acquérant des compétences analytiques sur le mouche. C’est la première et la plus importante étape pour tout analyste de données efficace.

Les qualifications et les diplômes fonctionnent très bien, mais la constitution d’un portefeuille vous aidera à vous démarquer et à vous positionner comme un analyste de données averti. Vous aurez besoin d’un portefeuille d’analyses si vous souhaitez obtenir un travail d’analyse de données épanouissant et faire progresser votre carrière.

Dans une industrie pratique comme l’analyse de données, dire aux entreprises ce que vous pouvez faire n’est pas suffisant ; ils veulent des preuves. Un portfolio, contrairement à un curriculum vitae, démontre vos compétences en action, ce qui en fait une ressource importante lorsque vous postulez à des emplois.

Un portefeuille d’analyse de données, pour le dire simplement, est un site Web qui informe les entreprises ou les employeurs sur vous et des liens vers des projets sur lesquels vous avez travaillé. Par conséquent, déterminer où héberger votre portefeuille est la première étape. Vous pouvez soit concevoir quelque chose à partir de zéro, soit utiliser un modèle prédéfini, en fonction de votre engagement dans un bâtiment et de la modification de votre site Web de portefeuille. Si vous choisissez cette dernière option, Wix, WordPress et Squarespace sont les meilleures options pour enchérir.

Examinons quelques-unes des principales variables que les entreprises d’aujourd’hui examinent lors du recrutement d’analystes de données avant d’entrer dans les détails d’un portefeuille d’analyse de données.

Lors du processus de recrutement, les employeurs recherchent généralement des personnes susceptibles d’enrichir leur entreprise. En tant qu’analyste de données, vous en aurez pour votre argent de l’une des manières mentionnées ci-dessous :

  • Expérience dans la préparation de données à l’aide de Google Sheets ou de MS Excel
  • Bonne connaissance des langages de base de données tels que R, SQL
  • Développer des systèmes qui ajoutent directement de la valeur au client final ou à d’autres personnes dans l’entreprise.
  • Partager vos connaissances avec d’autres personnes dans l’entreprise.

Il est prévisible que les employeurs recherchent des personnes capables d’effectuer une ou plusieurs des tâches énumérées ci-dessus (certaines d’entre elles dépendent de l’entreprise et du rôle). Vous devez démontrer une combinaison des talents suivants pour montrer que vous pouvez aider une entreprise dans les quatre catégories indiquées ci-dessus :

  • Aptitudes à la collaboration et au travail d’équipe
  • Compétences en communication
  • Savoir-faire technique
  • Motivation et capacité à prendre des initiatives

Un portefeuille polyvalent doit démontrer vos capacités dans chacun des domaines susmentionnés tout en étant relativement simple à analyser – chaque élément du portefeuille doit être soigneusement documenté et expliqué afin qu’un responsable du recrutement puisse évaluer rapidement votre portefeuille.

Jetez un coup d’œil à ce que Hayem a à dire sur son expérience dans la construction d’un portefeuille de science des données.

Hayem – Analyste de données chez LantenView

« Lorsque j’ai commencé à chercher un emploi en tant qu’analyste de données, je n’avais pas la formation statistique nécessaire. J’ai beaucoup appris sur la construction de portefeuilles et l’obtention de certifications en ligne en quelques semaines seulement, ce qui m’a aidé à décrocher un emploi beaucoup plus tôt que prévu. Il faut un travail acharné et une capacité intellectuelle pour enregistrer correctement toutes mes réalisations et certifications, et c’est l’un des meilleurs investissements que j’ai faits dans ma carrière d’analyste de données.

Il y a trois conseils essentiels à garder à l’esprit, votre site de portfolio doit être :

  • Facile
  • Facile d’accès
  • Agréable à l’oeil

Le portfolio ci-joint ci-dessus est un exemple d’un bon et agréable profil d’œil d’une scientifique des données, “Jessie-Raye Bauer” chez Apple. Le portefeuille est un exemple intrigant de la façon dont un carrière en analyse de données pourrait vous prendre. Elle met l’accent sur ses capacités tout en injectant de l’individualité. Son portefeuille, d’autre part, a une touche savante. Vous diriez qu’elle afficherait davantage ses compétences. Elle n’a pas à le faire, cependant. Elle est à un stade de sa carrière où son expérience parle principalement d’elle-même.

Maintenant que vous avez une idée de ce à quoi devrait ressembler un portefeuille approprié, vous devez inclure les principales catégories suivantes sur votre site Web de portefeuille.

Pendant que vous êtes en voyage à devenir analyste de données, il est essentiel d’avoir une page d’accueil de portfolio impressionnante. Lorsque des employeurs potentiels visitent votre site Web de portefeuille, c’est là qu’ils iront initialement, alors faites une bonne première impression. Les choses doivent être brèves, mais informatives; le public devrait pouvoir voir qui vous êtes et ce que vous faites en un coup d’œil. Il est recommandé de joindre une photo de vous sur le site, ainsi qu’une déclaration d’ouverture forte et quelques paragraphes décrivant votre expérience professionnelle.

Par exemple, vous pourriez avoir une déclaration d’ouverture comme celle-ci : « Bonjour, je m’appelle Kate ! Je suis un diplômé en analyse de données basé à New York. Je crois en l’application des données pour résoudre des problèmes bienveillants et travailler à la construction d’un monde progressiste. Vous pouvez parcourir les portfolios suivants pour trouver de l’inspiration pour le vôtre !

1. Harrison Jansma est un responsable du traitement des données basé aux États-Unis chez Capital One

Pourquoi ce portefeuille est-il supérieur aux autres ?

Le portefeuille d’analyse de données de Harrison est une illustration étonnante de la façon d’utiliser un portefeuille pour mettre en valeur votre personnalité unique. Bien qu’il offre quelques exemples de son travail, il met également beaucoup d’efforts pour développer le sens de son image de soi, ce qu’il fait en utilisant des images amusantes, un langage intelligent et un avant-goût de ses passions.

Portefeuille complet de Harrison

2. Naledi — un analyste consultant indépendant et chercheur social basé au Royaume-Uni

Qu’est-ce qui est différent dans ce portefeuille ?

Dans le portefeuille de Naledi, il y a une volonté claire de trouver des clients. Dans cette optique, Naledi met l’accent sur sa capacité à remplir toutes les fonctions essentielles d’un analyste de données (traitement, collecte et visualisation des données). Elle se lance ensuite directement avec un aperçu rapide et quelques exemples de projets.

Tout d’abord, Naledi explique de quoi elle est capable. Elle continue ensuite à le démontrer avec quelques projets qui mettent en valeur ces capacités, ajoutant une nouvelle couche à l’histoire. Elle reste professionnelle tout en nous donnant un avant-goût de ses passions.

Le portfolio complet de Naledia

3. Julia Nikulski — Product Manager New Mobility chez INVERS GmbH

Qu’est-ce qui est unique ?

Ce portfolio est un merveilleux exemple de portfolio multimédia. Plutôt que de nous faire exploser avec une liste de ses projets précédents, elle a utilisé plusieurs approches pour nous donner une idée de ses intérêts et de ses capacités. Cela comprend un mélange d’humour, d’articles, d’applications techniques et de vidéos qui expliquent et démontrent ce qu’elle fait.

Les navigateurs curieux et les employeurs potentiels devraient pouvoir accéder à votre page “À propos de moi” à partir de la page d’accueil. C’est ici que vous pouvez expliquer plus en détail ce que vous faites, qui vous êtes et quelles sont vos passions. Il est également essentiel d’inclure vos coordonnées et des liens vers d’autres comptes en ligne sous votre dossier “À propos de moi” tels que LinkedIn, GitHub, Twitter et FaceBook.

Voici un exemple:

  • LinkedIn : Ajouter, mettre à jour et supprimer du travail de votre page LinkedIn, qui peut également servir de portfolio en ligne, est assez simple. Vous pouvez télécharger et partager une variété de types de contenu car la plate-forme prend en charge une variété de formats. Vous pouvez inclure des projets dans vos zones Éducation, En vedette ou Expérience sur LinkedIn.
  • GitHub : Il s’agit d’une communauté open source de 56 millions de développeurs, c’est une autre alternative populaire pour héberger votre portefeuille gratuitement. Une fois qu’un compte est créé, vous pouvez commencer à contribuer des initiatives ou des projets de données à un référentiel public, où vous pouvez afficher des éléments tels que du code et des blocs-notes Jupyter.

En parcourant les portefeuilles des analystes de données, vous découvrirez que beaucoup d’entre eux ont un blog. Bien qu’il puisse sembler entrer en conflit avec le monde du Big Data, le blogging peut être une technique très utile pour afficher votre compétences d’analyste de données Lors du recrutement d’un analyste de données, une qualité essentielle que les entreprises rechercheront est la capacité d’exprimer des découvertes difficiles de manière claire, succincte et facilement compréhensible – ce que vous pouvez démontrer dans un article de blog.

Envisagez de produire quelques courts articles pour expliquer une idée particulière. Cela montre non seulement votre capacité à transmettre et à décrire votre travail de manière conviviale, mais cela démontre également votre enthousiasme pour ce que vous faites et que vous avez consacré beaucoup de temps et de ressources à votre portefeuille.

📍Projets

De la localisation des sources de données au nettoyage et au traitement des données, les projets d’analyse de données illustrent le processus d’analyse. Si vous cherchez du travail dans cette industrie, les projets vous donneront une exposition pratique à une variété d’outils et d’approches d’analyse de données. Vous devez inclure une section « Projets » distincte qui répertorie tous les projets sur lesquels vous avez travaillé. Vous avez plusieurs options pour présenter votre travail : vous pouvez placer votre portfolio et ouvrir des opportunités sur votre site Web, ou vous pouvez fournir un résumé de votre travail avec un lien vers le projet réel, qui est stocké ailleurs (sur GitHub, par exemple) . Tout dépend de la taille et de la sophistication du projet, y compris de votre choix ; de nombreux portefeuilles d’analystes de données combinent les deux méthodes.

Parlons de quelques idées de projets sur lesquelles vous pouvez travailler :

  1. Prédiction du marché boursier
  2. Visualisation astronomique
  3. Analyse des données des publications Instagram
  4. Prévision des incendies de forêt
  5. Analyse des sentiments Twitter
  6. Analyse des sentiments
  7. Systèmes de recommandation
  8. Reconnaissance vocale à travers les émotions
  9. Diagnostic de la maladie
  10. Projet de détection de couleur
  11. Détection du sexe et de l’âge
  12. Analyser l’impact du changement climatique sur l’approvisionnement alimentaire

Certifications d’analyste de données

Certifications d’analyste de données sont un ajout précieux à votre CV car ils démontrent vos connaissances en analyse de données. Il existe plusieurs professionnels qui ont des excuses pour éviter d’en gagner un. Certains d’entre eux que vous rencontrez habituellement seraient:

  • Ce serait une perte d’énergie et de temps
  • Je suis submergé par les délais (j’ai beaucoup de travail à faire)
  • J’en sais déjà beaucoup !

Tout cela ne sont que des excuses qui n’ont aucun poids. Obtenir la bonne formation et les bonnes compétences d’analyste de données dans le domaine de l’analyse signifie que vous serez en mesure de transformer les données en or pour votre organisation potentielle, en attirant l’attention de l’employeur. Par conséquent, il est essentiel d’inclure vos cours et certifications liés à l’analyse de données dans votre portefeuille.

Les opinions des autres sur votre portefeuille vous aideront à comprendre ce que les autres ont trouvé fascinant et où ils se sont égarés. Prenez des notes sur ce qui est bon et ce qui est déroutant dans votre portfolio au fur et à mesure que vous itérez. S’arrêter pour changer de portefeuille est la pire des gaffes. Un portefeuille d’analyses, comme vos capacités d’analyse, doit être mis à jour et amélioré régulièrement pour vous permettre d’aller de l’avant. C’est pourquoi un portfolio est considéré comme un document vivant que vous pouvez compléter au fur et à mesure que vous acquérez de l’expérience et que vous vous développez.

Un bon portefeuille d’analystes de données démontrera aux employeurs que vous pouvez utiliser les données pour résoudre des problèmes et découvrir de nouvelles opportunités. Une présentation visuellement attrayante qui met l’accent sur l’importance de votre étude pour une entreprise pourrait vous propulser au sommet de sa liste de priorités.

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