L'analyse de données est devenue un élément important du fonctionnement des entreprises, qui utilisent les données pour comprendre leurs clients, suivre leurs performances, améliorer leurs processus et éclairer leurs décisions. Par conséquent, on attend de plus en plus des professionnels qu'ils fassent preuve à la fois de connaissances analytiques et de compétences techniques concrètes.
Les certifications en analyse de données peuvent offrir une formation structurée et un moyen de démontrer ses connaissances dans des domaines tels que l'analyse de données, la visualisation, les bases de données, les statistiques et la business intelligence. Elles vont des programmes de niveau débutant destinés aux personnes qui entrent dans le métier aux certifications spécialisées portant sur des technologies particulières.
La certification n'est toutefois qu'un aspect du développement professionnel. La valeur d'une certification dépend des compétences qu'elle couvre, des outils qu'elle enseigne, de l'expérience préalable du candidat et de son adéquation avec le type de travail qu'il souhaite exercer.
Qu'est-ce qu'une certification en analyse de données ?
Une certification en analyse de données est une qualification professionnelle délivrée après avoir suivi un cours, réussi une évaluation, passé un examen ou rempli une combinaison de ces exigences.
Les certifications peuvent être proposées par des entreprises technologiques, des organisations professionnelles, des organismes de formation et des établissements d'enseignement. Certaines portent sur des compétences analytiques générales, tandis que d'autres valident la maîtrise d'une plateforme spécifique.
Par exemple, la certification Power BI Data Analyst de Microsoft évalue les compétences liées à la préparation, à la modélisation, à la visualisation, à l'analyse, à la gestion et à la sécurisation des données dans Power BI.
Les professionnels doivent donc examiner ce qu'une certification mesure réellement plutôt que de juger les qualifications uniquement sur leur intitulé.
Compétences courantes couvertes par les certifications en analyse de données
Le contenu varie selon les programmes, mais plusieurs compétences techniques et analytiques reviennent fréquemment.
Préparation des données
Les analystes de données doivent souvent nettoyer, transformer et organiser les informations avant de les analyser. Les programmes de certification peuvent couvrir les méthodes permettant d'identifier les valeurs manquantes, de corriger les données incohérentes, de combiner des jeux de données et de préparer les informations pour le reporting.
SQL et bases de données
Le SQL est largement utilisé pour extraire et manipuler les informations stockées dans des bases de données relationnelles. Les programmes d'analyse de niveau débutant peuvent initier au SQL, tandis que les certifications plus avancées peuvent exiger des candidats qu'ils démontrent des compétences pratiques en écriture de requêtes.
Visualisation des données
Les professionnels de l'analyse doivent communiquer clairement leurs conclusions. Les programmes de certification peuvent donc inclure les graphiques, les tableaux de bord, le storytelling visuel et les techniques de présentation des résultats d'analyse à des publics techniques et non techniques.
Statistiques
Les notions statistiques peuvent aider les professionnels à interpréter les données, à repérer des tendances, à évaluer des relations et à comprendre l'incertitude. Selon la certification, les thèmes peuvent aller des statistiques descriptives à la régression et aux techniques prédictives.
Outils de business intelligence
Certaines certifications sont construites autour de plateformes de business intelligence spécifiques. Microsoft Power BI et Tableau, par exemple, proposent tous deux des certifications liées à la visualisation et à l'analyse de données.
Le portefeuille de certifications Tableau comprend la certification Salesforce Certified Tableau Data Analyst ainsi que des certifications couvrant les fondamentaux de Tableau, l'administration, le conseil et l'architecture.
Types de certifications en analyse de données
Les professionnels peuvent généralement classer les certifications en analyse en plusieurs catégories.
Les certifications fondamentales s'adressent aux personnes qui acquièrent les bases de l'analyse. Elles peuvent couvrir les tableurs, le SQL, le nettoyage des données, la visualisation et les notions d'analyse de base.
Les certifications propres à une plateforme valident les compétences sur une technologie particulière. Les certifications Power BI et Tableau en sont des exemples.
Les certifications en analyse avancée peuvent porter sur les statistiques, Python, l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive ou d'autres sujets techniques.
Les certifications orientées métier mettent l'accent sur l'application de l'analyse à des domaines comme la finance, le marketing, les opérations ou le management.
La catégorie appropriée dépend du niveau de compétence actuel du professionnel et de son orientation de carrière.
Certifications populaires
Plusieurs programmes reconnus proposent des approches différentes de la formation à l'analyse.
Google Data Analytics Certificate
Le Google Data Analytics Certificate s'adresse aux personnes qui développent des compétences fondamentales en analyse de données. Google indique que le programme couvre notamment l'analyse et la visualisation de données et présente des outils tels que les tableurs, SQL, R et Tableau. Le programme est disponible en ligne et conçu pour être suivi au rythme de chacun.
Microsoft Power BI Data Analyst Associate
La certification Power BI Data Analyst Associate de Microsoft est une qualification de niveau intermédiaire centrée sur Power BI. L'examen actuel évalue quatre grands domaines : la préparation des données, la modélisation des données, la visualisation et l'analyse des données, ainsi que la gestion et la sécurisation de Power BI.
Le guide d'étude de Microsoft identifie également Power Query et Data Analysis Expressions (DAX) comme des compétences importantes pour ce poste.
Tableau Data Analyst
La certification Salesforce Certified Tableau Data Analyst porte sur le travail d'analyse avec Tableau. Il s'agit de l'une des nombreuses certifications Tableau proposées dans le cadre du programme de certification de Salesforce.
Certifications IBM en analyse de données
IBM propose également des parcours de formation et de certification professionnelle en analyse de données couvrant des thèmes tels que l'analyse de données, la visualisation, Python, SQL et les technologies associées. Ces programmes peuvent offrir un apprentissage structuré aux professionnels qui développent des compétences techniques en analyse.
Comment choisir une certification en analyse de données
Les professionnels doivent partir de l'orientation de carrière qu'ils visent plutôt que de choisir une certification simplement parce qu'elle est populaire.
Une personne qui vise un poste en business intelligence peut tirer profit d'une certification propre à une plateforme comme Power BI ou Tableau. Une personne qui débute dans l'analyse sans expérience technique préalable peut préférer un programme fondamental plus large.
Parmi les autres facteurs à prendre en compte :
- Niveau de compétence actuel : le programme correspond-il aux connaissances existantes ?
- Contenu : enseigne-t-il des méthodes et des outils d'analyse pertinents ?
- Évaluation : comporte-t-il un examen, un projet pratique ou les deux ?
- Technologie : les outils utilisés dans la certification sont-ils pertinents pour l'environnement de travail visé ?
- Coût : quels sont les coûts du cours, de l'examen, du renouvellement et de la préparation ?
- Conditions de renouvellement : la certification expire-t-elle ou doit-elle être renouvelée périodiquement ?
- Expérience pratique : le programme propose-t-il des projets pouvant servir d'exemples dans un portfolio ?
Il est particulièrement important de consulter les exigences officielles de la certification, car les objectifs des examens et les technologies peuvent évoluer avec le temps.
Certification ou diplôme
Une certification et un diplôme répondent à des objectifs différents.
Un diplôme offre généralement une formation universitaire plus large sur une période plus longue. Un diplôme en analyse de données peut comprendre des statistiques, de la programmation, des bases de données, des méthodes de recherche, des cours de gestion et une théorie analytique plus générale.
Une certification est généralement plus ciblée et peut viser un ensemble de compétences, une technologie ou un métier particulier.
Pour certains professionnels, une certification peut compléter un diplôme existant en démontrant une expérience sur une plateforme d'analyse spécifique. Pour d'autres, un programme de formation plus large peut être plus approprié lorsqu'ils se reconvertissent ou acquièrent des connaissances fondamentales.
Les certifications favorisent-elles une carrière dans l'analyse de données ?
Une certification peut attester d'un apprentissage structuré et d'une familiarité avec certains outils, mais elle ne remplace pas l'expérience pratique.
Les employeurs peuvent aussi prendre en compte la formation, l'expérience professionnelle antérieure, les compétences techniques, les aptitudes à communiquer et l'expérience acquise sur des projets. Le U.S. Bureau of Labor Statistics indique que les data scientists ont généralement besoin au minimum d'une licence (bachelor's degree), certains employeurs exigeant ou privilégiant un diplôme de troisième cycle. Le BLS identifie également les compétences analytiques, informatiques, de communication, mathématiques et de résolution de problèmes comme des qualités importantes pour ce métier.
C'est pourquoi les professionnels peuvent valoriser une certification en constituant un portfolio de projets. Il peut s'agir, par exemple, d'analyser un jeu de données public, de créer un tableau de bord de gestion, d'écrire des requêtes SQL ou de rédiger un rapport expliquant des résultats d'analyse.
Élaborer un plan de certification
Les professionnels n'ont pas nécessairement besoin de plusieurs certifications. Une approche ciblée peut être plus pragmatique.
Une progression de base pourrait comprendre les étapes suivantes :
- 1Apprendre les notions fondamentales de l'analyse.
- 2Développer des compétences en SQL, en tableurs et en visualisation.
- 3Choisir une plateforme ou une spécialisation pertinente pour le poste visé.
- 4Obtenir une certification ou réussir une évaluation formelle.
- 5Réaliser des projets pratiques à partir de jeux de données réels ou publics.
- 6Continuer à développer ses compétences à mesure que les outils et les méthodes d'analyse évoluent.
Les professionnels qui travaillent déjà dans l'analyse peuvent plutôt identifier une lacune précise dans leurs compétences et choisir une certification qui y remédie.
Conclusion
Les certifications en analyse de données peuvent offrir un apprentissage structuré et attester de la maîtrise d'outils et de méthodes d'analyse. Leur utilité dépend du contenu de la certification, des modalités d'évaluation, de sa pertinence pour le poste visé et de l'expérience préalable du professionnel.
Plutôt que d'accumuler des certifications sans objectif clair, les professionnels peuvent se concentrer sur celles qui complètent leurs objectifs de carrière et leurs compétences pratiques. Associer une certification au SQL, aux statistiques, à la visualisation, à la connaissance du métier et à des projets concrets peut constituer une base plus large pour travailler avec les données.
À mesure que les technologies d'analyse continuent d'évoluer, les professionnels doivent aussi considérer la certification comme une étape d'un apprentissage continu, et non comme un substitut ponctuel à l'expérience pratique.
Références
- Google. "Google Career Certificate in Data Analytics."
- Microsoft. "Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate."
- Microsoft Learn. "Study Guide for Exam PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst."
- Tableau. "Tableau Certification."
- IBM. "Data Analyst Professional Certificate."
- U.S. Bureau of Labor Statistics. "Data Scientists."