Analyse de données pour les débutants: des compétences qui vous rendent inestimable

Chaque fois que quelqu'un mentionnait les tableaux croisés dynamiques, mon ami freelancer Jamie avait des sueurs froides. Excel lui faisait mal à la tête, et la phrase prise de décision basée sur les données aux réunions le faisait atteindre une troisième tasse de café.

Cinq ans plus tard? Les entreprises le paient des sommes ridicules pour qu'il fouille leurs données et leur dise ce qui se passe réellement avec leur entreprise. Et non, il n'a pas de diplôme sophistiqué en science des données ou de formation en mathématiques (il était diplômé en anglais, pour l'amour de Dieu).

Alors, comment est-il passé de phobique des feuilles de calcul à consultant en données? J'ai vu plusieurs amis faire cette transformation, et je partage leurs vraies histoires aujourd'hui. Pas de jargon, pas de prétention que c'est de la science-fusée, juste les vraies compétences qui ont transformé leurs options de carrière – et pourraient faire de même pour vous.

Alerte spoiler: c'était bien plus facile qu'ils ne l'auraient cru!

Il ne s'agit pas de mathématiques, il s'agit d'un travail de détective

Comment ces pigistes ont appris à arrêter de s'inquiéter et à aimer les données

Le grand secret que personne ne vous dit: devenir bon avec les données, ce n'est pas mémoriser des formules ou coder comme un génie de la Silicon Valley. C'est développer l'état d'esprit d'un détective.

Prenez mon ami Zinner Sophia. Son premier grand succès n'était pas dû à une analyse sophistiquée. C'est arrivé parce qu'elle était assez curieuse pour demander: Attends, pourquoi les ventes du mardi sont-elles toujours plus élevées que celles du samedi? Cela semble bizarre.

Il s'est avéré que l'entreprise menait une promotion par e-mail le mardi depuis TROIS ANS, et personne n'avait pris la peine de vérifier si elle était programmée le bon jour. Ils ont déplacé la promotion par e-mail au vendredi, ce qui a entraîné une augmentation instantanée des revenus. Son client pensait qu'elle était un génie, mais elle a simplement posé une question évidente à laquelle personne d'autre n'avait pris la peine de répondre.

C'est à ce moment-là qu'elle a réalisé quelque chose de crucial: la plupart des gens sont tellement intimidés par les données qu'ils ne les regardent même pas de manière critique. Ils acceptent simplement les tendances que l'outil de reporting crache.

Apprenez à questionner les données: d'où viennent-elles? Qui les a collectées? Que manque-t-il? Et vous avez déjà une longueur d'avance sur 90% de vos collègues.

Personne ne se soucie des données (ils se soucient des réponses)

Un autre ami freelance, Alex, a appris cette leçon à ses dépens. Il a passé des semaines à créer un magnifique rapport de 30 pages avec des graphiques codés par couleur pour un client du commerce de détail que personne – et il insiste sur PERSONNE – n'a jamais lu. Son client a tourné la dernière page et a dit: Alors, que devrions-nous faire différemment? et Alex n'avait pas de réponse claire. Aïe!

Depuis, il a suivi une stratégie simple qu'il m'a partagée à l'attention des Zinners.

1. Découvrez ce qui tient les décideurs éveillés la nuit. Pour ses clients du commerce électronique, c'est généralement Pourquoi les clients abandonnent-ils leurs paniers? ou Quels produits devrions-nous abandonner?
2. Travaillez à rebours à partir de là. S'ils s'inquiètent de l'abandon de panier, il a besoin de données sur l'entonnoir de paiement, pas de statistiques générales sur le trafic.
3. Gardez une note Post-it à côté de son ordinateur avec: Quelle action spécifique devraient-ils entreprendre sur la base de cette analyse? S'il est incapable d'articuler une réponse claire, la tâche reste incomplète.

Cette approche a fait gagner à Alex d'innombrables heures à analyser des choses dont personne ne se soucie. Et, de manière contre-intuitive, cela a rendu ses analyses beaucoup plus simples. Souvent, la réponse à une question commerciale brûlante ne nécessite pas de statistiques complexes – juste la bonne tranche de données examinée sous le bon angle.

Les vraies compétences qui ont fait embaucher mes amis (et leur ont fait gagner de l'argent)

Écoutez, il y a un milliard de compétences en données que vous POURRIEZ apprendre. Mais vous n'en avez besoin de la plupart pour commencer à avoir un impact. Voici celles qui ont vraiment fait la différence pour les freelancers et travailleurs à distance que je connais:

La magie des feuilles de calcul qui a impressionné leurs clients

Excel n'est peut-être pas glamour, mais il remplit son rôle. Cinq formules ont changé la vie professionnelle de mon ami:

• VLOOKUP: Il l'a fait passer pour un magicien en reliant les noms des clients à leurs achats passés. Son client le faisait manuellement – aïe! Le tutoriel VLOOKUP d'Excel Easy (très convivial pour les débutants)
• Tableaux croisés dynamiques: Transformation d'une liste de clients de 10,000 lignes en informations claires en 3 minutes. Conseil de pro de Taylor: Apprenez à glisser-déposer dans les tableaux croisés dynamiques avant de vous attaquer aux choses plus avancées. Le tutoriel sur les tableaux croisés dynamiques d'Excel Easy (très convivial pour les débutants)
• COUNTIFS: A répondu à la question Combien de clients ont acheté le produit X mais pas le produit Y? en quelques secondes au lieu de plusieurs heures. Guide COUNTIFS d'Ablebits (adapté aux débutants)
• Texte en colonnes: Cela lui a évité de séparer manuellement les prénoms et noms dans une liste de contacts. Cette fonctionnalité à elle seule lui a probablement fait gagner 2 à 3 jours de copier-coller abrutissant au cours de sa carrière. Le guide Texte en colonnes d'Excel Easy (très convivial pour les débutants)
• Instructions IF simples: Laissez-le catégoriser automatiquement les clients comme à forte valeur ou à risque en fonction de leur comportement. Tout le monde peut apprendre cela en 15 minutes. Documentation officielle de la fonction IF de Microsoft (très conviviale pour les débutants)

Rien de tout cela n'est sorcier. Vous pourriez apprendre ces cinq choses en un week-end et devenir instantanément plus précieux au travail.

Data Visualisation (Or How My Friend Stopped Making Ugly Charts)

Madison créait les graphiques Excel les plus hideux du monde – des camemberts 3D avec toutes les couleurs de l'arc-en-ciel. Elle frissonne encore en y pensant.

Ensuite, elle a lu Storytelling with Data de Cole Nussbaumer Knaflic (qui change la vie, dit-elle) et a appris quelques principes de base:

1. Moins c'est plus: éliminez tout ce qui n'aide pas à faire valoir votre point. Lignes de grille, bordures, étiquettes inutiles – disparus.
2. Un graphique, un message: Si vous essayez de montrer trois idées différentes, utilisez trois graphiques différents.
3. Utilisez la couleur avec parcimonie: utilisez le gris pour la plupart des données, puis mettez en évidence les éléments importants dans une couleur contrastante.

Juste ces quelques ajustements ont rendu ses présentations immédiatement plus professionnelles. Les gens ont commencé à dire des choses comme Wow, c'est tellement clair! au lieu de plisser les yeux de confusion sur ses diapositives.

Comprendre enfin les statistiques de base!

Mon ami d'université évitait les statistiques comme la peste jusqu'à ce qu'un client le réprimande pour ne pas connaître la différence entre les prix moyens et médians des maisons (embarrassant!).

Il s'avère que vous n'avez besoin de comprendre que quelques concepts pour avoir l'air intelligent en réunion:

• Moyenne vs. Médiane: Le prix médian d'une maison (300k $) peut être bien plus utile que la moyenne (450k $) lorsque quelques ventes de manoirs faussent vos données. Cette seule information a aidé Damon à éviter d'innombrables mauvaises décisions commerciales.
• Corrélation vs. Causalité: Ce n'est pas parce que les ventes de crème glacée et les noyades augmentent toutes deux en été que la crème glacée provoque les noyades. Comprendre les faits l'a empêché de faire des recommandations vraiment stupides.
• Signification statistique: Savoir quand un modèle est réel ou dû au hasard. Il a un jour empêché un client de refaire entièrement son site web en se basant sur le comportement de seulement 12 visiteurs!

Transformer les données brutes en informations

Le processus de nettoyage des données

Les professionnels des données déclarent souvent passer jusqu'à 80% de leur temps à nettoyer et à préparer les données. Ce processus ingrat mais essentiel comprend:

• Suppression des entrées en double
• Gestion des valeurs manquantes
• Standardisation des formats (dates, devises, etc.)
• Correction des erreurs évidentes

Une analyse fiable repose sur des données propres – l'adage garbage in, garbage out s'applique ici.

De l'analyse à l'insight

La vraie valeur de l'analyse de données vient de la connexion des chiffres aux implications du monde réel. Cela signifie:

• Identification des modèles et des anomalies
• Comparaison des résultats par rapport aux repères ou aux performances historiques
• Synthétiser les résultats en un récit cohérent
• Traduire les conclusions analytiques en recommandations commerciales

Présenter votre analyse efficacement

Techniques de narration de données

L'analyse la plus sophistiquée est inutile si vous ne pouvez pas communiquer efficacement vos conclusions. La narration de données combine:

• Une structure narrative claire (mise en place, conflit, résolution)
• Utilisation stratégique des visualisations de données
• Un contexte pertinent qui se connecte aux priorités des parties prenantes

N'oubliez pas que différents publics ont besoin de différents niveaux de détail. Les cadres peuvent ne vouloir que les implications de haut niveau, tandis que les équipes opérationnelles pourraient avoir besoin d'informations plus granulaires.

Créer des rapports de données convaincants

Des rapports bien conçus rendent votre analyse accessible et exploitable. Les éléments clés incluent:

• Un résumé mettant en évidence les principales conclusions
• Hiérarchie visuelle qui guide les lecteurs à travers les points importants
• Éléments interactifs permettant l'exploration (le cas échéant)
• Recommandations claires basées sur vos conclusions

Outils que ces freelances utilisent réellement (pas seulement ceux qui semblent impressionnants)

Tout le monde a des opinions sur les outils d'analyse de données. La plupart des articles en listent des dizaines que vous devez apprendre. Mais les indépendants que je connais ont construit leurs entreprises entières sur seulement une poignée d'outils qui font le travail sans faire exploser leur cerveau.

Leur boîte à outils quotidienne

1. Google Sheets: Pas Excel?? C'est ce que dit mon ami télétravailleur Liam. Pour 90% de son travail client, Google Sheets l'emporte grâce à la collaboration en temps réel. Il peut participer à un appel, partager son écran, et ils peuvent tous deux modifier l'analyse ensemble. La fonction IMPORTRANGE lui permet également de récupérer des données d'une feuille client à une autre – un véritable atout pour les tableaux de bord.
2. Looker Studio (anciennement Google Data Studio): Emma a résisté à l'apprentissage de ceci BIEN trop longtemps. Maintenant, elle l'utilise chaque semaine. La version gratuite se connecte à tout, de Google Analytics aux Sheets aux plateformes publicitaires. Ses clients la pensent géniale quand elle transforme leurs données désordonnées en un tableau de bord qui se met à jour automatiquement.
3. Tableau Public: Quand Ryan a besoin de créer quelque chose de plus visuellement impressionnant pour les présentations ou les rapports, Tableau est son incontournable. La courbe d'apprentissage l'a fait pleurer de vraies larmes de frustration, mais persévérer pendant ces premières semaines en valait la peine. Ses clients les mieux payants sont venus après avoir vu ses pièces de portfolio Tableau.
4. Airtable: Mon amie Jess dit que c'est comme si les feuilles de calcul et les bases de données avaient eu un beau bébé. Elle l'utilise pour organiser des projets et des ensembles de données complexes qui seraient un cauchemar dans des feuilles de calcul ordinaires. La fonction de vues est magique – les mêmes données peuvent être affichées sous forme de calendrier, de tableau Kanban ou de galerie.
5. Zapier: Pas strictement un outil de données, mais le meilleur freelance Daniel me dit qu'il l'utilise pour connecter tous ses autres outils. Des données circulant automatiquement des soumissions de formulaires d'un client vers une feuille de calcul, puis vers un tableau de bord? Un délice. Il insiste sur le fait que cela vaut chaque centime des 30 $/mois.
6. Mixpanel: Mon amie Alicia, axée sur les produits, jure par cela pour suivre le comportement des utilisateurs. Elle dit que c'est beaucoup plus facile à utiliser que Google Analytics pour répondre à des questions spécifiques comme Combien de personnes ont complété cette séquence d'actions spécifique? Ses clients startups adorent les entonnoirs de conversion clairs qu'elle construit.
7. Notion: Sophie l'utilise pour suivre son processus d'analyse réel. Elle crée des bases de données pour enregistrer les demandes des clients, les étapes d'analyse et les résultats – documentant essentiellement l'intégralité de son flux de travail. Elle partage des vues spécifiques avec les clients afin qu'ils puissent voir le statut de leurs demandes. Cela m'évite de répéter le travail et m'aide à justifier mes tarifs, m'a-t-elle dit.
8. Microsoft Power Automate: Pour les environnements fortement basés sur Windows, Dave, qui voyage actuellement en Thaïlande, l'utilise pour automatiser les tâches de données répétitives. Il configure des flux qui extraient des données des e-mails, les nettoient et les ajoutent à des feuilles de calcul de suivi sans intervention manuelle – le libérant ainsi pour l'analyse réelle.
9. Plausible Analytics: L'alternative à Google Analytics axée sur la confidentialité, selon mon bon ami Leo, qui est spécialisé dans le travail avec des clients européens soucieux du RGPD. Il aime l'interface épurée et dit qu'elle se concentre sur les métriques qui comptent vraiment sans submerger les clients.
10. Hotjar: Pour suivre le comportement des utilisateurs du site web en particulier, Carlos appelle cela aussi proche de la lecture des pensées que possible. Il utilise les cartes thermiques et les enregistrements de sessions pour montrer aux clients exactement où les utilisateurs sont confus ou abandonnent, ce qui rend ses recommandations beaucoup plus convaincantes.

Quand ils ont besoin de passer au niveau supérieur

Pour les projets plus complexes, mes amis freelances en analyse de données plus expérimentés doivent parfois sortir l'artillerie lourde:

1. Python avec Pandas: Nia a évité de coder pendant des ANNÉES. Grosse erreur, me dit-elle. Il s'avère que Python n'est pas aussi difficile qu'elle le craignait. Pour les tâches de données répétitives, c'est une bouée de sauvetage. Elle n'est pas avancée — elle copie-colle essentiellement du code de Stack Overflow et le modifie — mais cela fait le travail.
2. SQL: Ken entretient toujours une relation amour-haine avec SQL. Ce n'est PAS DU TOUT intuitif pour lui, mais rien ne le surpasse pour travailler avec de grands ensembles de données. Il a appris les bases grâce au cours gratuit de Khan Academy. Pas amusant, mais nécessaire.
3. R (Rarement): Mon amie académique Mira n'utilise cela que lorsqu'elle travaille avec des clients en recherche ou sur des projets statistiques. La bibliothèque de visualisation ggplot2 crée de beaux graphiques qui impressionnent davantage ses clients plus techniques.

Ressources d'apprentissage qui les ont réellement aidés

Après avoir perdu des centaines d'heures sur des cours trop théoriques ou avancés, voici les ressources que mes amis ont réellement trouvées utiles:

• Sérieusement, achetez Storytelling with Data de Cole Nussbaumer Knaflic. Madison la relit chaque année.
• Les cours gratuits de Google Analytics ont appris à Raj plus que ses cours de marketing à l'université.
• "Microsoft Excel – Excel du débutant à l'expert" de Kyle Pew sur Udemy. Attendez une promotion – vous pouvez généralement l'obtenir pour $15, dit Alex.
• La chaîne YouTube Luke Barousse de explique des concepts de données complexes d'une manière qui a du sens même pour mon ami non technique Jamie.

Voici la vérité: vous n'avez pas besoin de 15 outils. Vous devez être vraiment à l'aise avec 3 à 5 outils qui résolvent de vrais problèmes. Maîtrisez les bases avant de courir après les gadgets sophistiqués.

Projets réels pour construire votre portfolio

La meilleure façon de développer des compétences en analyse de données est de pratiquer avec des données réelles. Considérez ces idées de projets adaptées aux débutants:

1. Analyse des finances personnelles: Suivez et visualisez vos habitudes de dépenses à l'aide de vos propres données financières
2. Tableau de bord des ventes: Créez une visualisation des données de ventes publiques de Kaggle ou d'autres sources
3. Analyse des médias sociaux: Analysez les modèles d'engagement de vos propres profils sociaux ou de ceux d'une entreprise
4. Analyse des avis sur les produits: Extrayez des informations des avis Amazon ou d'autres sites de commerce électronique
5. Exploration de données de santé publique: Travaillez avec des ensembles de données ouverts sur des sujets comme la COVID-19 ou les indicateurs de santé

Documentez votre processus et vos découvertes dans un blog ou un dépôt GitHub pour démontrer vos compétences à des employeurs potentiels.

La liberté du travail à distance que les compétences en données ont apportée à ces freelances

Mon amie Olivia n'oubliera jamais le jour où elle a réalisé qu'elle pouvait utiliser ses compétences en données n'importe où. Elle était assise dans une énième réunion d'équipe démoralisante, regardant l'horloge, quand son téléphone a vibré avec un e-mail d'un fondateur de startup:

Pouvez-vous nous aider à comprendre pourquoi nos taux de conversion chutent? Je suis heureux de payer votre tarif de consultation.

Trois mois plus tard, elle avait quitté son emploi et avait suffisamment de travail de données en freelance pour remplacer son salaire – en travaillant 20 heures de moins par semaine. C'était en 2016, bien avant que le travail à distance ne soit à la mode.

Aujourd'hui, son bureau se compose de cafés en bord de mer en Thaïlande, de la table de cuisine de ses parents lors de ses visites à la maison, et la plupart du temps, de son propre canapé. Tout cela parce qu'elle peut faire quelque chose que la plupart des gens trouvent intimidant: donner un sens aux données désordonnées.

Si vous rêvez d'abandonner la vie de bureau, voici quelques façons légitimes dont mon réseau d'amis freelancers gagne de l'argent avec des compétences en données:

Zinns de données pour commencer la semaine prochaine

• Réparer mon Google Analytics : Mon ami Raj dit que vous seriez choqué de voir combien de petites entreprises ont des configurations de suivi complètement défectueuses. Il a facturé 500 £ pour un audit d'une demi-journée et des corrections de base. Tout ce dont il avait besoin était la certification Analytics gratuite de Google.
• Que devrions-nous publier sur les réseaux sociaux? : Mon amie Sara a transformé son expérience en marketing + ses compétences de base en données en une activité secondaire, analysant quel contenu Instagram fonctionne le mieux pour les entreprises locales. Elle effectue des analyses simples dans Sheets, crée un rapport soigné d'une page et facture $350 par audit social.
• Aidez-moi à comprendre mon enquête client: Les entreprises mènent constamment des enquêtes, puis sont submergées par les réponses. Être capable de catégoriser les réponses ouvertes, de trouver des modèles et de visualiser les résultats est une MINE D'OR. Le tout premier projet rémunéré de mon ami Jamie consistait littéralement à organiser 400 réponses d'enquête par thèmes et à créer trois graphiques simples.
• Rendre mes données jolies : Cela semble trivial, mais les dirigeants DÉTESTENT les feuilles de calcul et les rapports laids. Mon amie designer Zoe a toute une entreprise qui prend des tableaux de bord Excel importants mais hideux et les transforme en quelque chose de visuellement attrayant. Elle facture 75 €/heure juste pour rendre les rapports plus jolis et plus utilisables.
• Découvrez ce qui ne va pas sur notre site web : Carlos utilise des outils gratuits comme Hotjar pour observer le comportement des utilisateurs, puis analyse où les gens se bloquent ou sont confus. Il dit que c'est un travail honnêtement fascinant, et les entreprises paieront cher pour résoudre les problèmes de conversion.

Gagneurs d'argent J'ai de l'expérience

• Le Thérapeute des données : C'est ainsi que mon ami Miguel appelle son rôle préféré – s'asseoir avec les propriétaires de petites entreprises qui sont noyés sous les données mais ne savent pas quelles métriques comptent réellement. Il a créé une Session de clarté des données où il identifie leurs 3 à 5 chiffres les plus importants et construit un système de suivi simple. 1,200$ pour une session d'une demi-journée qui fait littéralement pleurer de soulagement certains clients.
• Tableaux de bord d'abonnement: Une fois à l'aise avec des outils comme Google Data Studio (maintenant Looker Studio), ma collègue Priya a commencé à créer des tableaux de bord personnalisés qui se mettent à jour automatiquement. Les clients ADORENT ne pas avoir à suivre manuellement leurs métriques, et elle facture des frais d'installation plus une maintenance mensuelle.
• L' analyste à temps partiel : De nombreuses entreprises ont besoin d'aide pour les données, mais pas d'une personne à temps plein. Tyler a des contrats de 10 heures par mois avec des startups où il est essentiellement leur équipe de données à temps partiel. Il gagne un revenu constant sans nécessiter un engagement à temps plein!
• Le Data Translator : Mon associé Zinner Aisha se situe entre les équipes techniques et les décideurs pour expliquer ce que les données signifient réellement en langage clair. Ce rôle est DE L'OR PUR si vous avez à la fois des compétences en données et des capacités de communication.

La plupart de ceux-ci ne nécessitent pas de diplômes ou de certifications fantaisistes – juste la capacité démontrée à résoudre des problèmes réels. Le portefeuille de Miguel a commencé par des projets bénévoles pour une organisation à but non lucratif locale, ce qui a conduit à ses premiers clients payants, ce qui a conduit à… eh bien, me le dire depuis sa cabane en montagne au lieu d'un cubicule de bureau.

C'est la beauté des compétences en données. Vous offrez quelque chose que la plupart des gens craignent, donc la barrière à l'entrée est plus basse que vous ne le penseriez!

Apprentissage et croissance continus

D'analyste de données débutant à intermédiaire

À mesure que vous gagnez en confiance avec les compétences de base, considérez cette progression:

1. Maîtrisez les fonctions de feuille de calcul et les visualisations de base
2. Apprenez le SQL pour la récupération et la manipulation de données
3. Explorez Python ou R pour une analyse plus avancée
4. Développer des compétences spécialisées pertinentes pour votre secteur d'activité

Les analystes les plus performants combinent les connaissances techniques avec l'expertise du domaine, alors tirez parti de ce que vous savez déjà sur votre secteur.

Construire votre réseau d'analyse de données

L'apprentissage est plus rapide en communauté. Considérez:

• Rejoindre des groupes axés sur les données sur LinkedIn ou Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Participation à des rencontres locales (virtuelles ou en personne)
• Trouver un mentor qui peut guider votre parcours d'apprentissage
• Partager votre travail et recevoir des commentaires

Parcours de données réels: de novice à consultant

Je déteste quand les articles font tout paraître facile et linéaire. J'ai donc demandé à mes amis freelances d'être honnêtes sur leurs parcours désordonnés dans le monde des données. Voici l'une de mes histoires préférées de Jamie:

2017: Coordinatrice marketing complètement perdue. Confondait régulièrement la moyenne et la médiane. Avait les mains moites quand on me demandait de récupérer des chiffres pour les réunions.

2018: Forcé de devenir la personne Excel quand un collègue a démissionné. J'ai passé de nombreuses nuits tardives à chercher comment faire un vlookup et aide formule excel s'il vous plaît mon dieu. J'ai pleuré dans les toilettes du bureau deux fois.

2019: Création d'un tableau de bord des ventes qui a attiré l'attention du vice-président. Il a commencé à être invité à des réunions pour lesquelles il n'était pas qualifié. Il a découvert qu'il pouvait réellement expliquer les données de manière compréhensible pour les personnes non techniques.

2020: La pandémie a frappé. L'entreprise a procédé à des licenciements. Il a commencé à travailler en freelance par désespoir, sous-facturant horriblement (35 $/heure pour ce qu'il facture maintenant 125 $/heure). Il a appris Tableau grâce à des vidéos YouTube en mangeant des céréales pour le dîner.

2021: A décroché son premier client réel en données par un ami d'un ami. Souffrait toujours du syndrome de l'imposteur au quotidien. A découvert que la plupart des entreprises ont des pratiques de données TERRIBLES, et même ses compétences basiques étaient précieuses.

2022: A augmenté ses tarifs. A perdu quelques clients, en a gagné de meilleurs. A commencé à se spécialiser dans l'analyse e-commerce. A eu son premier mois à 10 000 $, puis a rapidement eu deux mois de presque pas de travail et a paniqué.

2023: Enfin trouvé un rythme avec un mélange de clients en retainer et de travaux ponctuels. A commencé à enseigner des ateliers de base sur la visualisation de données comme nouveau flux de revenus. A réalisé qu'il apprendrait toujours — et que c'est en fait plutôt amusant.

Aujourd'hui: Gestion d'un cabinet de conseil en analyse de données rentable axé sur les petites et moyennes marques de commerce électronique. Toujours des recherches Google quotidiennes. Fait toujours des erreurs. Se sent encore occasionnellement comme s'il ne savait pas ce qu'il faisait – mais ses clients obtiennent une valeur énorme de toute façon.

Le fait est que ce parcours n'a pas été une ligne droite, et tous mes amis freelances sont ENCORE en train de le comprendre. Vous n'avez pas besoin que tout soit parfaitement planifié. Vous avez juste besoin de commencer, de faire des erreurs, d'apprendre et de continuer.

Conseils pratiques

Si mes amis phobiques des feuilles de calcul pouvaient revenir en arrière et se donner des conseils, voici ce qu'ils diraient:

1. Commencez par UN projet qui vous tient vraiment à cœur. Analyser vos finances personnelles, vos statistiques de fantasy football, vos données d'écoute Spotify – peu importe. Quand vous vous souciez du résultat, l'apprentissage devient moins fastidieux.
2. N'essayez pas d'apprendre tout en même temps. Maîtrisez d'abord Excel/Sheets. Ensuite la visualisation. Ensuite peut-être SQL. Vous n'aurez pas besoin de Python ou de R avant bien plus tard, si jamais.
3. Rendez votre travail visuel DÈS QUE POSSIBLE. Les mauvais graphiques sont meilleurs que pas de graphiques lorsque vous apprenez. La boucle de rétroaction de la visualisation de votre analyse vous aide à vous améliorer rapidement.
4. Trouvez de vrais problèmes à résoudre. Proposez d'aider la petite entreprise d'un ami, une organisation à but non lucratif locale, ou un département en difficulté dans votre entreprise. Les données du monde réel sont désordonnées et compliquées d'une manière que les tutoriels ne capturent jamais.
5. Partagez ce que vous créez. Rien n'a accéléré l'apprentissage de mon amie Madison comme devoir expliquer son analyse à quelqu'un d'autre. Cela expose immédiatement vos lacunes de réflexion.
6. Ne comparez pas votre chapitre 1 au chapitre 20 de quelqu'un d'autre. Ces data scientists intimidants sur LinkedIn font cela depuis des années. Votre parcours ne fait que commencer.

La belle chose avec les compétences en données, c'est que le seuil est étonnamment bas. La plupart des entreprises sont submergées d'informations mais affamées d'insights. Elles n'ont pas besoin d'algorithmes d'apprentissage automatique avancés – elles ont besoin de quelqu'un qui peut leur dire quels produits elles devraient arrêter de vendre ou pourquoi leurs clients s'en vont.

Vous pouvez être cette personne beaucoup plus vite que vous ne le pensez.

Alors, quel petit projet de données allez-vous commencer cette semaine? Faites connaître à la communauté Zinn Hub dans les commentaires ci-dessous.