Comment créer un portfolio data analyst : Conseils pour réussir

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Lorsque vous commencez votre recherche d'emploi d'analyste de données, votre portfolio data analyst peut être l'un des aspects les plus importants de votre candidature. Votre portfolio met en valeur vos compétences appliquées dans le monde réel. Cela valide vos compétences auprès des recruteurs, des responsables du recrutement et des clients potentiels d'une manière difficile à réaliser avec un CV seul.

Dans cet article, nous verrons comment créer votre portfolio data analyst, même si vous n'avez aucune expérience professionnelle. Nous examinerons les options de plateformes gratuites et payantes, ainsi que les types de projets que vous devriez inclure pour mettre votre portfolio data analyst en valeur.

Construisez votre portfolio avec des cours d'analyse de données orientés projet

Le cours Google Data Analytics Capstone : Réaliser une étude de cas offre un aperçu de la création d'un portfolio data analyst et fournit des conseils pour créer une étude de cas convaincante.

Dans le cours , vous assumerez le rôle d'un analyste de données associé et appliquerez vos compétences en analyse de données pour résoudre un défi commercial théorique, aboutissant à un rapport digne d'un portfolio pour les parties prenantes au sein d'une organisation fictive.

Comment créer un portfolio data analyst

Bien que vous puissiez énumérer vos compétences en données sur votre CV, c'est votre portfolio data analyst qui fournit la preuve. Dans sa forme la plus simple, un portfolio est une collection de projets de données sur lesquels vous avez travaillé.

Ci-dessous, nous examinons de plus près comment en créer un. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'importance des projets de portfolio dans la recherche d'emploi, regardez d'abord cette conférence du Certificat Professionnel d'analyse de données Google :

Plateformes de portfolio

La première étape dans la création d'un portfolio data analyst consiste à choisir où l'héberger. Vous n'avez pas besoin de dépenser beaucoup d'argent ou de créer votre propre site web à partir de zéro. Lorsque vous débutez, envisagez ces options gratuites de site web pour votre portfolio :

• LinkedIn : LinkedIn facilite l'ajout, la mise à jour et la suppression de projets de votre profil, qui peut servir de portfolio en ligne. La plateforme prend en charge une gamme de formats (.jpeg, PDF, PowerPoint, Word et autres), vous permettant ainsi de télécharger et de partager de nombreux types de contenu. Avec LinkedIn, vous pouvez ajouter des projets dans vos sections À la une, Expérience ou Formation.

• GitHub : Une autre option populaire où vous pouvez héberger gratuitement votre portfolio est GitHub, une communauté open-source d'environ 56 millions de développeurs. Une fois votre compte créé, vous pouvez commencer à ajouter des projets de données à un dépôt public pour montrer des éléments comme votre code et vos Jupyter Notebooks.

• Kaggle : Kaggle, un environnement cloud personnalisable pour Jupyter Notebooks, peut également servir de portfolio gratuit pour votre travail. Vous pouvez y afficher les résultats de toutes les compétitions de science des données Kaggle auxquelles vous participez ou présenter les ensembles de données que vous avez créés ou le code que vous avez écrit.

Au fur et à mesure que vous gagnez en expérience et que votre portfolio continue de croître, vous pourriez envisager de le déplacer vers un site web autonome. Hébergez votre portfolio via des services comme SquareSpace ou Wix qui proposent des modèles préconçus et des modifications faciles par glisser-déposer. Si vous êtes à l'aise avec HTML, vous pouvez héberger votre site via WordPress pour encore plus de flexibilité.

Conseil : De nombreux analystes de données téléchargent leur travail sur GitHub et y font référence depuis leur profil LinkedIn, leur CV ou leur site web personnel. Votre travail pourrait même attirer l'attention d'un recruteur.

Que inclure dans votre portfolio

Le contenu de votre portfolio est plus important que l'endroit où vous choisissez de l'héberger. Un portfolio simple devrait inclure au moins deux sections : une section « À propos de moi » et des projets d'analyse de données. Examinons ces deux éléments de plus près.

À propos de moi

La page « À propos de moi » vous donne l'opportunité de présenter aux employeurs potentiels qui vous êtes, ce que vous faites et pourquoi c'est important pour vous. Vous pouvez utiliser cette section pour expliquer :

• Comment vous avez commencé dans l'analyse de données

• Ce qui vous intéresse le plus dans les données

• Quelles sont vos passions en relation avec l'analyse de données

C'est également un excellent endroit pour inclure vos coordonnées (si vous ne les avez pas sur une page séparée) et des liens vers vos comptes de médias sociaux.

Projets

La majeure partie de votre portfolio comprendra probablement une série de projets et d'études de cas qui démontrent vos compétences clés. En général, votre portfolio devrait présenter vos meilleurs travaux ou vos travaux les plus récents. Essayez d'inclure des projets qui mettent en évidence votre capacité à :

• Extraire des données de sites web : Montrez votre code et utilisez des commentaires hachés pour expliquer votre raisonnement.

• Nettoyer des données : Prenez un ensemble de données avec des données manquantes, dupliquées ou d'autres données problématiques, et présentez votre processus de nettoyage de données.

• Effectuer différents types d'analyses : Utilisez les données pour effectuer des analyses diagnostiques, descriptives, prédictives et prescriptives.

• Visualiser des données pour raconter une histoire : Créez un graphique, une carte, un diagramme ou une autre visualisation pour rendre vos données plus faciles à comprendre.

• Communiquer des idées complexes : Pour mettre en évidence vos compétences en communication, envisagez d'écrire un article de blog qui décrit votre processus ou explique un concept de données difficile.

• Collaborer avec d'autres : Si vous avez travaillé sur un projet de groupe, assurez-vous de l'inclure.

• Utiliser des outils d'analyse de données : Partagez des projets qui démontrent votre capacité à utiliser SQL, Python, R, Tableau, etc.

Que mettre dans mon portfolio si je n'ai pas d'expérience professionnelle ?

Si vous débutez et n'avez pas encore d'expérience professionnelle en tant qu'analyste de données, incluez des projets que vous avez réalisés par vous-même ou dans le cadre de vos cours.

Commencez par de petits projets et ajoutez-les au fur et à mesure. Une fois que vous aurez appris à extraire des données d'un site web, par exemple, vous pourrez ajouter une capture d'écran de votre code, ainsi qu'un court paragraphe expliquant ce que vous avez fait.

Autres éléments à inclure

Bien que vous souhaitiez inclure une section « À propos de moi » et quelques projets, vous pouvez également enrichir votre portfolio avec d'autres éléments.

• Blog : Lorsque vous travaillez sur des projets, envisagez d'écrire des articles de blog sur votre processus et vos découvertes. Cela peut être un excellent moyen de mettre en valeur vos compétences en communication tout en renforçant votre apprentissage.

• Témoignages : Si vous pouvez recueillir quelques citations de professeurs, employeurs, clients ou collègues concernant votre travail en analyse de données, c'est une bonne idée de les inclure.

Conseils et bonnes pratiques pour un portfolio data analyst

Assurez-vous que votre portfolio data analyst soit aussi soigné que possible avec ces conseils et bonnes pratiques :

1. Utilisez votre portfolio pour démontrer vos passions.

Votre portfolio est un excellent moyen de communiquer ce qui vous passionne. Vous êtes passionné par le changement climatique ? Privilégiez les projets utilisant des données climatiques. Vous êtes intéressé par un emploi dans le secteur de la santé ? Incluez des projets d'informatique de santé.

2. Profitez d'outils comme Jupyter Notebook et R Notebook.

Les humains sont des créatures visuelles, alors essayez de faire en sorte que votre portfolio soit plus qu'un simple mur de texte. Une façon de le faire est d'utiliser R ou Jupyter Notebooks. Ces applications web vous permettent de partager votre code actif, vos visualisations et votre texte de manière interactive. 

3. N'incluez que vos meilleurs travaux.

En ce qui concerne votre portfolio, la qualité prime sur la quantité. Lorsque vous débutez, vous pourriez inclure chaque projet sur lequel vous avez travaillé. Mais au fur et à mesure que vous gagnez en expérience, vous voudrez inclure juste assez pour démontrer vos compétences. 

4. Construisez votre portfolio au fur et à mesure de votre apprentissage.

Vous n'avez pas à attendre votre premier emploi pour commencer à développer votre portfolio. Si vous avez suivi des cours d'analyse de données, il est probable qu'ils comprenaient des devoirs ou des projets de cours. Ajoutez-les à votre portfolio. Si vous apprenez de manière indépendante, commencez à réaliser de petits projets de portfolio au fur et à mesure. Non seulement vous pratiquerez vos nouvelles compétences, mais vous aurez également du matériel pour votre portfolio.

5. Parcourez d'autres portfolios pour vous inspirer.

Prenez le temps de consulter d'autres portfolios d'analystes de données. Vous pourriez trouver des idées sur la façon de présenter un certain type de projet ou d'incorporer une certaine compétence.

Découvrez plus d'idées de projets d'analyse de données que vous pouvez utiliser pour construire votre portfolio.

Comment présenter votre portfolio lors d'un entretien

Lors d'entretiens pour des postes d'analyste de données, on peut vous demander de discuter des études de cas de votre portfolio. Regardez cette vidéo pour en savoir plus sur la préparation de présentations éclair pour chacune de vos études de cas afin de mettre efficacement en valeur vos compétences.

Créez votre portfolio de données sur Coursera

Lorsque vous préparez votre recherche d'emploi en analyse de données, un portfolio solide peut vous aider à vous démarquer auprès des employeurs potentiels. Réalisez des projets prêts pour le portfolio tout en suivant ces programmes populaires d'analyse de données :

Pour réaliser des projets pratiques avec des outils standards de l'industrie, envisagez de suivre le Certificat Professionnel d'analyste de données Meta. Vous y apprendrez à utiliser SQL, Tableau et Python tout en développant un portfolio professionnel d'analyse de données que vous pourrez montrer aux employeurs potentiels.

Pour approfondir et démontrer vos capacités en Python, explorez la Spécialisation Python pour tous de l'Université du Michigan. Cette Spécialisation populaire enseigne les principes fondamentaux de la programmation Python et comment utiliser Python pour l'analyse de données. De plus, à la fin, vous réaliserez un projet final axé sur la programmation d'une application pour la récupération, le traitement et la visualisation de données.

Pour créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés avec Power BI, essayez le Certificat Professionnel d'analyste de données Microsoft Power BI. Ici, vous développerez une compréhension complète de Power BI, réaliserez un projet final mettant en valeur vos nouvelles compétences et vous préparerez à l'examen Microsoft PL-300 pour une certification supplémentaire.