Sujet d’article : Certification Data Analyst Associate
Partagez cet article sur :
La certification Data Analyst Associate est un garantit délivrer par Microsfot, qui assure que la personne qui détient la certification maîtrise l’outil en question (Power BI) une maîtrise complète. Ceci permet non seulement d’avoir une preuve légale et éligible qui prouve votre maîtrise de l’outil, mais elle vous permet aussi d’atteindre les meilleurs postes que vous souhaitez décrocher.
Cependant, l’obtention de la certification n’est pas aussi facile, il lui faut absolument une préparation bien minutieuse.
Dans cet article, nous vous dirons donc tout ce qu’il vous faut pour réussir cette certification, les pistes que vous pouvez recourir si vous disposez de moins de temps, des ressources gratuites et d’autres informations utiles sur ce sujet.
Lisez donc jusqu’à la fin pour ne louper aucun point 😉!
L'essentiel à savoir sur la certification Data Analyst Associate
La certification Data Analyst Associate est une reconnaissance professionnelle délivrée par Microsoft. Elle atteste donc que son titulaire possède les compétences et les connaissances nécessaires pour analyser, interpréter et communiquer des informations à partir de données complexes.
Cette certification est ainsi reconnue dans le monde entier et constitue une référence pour les recruteurs à la recherche de professionnels qualifiés dans le domaine de l’analyse de données.
Pourquoi est-elle importante ?
En effet, dans un marché du travail de plus en plus compétitif, la certification Data Analyst Associate offre un avantage indéniable aux professionnels de l’analyse de données. Elle démontre non seulement leur expertise dans ce domaine, mais aussi leur engagement envers l’excellence professionnelle et leur capacité à rester à jour avec les dernières tendances et technologies en matière d’analyse de données.
À qui s’adresse-t-elle ?
La certification Data Analyst Associate s’adresse spécifiquement aux professionnels de l’analyse de données qui souhaitent valider leurs compétences et renforcer leur crédibilité sur le marché du travail. Alors, que vous soyez un débutant cherchant à faire ses premiers pas dans le domaine de l’analyse de données ou un professionnel expérimenté cherchant à consolider ses connaissances, cette certification offre une opportunité précieuse de développement professionnel.
Prérequis et compétences nécessaires
Afin de passer la certification Data Analyst de Microsoft, il faut quand même que vous développez pas mal de compétences en analyse et modélisation de données, notamment :
Compétences de base en analyse de données :
1-Manipulation de données :
Premièrement, la capacité à collecter, nettoyer et transformer des ensembles de données brutes en données exploitables est très cruciale. Cela implique souvent l’utilisation d’outils tels que pandas en Python ou d’instructions SQL pour filtrer, trier et regrouper les données.
2-Statistiques élémentaires :
Comprendre les concepts de base de la statistique, tels que les moyennes, les médianes, les écarts-types, les distributions, etc., est aussi essentiel pour interpréter les données et en tirer des conclusions significatives.
3-Visualisation des données :
La capacité à créer des graphiques et des visualisations informatives à partir des données est aussi une compétence importante pour communiquer efficacement les résultats de l’analyse. Des outils tels que Matplotlib, Seaborn en Python ou ggplot2 en R sont souvent utilisés à cette fin.
Connaissance des outils et des langages couramment utilisés :
SQL :
En plus, de ce qu’on viens de citer, une bonne compréhension du langage SQL est aussi essentielle pour interroger les bases de données relationnelles. Cela inclut la capacité à écrire des requêtes SELECT complexes, à effectuer des jointures de tables, à créer et à gérer des bases de données, etc.
Alors, si vous pensez que vous ne maitrisez pas encore SQL parfaitement, on suggère cette ressource gratuite sur Youtube que vous pouvez suivre pour apprendre SQL de 0 : Cours complet SQL
Python :
Python est aussi largement utilisé dans le domaine de l’analyse de données en raison de sa polyvalence et de ses nombreuses bibliothèques dédiées à l’analyse de données, telles que pandas, NumPy, scikit-learn, etc. Une maîtrise de Python est donc fortement recommandée.
R :
R est également populaire parmi les analystes de données, en particulier pour ses capacités statistiques avancées et ses outils de visualisation. La connaissance de R peut donc être un atout supplémentaire, en particulier pour ceux qui se spécialisent dans l’analyse statistique.
Excel :
Bien que moins puissant que Python ou R pour certaines tâches d’analyse de données, Excel reste aussi largement utilisé dans de nombreux environnements professionnels. Une bonne compréhension des fonctionnalités d’Excel, telles que les tableaux croisés dynamiques, les fonctions avancées, etc., peut être utile.
Expérience pratique dans le domaine de l’analyse de données :
En effet, le fait d’avoir une expérience pratique dans le domaine de l’analyse de données est un atout majeur pour réussir dans ce domaine de Data. Cela peut inclure des projets académiques, des stages, des projets personnels ou des expériences professionnelles où vous avez appliqué des techniques d’analyse de données pour résoudre des problèmes concrets.
Cette expérience pratique vous permettra alors de comprendre les défis réels auxquels sont confrontés les analystes de données, d’affiner vos compétences techniques et de développer votre capacité à travailler avec différents types de données et de problèmes d’analyse.
Contenu de l'examen Data Analyst Associate
Voici les points essentiels que vous evez savoir sur le contenu de l’examen pour obtenir la certification Data Analyst Associate :
Collecte et nettoyage des données :
D’abord, la partie consacré à ce point évalue votre capacité à collecter des données à partir de différentes sources, à les nettoyer et à les préparer pour l’analyse.
Les questions peuvent porter sur des concepts tels que l’importation de données depuis des fichiers plats ou des bases de données, le nettoyage des données manquantes ou incorrectes, et la transformation des données pour les rendre exploitables.
Répartition des questions :
Environ 20-25% du total des questions.
Analyse exploratoire des données :
Cette partie quant à elle, mesure votre capacité à explorer et à comprendre les données avant de les analyser plus en profondeur.
Les questions peuvent alors porter sur des sujets tels que la visualisation des données, l’identification des tendances, des corrélations et des anomalies, ainsi que l’utilisation d’outils statistiques pour résumer les caractéristiques des données.
Répartition des questions :
Environ 25-30% du total des questions.
Modélisation des données :
Sur cette partie vous serez évaluer sur votre capacité à appliquer des techniques de modélisation statistique pour analyser les données et faire des prédictions.
Les questions peuvent couvrir des sujets tels que la régression, la classification, le clustering, et d’autres techniques de modélisation prédictive.
Répartition des questions :
Environ 25-30% du total des questions.
Interprétation des résultats :
Enfin, vous serez évaluer aussi sur votre capacité à interpréter les résultats de l’analyse de données et à formuler des recommandations en fonction des insights obtenus.
Sur cette partie, les questions peuvent donc porter sur la compréhension des résultats des modèles statistiques, la communication des insights de manière claire et concise, ou encore sur la formulation de recommandations basées sur les données.
Répartition des questions :
Environ 20-25% du total des questions.
Durée de l’examen :
En effet, la durée de l’examen est généralement de 2 à 3 heures.
La répartition du temps qu’on vous recommande par domaine est approximativement la suivante :
- Collecte et nettoyage des données : 30-45 minutes.
- Analyse exploratoire des données : 40-50 minutes.
- Modélisation des données : 40-50 minutes.
- Interprétation des résultats : 30-45 minutes.
Comment bien préparer la certification Data Analyst Associate
La préparation de la certification Data Analyst Associate, nécessite un investissement de temps et parfois d’un peu d’argent aussi.
En vrai, il faut sacrifier un en contre partie de l’autre, c’est soit de l’argent ou le temps que vous devez choisir.
Si vous disposez du temps libre pour préparer la certification de façon autonome, c’est idéale, et il en existe pas mal de ressources qui vont vous aider dans votre quêté, notamment :
Youtube ( Chaine recommandé pour apprendre Power BI ) : Power BI Tuto complet
Udemy : Formation complète sur Power BI
Sinon, si vous ne disposez pas d’un grand labse de temps, mais que vous êtes toujours enthousiaste à l’idée de passer votre certification, on vous recommande un très bon plan dans ce sens.
La Power BI Academy, une formation complète sur Power BI, assuré par un expert formateur certifié, il vous accompagne dans votre apprentissage de Power BI de A à Z. La formation offre également un service exclusif de préparation à la certification.
C’est une très bonne alternative, pour ceux qui n’arrivent pas à apprendre de façon autonome, et aussi pour ceux qui manquent de temps et qui souhaitent être accompagnés par un expert au lieu de gaspiller le temps à faire le tour des vidéos en vain.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la formation c’est par ici : La Power BI Academy
Exemples de questions types
Voici quelques exemples de questions types qui vous pouvez coïncidez dans l’examen de certification Data Analyst Associate, accompagné de leurs solutions et explications détaillées :
Question : Quelle est la différence entre une clé primaire et une clé étrangère dans une base de données relationnelle ?
Solution :
- La clé primaire est une colonne (ou un ensemble de colonnes) qui identifie de manière unique chaque ligne dans une table. Elle garantit l’unicité des enregistrements dans la table.
- Une clé étrangère est une colonne (ou un ensemble de colonnes) dans une table qui établit une relation avec une clé primaire dans une autre table. Elle garantit l’intégrité référentielle entre les tables.
.
Explication :
En effet, la compréhension de la différence entre clé primaire et clé étrangère est fondamentale pour la conception et la manipulation de bases de données relationnelles. La clé primaire identifie de manière unique chaque enregistrement dans une table, tandis que la clé étrangère établit des liens entre différentes tables.
Question : Quelle est la différence entre la moyenne, la médiane et le mode dans un ensemble de données ?
Solution :
- La moyenne est la somme de toutes les valeurs divisée par le nombre total de valeurs dans l’ensemble de données.
- La médiane est la valeur qui divise l’ensemble de données en deux parties égales lorsqu’elles sont classées par ordre croissant.
- Le mode est la valeur qui apparaît le plus fréquemment dans l’ensemble de données.
Explication :
Comprendre ces concepts statistiques de base est essentiel pour effectuer des analyses descriptives et interpréter les données. Chaque mesure centrale (moyenne, médiane et mode) fournit donc une indication différente sur la tendance centrale des données.
.
Question : Quelle est la différence entre la corrélation et la causalité dans le contexte de l’analyse des données ?
Solution :
- La corrélation mesure la force et la direction de la relation entre deux variables, mais elle ne signifie pas qu’une variable cause l’autre.
- La causalité implique une relation de cause à effet, ce qui signifie qu’un changement dans une variable entraîne un changement dans une autre variable.
Explication :
Il est important de comprendre qu’une corrélation entre deux variables ne garantit pas une relation de cause à effet. Par conséquent, il est ainsi nécessaire de mener des analyses supplémentaires pour déterminer si une relation de causalité existe réellement.
