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Un analyste développeur est un rôle hybride qui combine les compétences d’un analyste de données et d’un développeur de logiciels. Ils ne se contentent pas d'analyser des données; ils construisent également les outils et les systèmes nécessaires pour collecter, traiter et analyser ces données plus efficacement.
Voici une répartition de leurs responsabilités :
* Analyse des données : Ils effectuent des tâches typiques d'un analyste de données, telles que :
* Collecte et nettoyage des données provenant de diverses sources.
* Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) pour identifier les tendances et les informations.
* Construction et interprétation de modèles statistiques.
* Création de visualisations et de tableaux de bord pour communiquer les résultats.
* Développement de logiciels : Ils possèdent également des compétences en développement de logiciels, leur permettant de :
* Créez des pipelines de données pour automatiser l'ingestion et le traitement des données.
* Développer des outils et des applications d'analyse de données personnalisés.
* Créer des API pour accéder et intégrer les données de différents systèmes.
* Écrire des scripts pour la manipulation et l'automatisation des données.
* Contribuer au développement et à la maintenance de l'infrastructure de données.
Compétences clés d'un développeur analyste :
* Langages de programmation : SQL, Python, R, Java, etc.
* Entreposage de données et bases de données : Expérience avec les bases de données relationnelles (SQL) et NoSQL.
* Visualisation des données : Des outils comme Tableau, Power BI ou similaire.
* Modélisation statistique : Régression, classification, clustering, etc.
* Cloud informatique : AWS, Azure, GCP (souvent impliqués dans la création et la gestion de pipelines de données dans le cloud).
* Contrôle de version : Git
* Structures de données et algorithmes : Une solide compréhension pour construire des solutions efficaces et évolutives.
Essentiellement, un développeur analyste agit comme un pont entre les besoins commerciaux et les solutions techniques. Ils comprennent les problèmes commerciaux qui doivent être résolus et possèdent les compétences techniques nécessaires pour créer les outils nécessaires pour analyser les données et fournir des informations exploitables. Ils travaillent souvent en étroite collaboration avec des data scientists et des parties prenantes de l'entreprise.
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