Un Data Analyst est un professionnel spécialisé dans la collecte, le traitement et l’analyse de données. Ce rôle implique l’utilisation d’outils statistiques et de visualisation pour interpréter les données et en tirer des conclusions pratiques. Contrairement aux Data Scientists, qui se concentrent sur la création de modèles prédictifs avancés, les Data Analysts se concentrent principalement sur l’analyse descriptive et diagnostique.
Missions et responsabilités
Les missions d’un Data Analyst varient en fonction de l’industrie et des besoins spécifiques de l’entreprise. Cependant, certaines responsabilités sont communes à la plupart des postes de Data Analyst :
- Collecte de données : Les Data Analysts identifient les sources de données pertinentes, qu’il s’agisse de bases de données internes, de sondages, ou de sources externes. Ils s’assurent que les données collectées sont de haute qualité et prêtes pour l’analyse.
- Nettoyage et préparation des données : Avant de pouvoir analyser les données, les Data Analysts doivent s’assurer que celles-ci sont exemptes d’erreurs et de doublons. Cela inclut le traitement des valeurs manquantes, la normalisation des données et l’élimination des anomalies.
- Analyse de données : Les Data Analysts utilisent des méthodes statistiques pour explorer les données et identifier des tendances ou des schémas. Cela peut inclure des analyses descriptives, des tests d’hypothèses, et des analyses de corrélation.
- Visualisation des données : La création de visualisations claires et efficaces est essentielle pour communiquer les résultats de l’analyse à des parties prenantes non techniques. Les Data Analysts créent des tableaux de bord interactifs et des graphiques pour illustrer les conclusions de manière compréhensible.
- Collaboration interdisciplinaire : Les Data Analysts travaillent souvent en étroite collaboration avec d’autres départements, tels que le marketing, les ventes, la finance et les opérations, pour répondre aux besoins de l’entreprise et soutenir la prise de décision.
Compétences et qualifications requises
Pour réussir en tant que Data Analyst, certaines compétences techniques et non techniques sont nécessaires :
Compétences techniques
La maîtrise des outils et des langages de programmation est essentielle. Les Data Analysts doivent être à l’aise avec des logiciels comme Excel, SQL, et des langages de programmation tels que Python et R.
La connaissance d’outils de visualisation de données comme Tableau et Power BI est également importante.
Compétences en communication
La capacité à expliquer des concepts techniques à un public non averti et non technique est essentielle.
Les Data Analysts doivent être capables de traduire les résultats d’analyse en recommandations claires et exploitables.
Compétences analytiques
Les Data Analysts doivent avoir une forte capacité à interpréter des données complexes et à identifier des schémas significatifs.
Cette compétence implique la compréhension des statistiques et la capacité à appliquer des méthodes analytiques appropriées.
Résolution de problèmes
Les Data Analysts doivent avoir un esprit critique et être capables de résoudre des problèmes complexes de manière innovante.
Formations & écoles pour devenir data analyst
Plusieurs parcours académiques peuvent mener à une carrière de Data Analyst. Les diplômes en informatique, en statistiques, en mathématiques, ou en business intelligence sont souvent privilégiés. Les formations en sciences économiques ou en gestion peuvent également être pertinentes, notamment lorsqu’elles incluent des cours en analyse de données ou en méthodes quantitatives.
En plus des diplômes académiques, des certifications spécialisées peuvent renforcer le profil d’un candidat. Des certifications en analyse de données, proposées par des plateformes comme Coursera, edX, ou des organismes professionnels, peuvent fournir des compétences techniques avancées et être un atout lors de la recherche d’emploi.
| Ecole | Description | Modalités | Durée | URL |
|---|---|---|---|---|
| data-bird.co | Programme intensif court centré sur la pratique pour les professionnels souhaitant intégrer la data dans leur prise de décision stratégique. | Présentiel ou à distance Temps partiel ou plein | 8 à 24 semaines | https://www.data-bird.co/formation-data-analyst |
| École Polytechnique | Master spécialisé en Big Data pour les entreprises, axé sur la science des données et l’ingénierie. Des nouvelles sessions ouvrent régulièrement | Présentiel | 12 mois | https://exed.polytechnique.edu/formations/data |
| Télécom Paris | Master Data Science pour l’IA, intégrant apprentissage automatique et analyse des données massives. La validation de leur mooc est obligatoire avant de démarrer la formation | Présentiel | 12 mois | https://www.telecom-paris.fr/fr/masteres-specialises/formation-big-data Mooc formation : https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/fondamentaux-pour-le-big-data/ |
| Université Paris-Saclay | Master universitaire en Informatique – Spécialité Data Science, focalisé sur les modèles statistiques et l’algorithmique. | Présentiel | 24 mois | https://www.sciences.universite-paris-saclay.fr/du-data-analyst |
| ESSEC Business School | Programme en Data Sciences & Business Analytics, en partenariat avec CentraleSupélec. | Présentiel et à distance | 12 mois | https://www.essec.edu/en/program/master-data-sciences-business-analytics/ |
| CentraleSupélec | Master en Data Science & Business Analytics en collaboration avec l’ESSEC. | Présentiel | 12 mois | https://www.centralesupelec.fr/fr/master-data-sciences-business-analytics-dsba |
Se reconvertir en data analyst
Si vous souhaitez vous reconvertir dans le domaine de l’analyse de données pour devenir data analyst, c’est tout à fait possible, mais cela ne se fera pas sans un minimum de connaissances théoriques. Comme l’a indiqué l’article, il est impératif d’avoir une formation solide pour exercer ce métier.
Avant de vous lancer ?
Pour celles et ceux qui ne savent pas encore, mais qui souhaitent approfondir leur exploration de la discipline, sachez qu’il existe des minis formations gratuites et très courtes sur le site openclassroom.com afin de découvrir les fondamentaux de la data science. Ce ne sera bien évidemment pas suffisant pour développer une expertise, mais cela reste un excellent moyen de comprendre vraiment de quoi il s’agit sans s’engager dans un vrai cursus.
Il y existe aussi les bootcamps de data science comme le wagon, qui offrent une formation intensive et pratique pour acquérir des compétences en analyse de données. Ces programmes courts et ciblés sont souvent axés sur la pratique et l’apprentissage par projets.
Salaire et perspectives d’emploi
Le salaire d’un Data Analyst dépend de plusieurs facteurs, notamment de l’expérience, de la localisation géographique et du secteur d’activité.
En moyenne, un Data Analyst débutant peut espérer gagner entre 35 000 et 45 000 euros par an en France. Avec de l’expérience, ce chiffre peut atteindre 60 000 euros ou plus. Dans certaines industries, comme la finance ou la technologie, les salaires peuvent être encore plus élevés.
Les perspectives d’emploi pour les Data Analysts sont très favorables, car de nombreuses entreprises cherchent à tirer parti de la puissance des données pour prendre des décisions stratégiques. Les secteurs d’embauche sont variés, allant de l’informatique et des télécommunications à la santé, en passant par la finance, le marketing et la logistique.
Évolutions professionnelles
Un Data Analyst peut évoluer vers des rôles plus spécialisés ou à responsabilité accrue. Après quelques années d’expérience, un Data Analyst peut devenir Senior Data Analyst, où il supervisera des projets plus complexes et accompagnera des analystes juniors. Il est aussi possible de se spécialiser davantage en devenant Data Scientist, un rôle qui implique des compétences en apprentissage automatique et en modélisation prédictive.
Pour ceux qui souhaitent évoluer vers des postes de gestion, devenir consultant big data, Chief Data Officer ou Data Manager sont des options logiques. Ces postes nécessitent des compétences en gestion de projet et en leadership, ainsi qu’une compréhension approfondie des stratégies de données d’entreprise.
Né en 1988, j’anime viedesmetiers.com et travaille dans les RH. Passionné par la communication, j’aide les lecteurs à mieux comprendre les carrières et opportunités d’emploi. En fournissant des informations actualisées et des conseils pertinents, mon objectif est d’inspirer et d’aider les individus à s’épanouir professionnellement. Mon travail vise à guider les lecteurs vers des choix de carrière éclairés.
