Data Analyst Fiche métier

Le Data Analyst et le Data Scientist sont deux professionnels qui assurent la gestion et l’analyse des données volumineuses ou big data. Spécialistes des chiffres et des statistiques, ils aident les entreprises dans leurs prises de décisions. Cet article se focalise sur le métier d’analyste des données. Comment le devenir ? Quelle formation suivre ? Quelles sont ses missions ? Quelles sont ses compétences ?

Comment devenir un Data Analyst ?

Bien sûr, pour devenir un Data Analyst ou un analyste des données, il faut suivre une formation. De base, un diplôme en mathématiques, un diplôme en statistiques, en commerce ou ayant comme spécialité l’analyse sont parfaits.

Les diplômes requis

Voici quelques exemples de diplômes, notamment des formations niveau bac+3, niveau bac+5 et niveau bac+6, qui vous permettront de devenir un data analyst

Pour le niveau bac+3, licence professionnelle en métiers de l’informatique, licence professionnelle en statistique, un BUT en informatique.
Pour le niveau bac+5, master en informatique, master en systèmes d’information et d’aide à la décision, master en sciences des données, mastère spécialisé en Big data, mastère en intelligence artificielle et en management.
Pour le niveau bac+6, mastère spécialisé en big data, en analyse management et valorisation responsable, en sciences des données, en gestion et analyse de gros volumes de données.

Comment se reconvertir en Data Analyst ?

Mis à part les différentes formations qui offrent les diplômes mentionnés précédemment, il existe également d’autres alternatives qui vont vous permettre de développer vos compétences et vont vous aider à vous reconvertir en data analyst.

Les cours de courte durée

Des universités et des écoles de données spécialisées offrent des cours de courte durée.

General Assembly : des cours dirigés par des experts en codage, en données, en conception et en marketing numérique. Des cours sur l’analyse de données immersives, sur le génie logiciel immersif, sur la conception UX immersive, sur la science des données immersives, sur le développement web front-end et sur la gestion des produits.
DATAROCKSTARS : propose des bootcamps et des formation intensives dans les domaines de la data analysis, data science, data engineering et cybersécurité.

Assister à des séances de partage

Le fait d’assister à des séances de partage est également une meilleure alternative pour apprendre tout ce qui tourne autour de l’analyse des données. Vous pouvez écouter des partages mais aussi en proposer. Vous pouvez par exemple, participer à des hackathons ou publier vos parcours dans des blogs ou s’intégrer dans des groupes où il y a des communautés qui ont des expériences sur le sujet.

Quelles sont les compétences d’un Data Analyst ?

Les compétences d’un Data Analyst doivent être nombreuses. La plupart sont acquises durant l’exercice le métier. Ci-après quelques exemples de compétences qu’il doit posséder :

expérience personnelle : cette compétence requise concerne notamment les domaines numériques et analytiques. Le data analyst doit maîtriser tout ce qui est numérique et analytique et doit être d’une curiosité intellectuelle.
bonne communication : le data analyst doit être une personne bien communicative. En plus de maîtriser tout ce qui tourne autour des données, il sera également confronté à diverses discussions avec les différents décideurs d’une entreprise. Il doit alors avoir de solides compétences en communication écrite et verbale.
maîtrise d’Excel, des bases de données et des statistiques : il faut noter qu’il n’est pas obligatoire de tous les maîtriser mais au moins, vous devez maîtriser Excel et maîtriser une base de données comme MS Access.
connaissances en modélisation, en nettoyage et en enrichissement des données : cela consiste à créer une structure de base de données, identifier et corriger les données inexactes, puis prendre les informations qui manquent à vos bases de données.
maîtrise des langages SQL, R et Python : des langages qui permettent de communiquer avec des bases de données.
compréhension des techniques d’exploration de données comme Hadoop, MapReduce, Spark
bonne capacité de gestion : le data analyst peut être confronté à plusieurs priorités, il doit donc être capable de les gérer en simultané.
Maîtrise de différents outils du web : comme Google Analytics, le référencement SEO, l’analyse des différents mots clés,
de bonnes bases sur l’analyse des données : notamment sur le développement et la documentation des procédures et des flux de travail, le contrôle des données, la validation des données, la production de représentations graphiques, la production de visualisations de données.
de bonnes compétences techniques : VBA, MS Access, SQL Server, API, Micro Services & Cloud, les différents formats de fichiers comme XML, JSON et CSV ; les différentes plateformes de business intelligence et d’analyse comme Alteryx, D3.

Quelles sont les missions d’un Data Analyst ?

Avant de définir les missions, il faut identifier où exerce Data Analyst

Où travaille un Data Analyst ?

Il travaille pour un type d’entreprise issue de secteurs d’activités différents, où l’analyse des données est source de bénéfices. Comme exemple, la banque, l’assurance, l’e-commerce, l’industrie automobile, etc.

Ses missions

Les missions d’un Data Analyst varient selon son niveau d’expertise.

analyser et interpréter des données ;
déterminer des objectifs organisationnels en tenant compte des besoins informatiques et des besoins commerciaux ;
extraire et collecter des données afin d’effectuer des recherches ;
nettoyer et supprimer les données susceptibles de fausser l’analyse,
suivre le processus d’évaluation des données afin d’examiner chaque composant des données fournies ;
surveiller la qualité des données ;
rechercher des tendances à long et à court terme, des corrélations et des modèles de données complexes ;
aider l’entreprise à comprendre ses performances et donner des idées sur la façon de changer les choses pour avancer;
faire des data visualisation pour faire passer le message et pour maintenir l’engagement du public,
créer des tableaux de bord de données et traduire les données en visualisations ;
avoir une expertise technique sur les modèles de données et le développement de la conception de bases de données ;
assurer le stockage, la disponibilité et la cohérence des données stockées ;
faire une analyse comparative avec les différents concurrents.

Quel est le salaire d’un data analyst ?

Le data analyst et le data Scientist occupent une grande place au sein d’une entreprise car leur analyse est importante dans la mise en place de la stratégie de l’entreprise. Leur salaire peut varier selon les compétences, les rôles et les responsabilités. Il se situe entre 35 000 Euros et 38 000 Euros. Avec des années d’expériences, il peut aller jusqu’à 55 000 Euros par an. Le salaire du Data Scientist de son côté se situe entre 50 000 et 60 000 Euros par an.

Il faut noter que le salaire dans le domaine de la science des données évolue positivement si vous vous spécialisez dans un domaine bien précis, tout en ayant des compétences analytiques et techniques approfondies. Si vous débutez par exemple en tant que statisticien avec 82 dollars de salaire, passer en modélisateur de données vous permettra de toucher plus de 91 dollars.

Quels sont les postes les plus recrutés dans la science des données ?

A part le poste d’analyste des données, voici les postes les plus recrutés dans la science des données :

analyste de systèmes informatiques : ce professionnel conçoit des systèmes afin de résoudre les différents problèmes de technologie de l’information.
analyste de santé : il travaille dans des organisations de facturation médicale ou dans des unités de soins de santé.
analyste des opérations : il développe et met en œuvre des pratiques commerciales afin d’assurer des performances optimales au sein d’une entreprise.
analyste commercial : il n’est pas orienté techniquement mais approfondit les différents processus commerciaux.
ingénieur des données : il prend en charge les données volumineuses et optimise l’infrastructure qui entoure les différents processus d’analyse de données.
analyste quantitatif : il aide les entreprises à prendre des décisions commerciales et financières. Ce professionnel exerce surtout dans les institutions financières.
analyste de métadonnées : il sélectionne les métadonnées prédéfinies et recherche des informations sur des sujets différents comme les contraintes de partage, les termes et l’utilisation ainsi que la couverture.
analyste de données de base : il assure la qualité des données de base et aide à l’application des normes de données, puis effectue le nettoyage des données.
consultant en analyse de données : il fournit les informations à une entreprise pour l’aider. Le consultant en analyse de données peut travailler pour différentes entreprises.

Le domaine de l’analyse des données est un domaine qui est de plus en plus prisé. Les entreprises tous secteurs confondus ne cessent de recruter des analystes de données. Ce métier figure parmi les emplois les plus demandés en 2020. Et cela ne risque pas de s’arrêter. Tous les secteurs d’activités ont aujourd’hui besoin de leurs compétences, comme les secteurs de la santé, de la fabrication, de l’éducation, des médias, etc.

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