Le métier de data analyst devient de plus en plus en vogue alors que la prise de décision basée sur les données est au cœur des stratégies des entreprises. Mais quel est exactement le profil d’un data analyst ? Quelles sont ses études, ses missions principales, ses compétences logicielles et son salaire ? Décryptons ensemble ces aspects pour mieux comprendre ce métier complexe, mais passionnant.
Les études d’un data analyst
Formation initiale
Pour devenir data analyst, une bonne formation académique s’avère indispensable. La plupart des data analysts ont un diplôme de niveau Bac+5. Trouvez ici les meilleures formations pour devenir data analyst, Les filières privilégiées incluent :
- Statistiques
- Mathématiques appliquées
- Informatique
- Économie
Ces cursus permettent d’acquérir une base solide en analyse de données et en gestion des informations statistiques.
Formations complémentaires et spécialisées
Certains jeunes suivent des formations spécifiques ou des certifications en data science et en outils analytiques comme :
- Certificat en data analysis via des plateformes comme Coursera ou edX
- Master spécialisés en data sciences proposés par des grandes écoles ou universités renommées
- Stages pratiques et projets en entreprise afin d’acquérir de l’expérience terrain.
Les missions du data analyst
Collecter et traiter les données
La tâche principale d’un data analyst consiste à collecter, nettoyer et organiser des quantités massives de données provenant de diverses sources. Cela implique d’extraire des informations pertinentes qui peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes spécifiques ou pour soutenir des décisions stratégiques. Il utilise différents types de bases de données et d’outils de gestion de données pour effectuer cette tâche efficacement.
Analyser les données pour en retirer des insights
Le data analyst doit manipuler des chiffres, interpréter des statistiques significatives et proposer des recommandations basées sur ces analyses. Cela peut inclure la création de rapports détaillés et de tableaux de bord interactifs pour visualiser les résultats.
Suivi et optimisation
Un data analyst doit surveiller les tendances et mettre en place des métriques de performances pour évaluer et ajuster les stratégies en cours. Cette dimension proactive contribue grandement à la réussite des projets de l’entreprise.
Les compétences logicielles d’un data analyst
Maîtrise des langages de programmation
Un bon data analyst doit maîtriser plusieurs langages de programmation pour manipuler et analyser les données. Quelques-uns des plus courants incluent :
- Python : Utilisé pour sa polyvalence et ses bibliothèques dédiées à l’analyse de données (Pandas, NumPy, etc.)
- R : Particulièrement apprécié pour les statistiques et les visualisations de données
- SQL : Indispensable pour interagir avec les bases de données relationnelles et exécuter des requêtes complexes.
Outils de visualisation des données
La capacité à transformer des données brutes en visualisations compréhensibles se révèlet cruciale. Les data analysts utilisent divers logiciels pour ce faire, notamment :
- Tableau : Connu pour ses fonctionnalités avancées de visualisation de données et de création de tableaux de bord
- Power BI : Une solution de Microsoft qui permet de connecter, transformer, et visualiser des données
- Excel : Toujours très utilisé pour les analyses préliminaires et les reporting simples
Technologies Big Data
Avec l’avènement du Big Data, connaître les technologies associées est un atout. Voici quelques-unes des plus importantes :
- Hadoop : Un framework open-source pour stocker et analyser de grandes quantités de données
- Spark : Pour le traitement rapide de grandes données
- NoSQL : Comme MongoDB ou Cassandra, utilisés pour gérer des bases de données non relationnelles.
Le salaire d’un data analyst
Niveau de rémunération selon l’expérience
Le salaire d’un data analyst varie considérablement en fonction de l’expérience, la maîtrise des compétences spécifiques et la localisation géographique. En début de carrière, un data analyst junior peut espérer gagner entre 35 000 et 45 000 euros brut annuels. Avec plusieurs années d’expérience, la rémunération peut facilement atteindre les 60 000 euros voire plus.
Évolution salariale
En progressant dans leur carrière, les data analysts peuvent viser des postes plus seniors comme lead data analyst ou manager de la data science. Ces rôles offrent des salaires supérieurs, pouvant aller jusqu’à 80 000 euros et plus pour des experts hautement qualifiés.
Compétences additionnelles et soft skills
Compétences en communication
Au-delà des compétences techniques, un data analyst doit posséder des capacités de communication solides. Être capable d’expliquer des concepts complexes et des résultats d’analyses à un public non technique s’avère crucial. Les présentations et les interactions régulières avec les équipes commerciales et marketing nécessitent des aptitudes claires en vulgarisation et pédagogie.
Travail d’équipe et collaboration
Travailler en équipe et collaborer avec d’autres départements constitue également une part importante du métier. Que ce soit avec des développeurs, des managers ou des chefs de projet, savoir travailler en synergie améliore l’efficacité globale des tâches analysées et met en valeur les compétences multidisciplinaires d’un data analyst.
Gestion de projet
Enfin, avoir des compétences en gestion de projet représente un avantage indéniable. La capacité à planifier, organiser et suivre l’avancement des projets d’analyse de données assure leur réussite et respecte les délais impartis. L’utilisation de logiciels comme JIRA ou Asana peut faciliter cette tâche.
