Le data analyst est également appelé analyste des données ou encore data manager. Son métier consiste à recueillir et à exploiter des informations pour le compte des dirigeants, des informations dont ils se servent pour leurs prises de décision. Dans cet article, nous vous détaillons tout sur la formation et le métier de data analyst, les compétences techniques que requiert ce travail, ainsi que le salaire et l’évolution auxquels un data analyst peut aspirer.
Sommaire :
Présentation du métier de data analyst
Le data analyst, tout comme le data scientist, est au service des entreprises dont il doit croiser les données avec celles recueillies sur divers canaux digitaux. Son rôle est de concevoir, d’administrer et d’analyser les données qui permettent aux entreprises de prendre des décisions stratégiques et/ou opérationnelles.
En clair, le data analyst doit traiter les extractions de Big Data, les analyser et les interpréter. Des observations utiles qui en découlent, les entreprises peuvent alors diriger leurs diverses stratégies (stratégie marketing, stratégie produit, etc.) dans le but d’optimiser leurs résultats. Le data manager peut faire ressortir aussi bien les comportements d’achat, les tendances de consommation que le profil client.
Aussi, il doit être capable de concevoir des modèles et des algorithmes de collecte, de stockage, de traitement et de restitution des données. Voilà pourquoi il doit disposer de compétences techniques spécifiques et maîtriser divers outils et logiciels, de même que le langage de programmation.
Le métier de data analyst requiert de créer de nouveaux modèles d’analyse pour le traitement des données disparates ou hétéroclites ne pouvant être analysées à l’aide d’outils traditionnels de gestion de base de données.
Par ailleurs, l’analyste des données qui travaille sur un projet doit être capable de :
- Déceler des sources de données convaincantes ;
- Suggérer des recommandations sur les bases de données à modifier, à externaliser, à internaliser ou à rapatrier ;
- Concevoir des bases de données décisionnelles ou data warehouse ;
- Apprécier les données, les traiter et les renvoyer dans le système d’information cible.
La plupart du temps, le data analyst examine une seule source de données selon un modèle défini. Cette source est le plus souvent l’outil de Gestion de la Relation Client de l’entreprise. Les études qu’il réalise sur les bases de données et les outils datamining dont il se sert pour analyser les incidences des actions marketing, permettent à l’entreprise de mieux connaître sa clientèle.
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Qualités et compétences exigées pour devenir data analyst
Le métier de data analyst exige d’être rigoureux et organisé, afin de répondre efficacement aux procédures ciblées du suivi des données. Il est aussi nécessaire que l’analyste de données témoigne d’une grande capacité de concentration. Son esprit d’analyse doit aussi être très développé. Une bonne connaissance de l’anglais constitue aussi un atout dans ce métier.
Le data analyst doit aussi justifier d’excellentes compétences rédactionnelles. Ces compétences sont nécessaires pour produire des rapports clairs, précis et facilement compréhensibles par tout le monde. Il doit aussi apprécier le travail en équipe, ceci pour facilement collaborer avec les autres intervenants.
Pour réussir dans ce métier, il faut manifester une forte passion pour les chiffres, notamment pour les mathématiques et les statistiques.
Il faut par ailleurs respecter les règles de confidentialité en raison de la sensibilité des données que le data manager traite au quotidien.
Pour tout dire, l’analyste de données doit disposer de trois principales compétences :
- Une expertise informatique et statistique ;
- Une excellente connaissance des bases de données ;
- Une expérience professionnelle dans son domaine d’activité.
Formation à suivre pour devenir data analyst
Celui qui souhaite devenir data analyst peut passer par :
- Une formation spécialisée dans une école de marketing ou une école digitale ;
- Une formation dans une école d’informatique ;
- Une formation en initiale ou en alternance dans une école 100 % IA, Data Science et Management.
Les études qui ouvrent à ce poste sont un bac +4 ou un bac +5 en informatique, statistiques, management ou en marketing. Il existe aussi d’autres formations niveau bac +3 qui permettent de devenir data manager. Parmi celles-ci, il y a :
- Le BUT en informatique ;
- La licence professionnelle aux métiers de l’informatique ;
- La licence professionnelle aux métiers du décisionnel et de la statistique, et bien d’autres formations bac +3.
Parmi les masters qui permettent d’occuper la fonction de data analyst il y a par exemple :
- Le Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion d’Entreprise) ;
- Le Master SIAD (Systèmes d’Information et d’Aide à la Décision) en data science ou business intelligence ;
- Le Master informatique ou mathématiques (ingénierie statistique et data science, statistiques pour l’évaluation et la prospection) ;
- Le Master MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales) ;
- Le Master science des données ;
- Le Master MEDAS (Mega Données et Analyse Sociale) ;
- Le Master data science for business ;
- Le Master spécialisé en big data ;
- Le Master en gestion & intelligence artificielle ; et bien d’autres masters.
Bien que certaines études du niveau bac + 6 permettent aussi de devenir data manager, il est le plus souvent recommandé à ceux qui rêvent de ce poste de poursuivre leurs études jusqu’au niveau bac + 5. Les cursus en mathématiques, informatique, statistiques et marketing sont ceux sur lesquels les entreprises jettent leur dévolu.
Il existe aussi des formations complètes, et elles sont plus courtes pour ceux qui veulent devenir data analyst dans le cadre d’une reconversion professionnelle. Ces formations durent généralement un an ou quelques mois seulement. Avec une formation de 6 mois, il est possible d’obtenir un certificat de data analyst. Cette formation certifiante est inscrite au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP). La formation certifiante de data analyst peut se faire en présentiel ou à distance.
Salaire et évolution pour un data analyst
D’abord, il convient de rappeler que le data manager est prisé par divers secteurs d’activité. Il peut être recruté tant dans le domaine de la santé, de l’assurance, de l’expertise-comptable, du commerce, que dans l’industrie, ou autres secteurs. Le domaine du e-commerce a par exemple besoin du data analyst ; celui-ci, dans ce secteur, doit interpréter et exploiter les informations recueillies à travers les cookies sur les sites de vente en ligne.
Pour ce qui est du salaire de l’analyste de données, celui-ci peut, pour un début, percevoir jusqu’à 3 000 € net par mois. Avec l’expérience, ce salaire peut s’élever à 5 000 € net par mois. Le montant du salaire que peut espérer un data analyst varie le plus souvent d’une entreprise à une autre.
Enfin, s’agissant de son évolution de carrière, elle est tel que le data analyst peut occuper divers postes comme celui de data scientist, de lead data analyst, de data engineer, de responsable data, de chief data officer, d’analyste financier ou encore de développeur informatique.
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Mettez toutes les chances de votre côté avec une formation de data analyst
Il est important de se former pour devenir data analyst, plus vous aurez de compétences et de connaissances, plus vous pourrez valoriser vos performances. Grâce à une formation de qualité, vous aurez toutes les ficelles pour décrocher un travail dans ce domaine qui connaît un succès sans précédent. Pour en savoir plus, prenez un rendez-vous auprès d’un formateur, vous pourrez alors planifier ce cursus au plus vite.
Il s’agit d’un diplôme reconnu par l’État, il affiche donc une belle qualité que vous ne pouvez pas mettre de côté. Vous serez accompagné jusqu’à l’embauche. De plus, un expert en data analyst trouvera plus facilement une place dans une entreprise puisqu’il s’agit d’un poste très recherché sur le marché. Si vous souhaitez en apprendre un peu plus concernant cette formation, prenez le temps de télécharger le programme.
Le contenu est riche avec notamment une introduction à Python, une analyse des données, une extraction de ces dernières et l’utilisation de divers outils afin de vous familiariser avec la Big Data. Aujourd’hui, il est impossible de faire l’impasse sur une telle formation qui vous apporte tous les bagages nécessaires.
