Comment devenir data analyst

Le développement des nouvelles technologies de l'information et de la communication ont grandement contribué à l’émergence des métiers de la data. Le data analyst, ou analyste de données, fait partie de ces métiers d'avenir qui ont profité de l'avènement d'Internet puis du Big Data pour s'imposer comme un acteur clé de l'ère numérique. Focus sur l'un des métiers les plus recherchés du monde du travail, tous secteurs confondus !

Quel est le rôle du data analyst ?

Les entreprises collectent une grande quantité de données provenant de différentes sources (site internet, réseaux sociaux, signaux GPS, enquêtes de satisfaction). Le data analyst ou analyste de données, a pour rôle de recueillir et exploiter les données d'une entreprise afin de détecter des opportunités commerciales qui l'aideront à prendre des décisions éclairées.

Grâce à sa capacité à faire parler les données, le data analyst est en mesure de fournir des informations utiles (tendances du marché, comportements des utilisateurs, performances des produits) qui éclaireront les stratégies et les grandes orientations d'un entreprise. Il s’agit donc d’un poste aux enjeux financiers colossaux puisque les résultats de ses analyses et ses différentes recommandations participeront activement à la croissance de l'entreprise pour laquelle il travaille.

En résumé, le travail du data analyst se décompose en plusieurs étapes :

• collecte et stockage des données
• nettoyage et contrôle des données
• tri des données
• croisement des données
• analyse des données
• présentation des résultats aux dirigeants, décideurs ou actionnaires de l'entreprise.

Devenez data analyst

Quelles sont les qualités requises pour devenir data analyst ?

Pour exercer le métier de data analyst, il est nécessaire de posséder certaines qualités humaines :

• Une aisance relationnelle et un goût prononcé pour le travail en équipe font partie des soft skills requis pour devenir data analyst car les interactions sont régulières avec les collaborateurs et les supérieurs hiérarchiques.
• Le data analyst doit avoir le sens de la pédagogie s'il souhaite que le résultats des ses analyses soient compris de tous.
• Un bon esprit d'analyse est recommandé pour pouvoir déchiffrer efficacement des données complexes.
• La curiosité est encouragée pour s'ouvrir à de nouvelles perspectives, être capable de recul et rester informé des dernières tendances en matière d'outils d'analyse de données.

Comme tous les métiers de la data, la profession de data analyst requiert également une panoplie de compétences techniques :

• Une grande affinité avec les chiffres, les statistiques et les mathématiques en général.
• Des capacités rédactionnelles afin de rédiger des rapports synthétisant des informations complexes en un langage accessible au plus grand nombre.
• La maîtrise des outils informatiques (gestion des systèmes d'information), des logiciels bureautiques (Excel), des outils de visualisation (PowerBI) et des langages de programmation (R, Python, Java) permettant de communiquer avec des bases de données comme MySQL.
• La maîtrise de l'anglais est souvent bénéfique pour la recherche d'informations dans le domaine de la science des données ainsi que pour l'utilisation de certains langages de programmation.
• Des connaissances juridiques peuvent être utiles au data analyst à certaines occasions. L’exemple le plus parlant est sans nul doute le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) qui depuis le 25 mai 2018 encadre le traitement des données dans l’Union Européenne. Il oblige notamment les organisations publiques ou privées à faire preuve de transparence concernant le stockage et l'usage des données personnelles des citoyens européens.

Toutes ces compétences techniques et comportementales font du data analyst une profession à la rémunération attractive et particulièrement prisée par les recruteurs.

Quelles études pour devenir data analyst ?

En général, on conseille aux étudiants et aux personnes en reconversion de viser un diplôme de niveau bac +5 pour pouvoir décrocher un emploi de data analyst. Le marché de l'emploi favorise en effet l'embauche de candidats diplômés d'un Master 2, d'un MBA, d'une école de commerce ou d'une école d'ingénieurs.

Les domaines de formation les plus pertinents pour devenir data analyst comprennent :

• les mathématiques
• les statistiques
• le Big Data
• l'informatique
• le marketing
• l'économie
• l'intelligence artificielle

Certaines formations rassemblent plusieurs de ces domaines afin d'offrir une approche pluridisciplinaire aux data analyst en devenir. Ce croisement de disciplines peut faciliter l'insertion professionnelle des personnes intéressées par la science des données.

Pour les adultes qui chercheraient à devenir data analyst dans le cadre d'une reconversion professionnelle, il existe des formations plus courtes, mais tout aussi complètes, pouvant s’étaler sur plusieurs mois, voire un an. C'est le cas de la formation certifiante de data analyst qui permet d'obtenir un titre professionnel inscrit au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles), et donc reconnu par l'Etat, en l'espace de seulement 6 mois.

La formation délivrant le titre professionnel de data analyst peut se suivre en présentiel ou à distance via des cours en ligne et un suivi personnalisé. Elle conviendra à toute personne en phase de reconversion qui souhaiterait s'insérer rapidement sur le marché de l'emploi une fois sa formation validée. A noter qu'il est tout à fait possible d'obtenir une convention de stage ou de réaliser une année en alternance dans le cadre d'une formation à distance.

Quels sont les employeurs du data analyst ?

Les opportunités sont nombreuses dans le domaine de la science des données. En tant que data analyst, vous pourrez être embauché dans un large choix de secteurs d'activité :  industrie, commerce, finance, marketing, assurance, santé... Les gérants d’un site e-commerce pourront par exemple avoir besoin d’un data analyst pour interpréter et exploiter les données récoltées par des cookies installés sur leur site web. Toute entreprise pour qui l'analyse des données massives (Big Data) est créatrice de valeur ajoutée est susceptible de recruter un data analyst dans l'objectif d'obtenir des informations qui participeront à l’accroissement de son chiffre d’affaires. Vous l'aurez compris, les débouchés sont légion si vous souhaitez vous (ré)orienter dans cette voie !

Quelle évolution pour un data analyst ?

Après plusieurs d’années d’expérience, et en fonction de ses envies professionnelles, un data analyst peut évoluer de manière verticale en accédant à des postes à responsabilités dans le domaine de la science des données ou bien s'ouvrir à d'autres secteurs d'activité.

Parmi les évolutions les plus courantes pour un data analyst :

• lead data analyst
• data scientist
• lead data analyst
• data engineer
• responsable data
• chief data officer
• délégué à la protection des données (DPO)
• analyste financier
• développeur informatique.

Quel salaire pour un data analyst ?

Le data analyst perçoit un salaire attractif, y compris en début de carrière. Ainsi, un débutant peut souvent toucher plus de 2000 euros net par mois. Après plusieurs années d'expérience, il n'est pas rare qu'un data analyst touche une rémunération comprise entre 2500 et 3500 euros net mensuel. En fin de carrière, on observe des variations de salaire allant de 4000 et à 500 euros, et parfois même au-delà en fonction de différents critères comme le niveau de responsabilité, la taille de l'entreprise ou son domaine d'activité.

Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist ?

Ces deux métiers de l'analyse de données sont assez similaires, mais les missions du data scientist sont généralement plus étendues puisque c'est plutôt à lui que revient la tâche d'extraction des données massives réalisée avant la phase d'analyse et l'élaboration des modèles prédictifs qui aideront à la prise de décisions. Ainsi, le poste de data scientist requiert en principe des compétences techniques plus diverses et étoffées que cela soit en programmation informatique, en développement software ou en intelligence artificielle (machine learning et deep learning).

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