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Comment devenir data analyst ?

Métiers qui recrutent Le 17 septembre 2019

Le data analyst est le spécialiste de l’analyse des données. Véritable interprète des données, il leur donne du sens en vue d’accroître la croissance d’une entreprise. À mi-chemin entre le monde scientifique et celui du marketing, le data analyst est un métier qui a le vent en poupe à l’ère du Big Data.

Comment devenir data analyst ?

Les nouvelles technologies ont fortement contribué à l’apparition de nouveaux métiers et le data analyst fait partie de ces professions émergentes qui ont profité de l’avènement du Big Data et du web 2.0 pour se faire une place de choix.

Le data analyst exploite et interprète les données liées aux clients d’une entreprise, mais aussi celles en rapport avec ses produits et services. Il peut être amené à les croiser, à les manipuler, toujours dans l’objectif d’aider à la prise de décision. En effet, la collecte et l’analyse des informations récoltées vont permettre au data analyst d’être force de proposition quant à la mise en place d’une stratégie marketing pertinente. Il s’agit donc d’un poste aux enjeux financiers colossaux puisqu’il participe activement à la croissance d’une entreprise.

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Tous les secteurs d’activités sont susceptibles d’avoir des besoins en analyse de données, les domaines du commerce, du marketing, de la finance, mais également de la santé sont particulièrement concernées. Les gérants d’un site e-commerce auront par exemple besoin d’un data analyst pour interpréter et exploiter les données récoltées par le biais des cookies installés sur le site web en question. Dans une logique marketing, l’objectif sera bien souvent de répondre au plus près des attentes du client, en définissant son profil type, ses besoins spécifiques, ses habitudes de consommation (ou de navigation pour reprendre le cas d’une boutique en ligne) toujours dans une logique de croissance et d’accroissement du chiffre d’affaires.

Pour exercer le métier de data analyst, il est évidemment essentiel d’avoir une grande affinité avec les chiffres et les statistiques et donc les mathématiques en général. Outre une curiosité à toute épreuve et une excellente capacité d’analyse pour ne laisser aucune information à la trappe, des compétences rédactionnelles sont également recommandées, car le data analyst est souvent amené à rédiger un certain nombre de rapports destinés à ses supérieurs ou à ses collaborateurs. La pédagogie est donc de rigueur aussi bien à l’écrit qu’à l’oral afin d’expliciter ses résultats à ses différents interlocuteurs.

Les outils bureautiques ne doivent pas avoir de secret pour lui, et il doit notamment être à l’aise avec la production de tableaux de bord sur Excel et les systèmes de gestion de base de données comme MYSQL qui fonctionne avec le langage SQL. La connaissance d’un langage de programmation dédié aux statistiques peut constituer une valeur ajoutée aux yeux des recruteurs. On peut citer le langage R qui est l’un des plus populaires dans le domaine avec Python. Par ailleurs, une bonne familiarité avec le web est tout aussi très appréciable, car le data analyst peut aussi bien récolter et interpréter des données par le biais d’outils tels que Google Analytics ou Google Adwords que par l’intermédiaire de réseaux sociaux comme Facebook ou Twitter. Lire, écrire ou parler l'anglais peut constituer une compétence souhaitée ou exigée en fonction des structures tant l'anglais demeure la langue professionnelle par excellence.

Enfin, le data analyst doit aujourd’hui s’adapter aux différents textes et contraintes juridiques, 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. En effet, les organisations publiques ou privées sont désormais obligées d’être complètement transparentes envers les citoyens européens quant à la finalité du stockage et de l'usage de leurs données personnelles. Elles sont tenues également de solliciter explicitement le consentement des personnes concernées. Toutes ses compétences font du data analyst une profession à la rémunération attractive et particulièrement prisée par les recruteurs d’un grand nombre de secteurs d’activité. Après plusieurs d’années d’expérience, un data analyst peut exercer le métier de data scientist, une profession relativement similaire qui réclame souvent des compétences annexes que cela soit en développement software ou en machine learning.

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Études et formation

Les formations les plus classiques pour exercer le métier de data analyst sont les écoles d’ingénieurs ainsi que les parcours universitaires comme un Master 2 (Bac+5) en statistiques, en informatique ou en mathématiques. Il est aussi possible de trouver des formations diplômantes qui englobent ces différentes matières afin d’être plus en phase avec la réalité du métier. C’est le cas pas exemple du Master Mathématiques Appliquées, Statistique.

Cependant,  le métier d’analyste de données ou data analyst est accessible par le biais de formations bien plus courtes, mais très complètes, pouvant s’étaler sur plusieurs mois, voire un an. Elles s’adressent aussi bien à des jeunes diplômés qu’à des personnes en reconversion professionnelle. Les formations de data analyst peuvent prendre différentes formes. Ainsi, certaines proposent des cours 100% en ligne, mais avec un véritable suivi personnalisé, tandis que d’autres dispensent des cours uniquement en présentiel. Ces parcours peuvent s’avérer judicieux pour des profils autodidactes et motivés qui souhaiteraient s’insérer rapidement sur le marché du travail une fois leur formation validée. Les stages ou la formule de l’alternance seront alors autant d’expériences bénéfiques susceptibles de favoriser un recrutement.

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Crédit Image : Getty / Ridofranz

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