Fiche métier : Data Analyst

Le·la Data Analyst est responsable de la collecte, du traitement et de l’analyse des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. En transformant des données brutes en insights exploitables, un·e Data Analyst contribue directement à la performance et à la croissance des organisations.

Ce métier offre une multitude d’opportunités, tant au sein des startups, des grandes entreprises ou même en freelance. Si tu aimes l’idée de révéler des tendances cachées dans les données, de résoudre des problèmes et d’avoir un impact concret sur les décisions business, devenir Data Analyst pourrait être une carrière passionnante et épanouissante. Avant d’intégrer une école informatique comme la nôtre, on te dit tout sur ce métier d’avenir ! 

Un·e Data Analyst est un professionnel·le spécialisé·e dans l’exploitation des données pour en extraire des informations utiles aux entreprises. Ce rôle exige une compréhension approfondie des outils statistiques, des techniques de visualisation et des méthodologies d’analyse. Un·e Data Analyst doit être à l’aise avec l’extraction de données depuis diverses sources, leur nettoyage, leur transformation et leur analyse pour produire des rapports et des dashboards qui guident les décisions stratégiques.

Un·e Data Analyst travaille généralement avec des outils comme SQL pour l’extraction de données, Python ou R pour l’analyse statistique, et des solutions de visualisation comme Tableau, Power BI ou Looker pour présenter les résultats. La capacité à transformer des données complexes en histoires compréhensibles fait de ce métier un des plus valorisés dans le domaine de la data.

Le rôle d’un·e Data Analyst varie en fonction des projets et des entreprises, mais voici les principales missions qui font partie de son quotidien :

• Collecte et extraction de données : Récupérer des données depuis diverses sources (bases de données, APIs, fichiers) en utilisant des requêtes SQL et des scripts d’automatisation.
• Nettoyage et préparation des données : Identifier et corriger les erreurs, gérer les valeurs manquantes, et structurer les données pour l’analyse.
• Analyse statistique et exploration : Appliquer des méthodes statistiques pour identifier des tendances, des corrélations et des patterns significatifs dans les données.
• Création de visualisations et rapports : Développer des graphiques, tableaux de bord et rapports interactifs pour communiquer les insights aux équipes métier.
• Support aux décisions business : Collaborer avec les équipes pour traduire les questions business en analyses concrètes et recommander des actions basées sur les données.
• Monitoring et suivi des KPIs : Mettre en place des systèmes de surveillance des indicateurs clés de performance pour assurer un suivi continu.

• Maîtrise de SQL : Compétence essentielle pour extraire et manipuler des données depuis les bases de données relationnelles.
• Langages d’analyse : Python ou R pour les analyses statistiques avancées, la manipulation de données et l’automatisation des tâches.
• Outils de visualisation : Expertise en Tableau, Power BI, Looker ou des bibliothèques comme Matplotlib, Seaborn pour créer des visualisations impactantes.
• Statistiques et mathématiques : Compréhension des concepts statistiques, tests d’hypothèses, et techniques de modélisation exploratoire.
• Outils cloud et big data : Familiarité avec les plateformes comme Google Analytics, AWS, Azure pour traiter de grands volumes de données.

• Esprit analytique : Capacité à décomposer des problèmes complexes et à identifier les bonnes métriques à analyser.
• Curiosité intellectuelle : Goût pour l’exploration des données et la découverte de patterns inattendus.
• Communication : Talent pour présenter des résultats techniques à des audiences non-techniques et influencer les décisions.
• Rigueur : Attention aux détails et respect des bonnes pratiques pour garantir la qualité des analyses.

Le quotidien d’un·e Data Analyst peut varier selon l’entreprise et les projets en cours, mais en général, il ou elle :

• Participe à des réunions avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins analytiques et définir les questions à investiguer.
• Écrit des requêtes SQL pour extraire les données nécessaires depuis les entrepôts de données ou les bases de données opérationnelles.
• Nettoie et prépare les datasets en utilisant Python/R ou des outils ETL, en gérant les anomalies et valeurs aberrantes.
• Effectue des analyses exploratoires pour identifier des tendances, segmenter les données et calculer des métriques clés.
• Crée des visualisations et des dashboards interactifs pour présenter les résultats de manière claire et actionnable.
• Rédige des rapports d’analyse et présente ses findings aux stakeholders pour orienter les décisions business.

Un·e Data Analyst travaille en collaboration avec plusieurs métiers du secteur technologique et business, notamment :

• Product Manager : Pour analyser les performances produit et identifier des opportunités d’amélioration basées sur les données utilisateurs.
• Marketing Manager : Collaborer sur l’analyse des campagnes, la segmentation client et l’optimisation du ROI marketing.
• Business Intelligence Manager : Travailler ensemble sur la stratégie data et la mise en place d’outils de reporting avancés.
• Data Engineer : Coordonner sur la qualité des pipelines de données et l’accessibilité des sources de données.
• Data Scientist : Collaborer sur des projets nécessitant des analyses plus avancées et des modèles prédictifs.

Les perspectives de carrière sont nombreuses et diversifiées :

• Senior Data Analyst : Après plusieurs années d’expérience, évoluer vers des analyses plus complexes et encadrer des analystes junior.
• Business Intelligence Manager : Superviser la stratégie BI de l’entreprise et gérer les outils de reporting à grande échelle.
• Data Scientist : Évoluer vers des rôles plus techniques incluant le machine learning et l’intelligence artificielle.
• Product Analyst : Se spécialiser dans l’analyse produit pour optimiser l’expérience utilisateur et les métriques produit.
• Consultant·e Data : Travailler de manière indépendante en offrant des services d’analyse à différentes entreprises.

Il existe plusieurs parcours pour accéder au métier de Data Analyst :

• Formation universitaire : Un diplôme en mathématiques, statistiques, économie ou informatique constitue une base solide.
• Formation accélérée ou en alternance : Les formations courtes et pratiques te permettent de te former rapidement aux outils spécifiques de la data analyse.
• Reconversion professionnelle : De nombreux professionnels d’autres domaines (finance, marketing, sciences) se reconvertissent avec succès vers la data analyse.
• Auto-apprentissage complété : L’apprentissage en ligne peut être un excellent complément, mais une formation structurée reste recommandée pour maîtriser tous les aspects du métier.

Une formation en Data est polyvalente et offre de nombreux débouchés :

• Data Analyst : Travailler dans tous types d’entreprises (e-commerce, finance, santé, média) ou en cabinet de conseil.
• Business Analyst : Évoluer vers des rôles plus orientés business avec une forte composante analytique.
• Product Analyst : Se spécialiser dans l’analyse des produits numériques et l’optimisation de l’expérience utilisateur.
• Marketing Analyst : Se concentrer sur l’analyse des performances marketing et la segmentation client.
• Consultant·e en analytique : Offrir des services spécialisés à différentes

Le salaire d’un·e Data Analyst varie en fonction de l’expérience, du secteur et de la localisation. Voici une estimation des salaires moyens :

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