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Data Analyst

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Table des matières

Le data analyst est un professionnel qui nettoie, collecte, traite et analyse des données pour en tirer des informations pertinentes et aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Bien que ce rôle partage certaines similitudes avec celui d’un data scientist, il se concentre davantage sur l’analyse descriptive et la visualisation de données. C’est d’ailleurs pour cela, qu’il est souvent considéré comme le détective des données, un expert capable de révéler des informations cachées et de transformer les chiffres en connaissances exploitables.

Quel est le rôle du Data Analyst ?

Un Data Analyst joue un rôle crucial dans l’organisation et l’exploitation des données relatives à divers domaines tels que les ventes, les études de marché, la logistique ou encore la linguistique. Grâce à ses compétences techniques, il veille à la précision et à la qualité des données traitées. Par la suite, il les structure et les met en forme de manière à faciliter la prise de décisions pour les individus, les entreprises et les organisations.

Ses missions, au quotidien, incluent :

  • Utiliser des outils d’automatisation pour extraire des données de sources primaires et secondaires
  • Éliminer des données corrompues, corriger des erreurs de codage et résoudre des problèmes associés
  • Créer et gérer des bases de données et des systèmes, en réorganisant les informations de manière lisible
  • Analyser des données pour en évaluer la qualité et la signification
  • Filtrer des données en examinant les rapports et les indicateurs de performance pour identifier et corriger les problèmes de code
  • Analyser des tendances locales, nationales et mondiales ayant un impact sur l’organisation et le secteur d’activité
  • Collaborer avec des programmeurs, des ingénieurs et des responsables pour identifier des opportunités d’amélioration des processus, proposer des modifications du système et élaborer des stratégies de gouvernance des données
  • Rédiger des rapports d’analyse finale pour les parties prenantes, afin de leur permettre de comprendre les étapes de l’analyse des données et de prendre des décisions importantes basées sur divers faits et tendances.

Les compétences requises au Data Analyst

  • Nettoyage et préparation des données
  • Maîtrise des statistiques
  • Analyse et visualisation des données
  • Création de rapports et de tableaux de bord
  • Communication et rédaction
  • Connaissance approfondie du secteur d’activité

Pour devenir un Data Analyst performant, il est nécessaire de posséder à la fois des compétences techniques et de leadership. Un parcours académique en mathématiques, statistiques, informatique, gestion de l’information ou économie peut constituer une base solide pour développer une carrière en tant qu’analyste de données.

Comment devenir un Data Analyst ?

Pour accéder au poste de Data Analyst, il est requis d’avoir un diplôme de niveau bac + 5.

Il existe plusieurs types de formations qui peuvent préparer à devenir Data Analyst, notamment :

  • Les formations en informatique : qui permettent d’acquérir des compétences en programmation, en base de données, en algorithmique, etc.
  • Si vous souhaitez vous spécialiser dans le domaine de l’informatique, des programmes tels que le Master Informatique de l’Université Paris-Saclay, le Master Ingénierie Informatique de l’INSA Lyon ou encore le Master Informatique de l’Université de Strasbourg pourraient vous convenir.
  • Les formations en marketing : qui permettent de comprendre les enjeux du marketing digital, les stratégies de communication, etc. Des exemples de formations en marketing sont le Master Marketing Digital de l’Université Paris Dauphine, le Master Marketing et Communication de l’ESCP Europe, ou encore le Master Marketing de l’Université Paris Nanterre.
  • Les formations en statistiques sont conçues pour enseigner les méthodes statistiques et les outils d’analyse de données. Vous pouvez trouver des exemples de formations en statistiques telles que le Master Statistique et Économétrie de l’Université Toulouse 1 Capitole, le Master Statistique Appliquée de l’Université Paris-Saclay ou encore une fois le Master Data Science de l’Université Paris-Saclay.

Il est également possible de suivre des formations spécifiques en Data Science ou en Big Data, qui peuvent préparer à des métiers de Data Analyst. Des exemples de formations en Data Science sont le Master Data Science de l’Université Paris-Saclay, le Mastère Spécialisé Data Science de l’ESSEC Business School, ou encore le Master Big Data et Business Analytics de l’Université Paris-Dauphine.

La boîte à outil du Data Analyst

Les Data Analysts ont recours à divers outils pour accomplir leurs missions. Voici une liste non exhaustive des outils les plus populaires :

  1. SQL : Un langage de programmation utilisé pour gérer et interagir avec des bases de données relationnelles, facilitant l’analyse de données complexes.
  2. Excel : Un logiciel de tableur incontournable pour les analystes, qui permet de manipuler et analyser des données avec des formules, des tableaux croisés dynamiques, etc.
  3. SPSS et VBA : Des logiciels d’analyse statistique (SPSS) et de programmation (VBA) permettant une analyse de données avancée et personnalisée.
  4. Jupyter Notebooks : Un outil en ligne permettant de créer et partager des documents interactifs contenant du code, des formules, des graphiques et du texte.
  5. R : Un langage de programmation open-source, utilisé pour les modèles statistiques et les visualisations de données telles que les graphiques.
  6. Tableau : Une application qui facilite l’analyse rapide des données et la création de tableaux de bord et de visualisations interactives.
  7. SAS : Une suite commerciale de logiciels d’analyse de données et de business intelligence, adaptée aux entreprises et offrant des fonctionnalités de profilage client, de reporting, de data mining et de modélisation prédictive.
  8. Microsoft Power BI : Un outil d’analyse de données permettant de générer facilement des rapports et des tableaux de bord interactifs, avec une excellente connectivité aux sources de données variées.

Chacun de ces outils présente des avantages et des inconvénients, et les Data Analysts les choisissent en fonction de leurs besoins spécifiques et de leur niveau d’expertise.

Combien gagne un Data Analyst ?

Selon Glassdor, et leur étude se basant sur environ 2 000 salaires, le salaire moyen d’un Data Analyst est de 42 000€ par an.

Pour un débutant, le salaire se situe entre 35 000€ et 38 000€ et un après plusieurs années d’expériences, un Data Scientist peut gagner plus de 50 000€.

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