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Devenir Data Analyst : une carrière envisageable à Bordeaux ?

Chaque jour, tous les internautes de par le monde génèrent une énorme quantité de données, 90 % de plus rien qu’au cours des deux dernières années.

Ces données sont une véritable mine d’informations pour ceux qui proposent des produits et des services. Mais il n’est pas du tout facile, dans cet univers, de trouver l’information qui intéresse vraiment une entreprise. Pour cela, il faut des professionnels capables de lire la complexité des données en utilisant des outils de recherche sélectifs et ciblés.

Le Data Analyst est donc une figure professionnelle de plus en plus recherchée et fondamentale dans un marché où les données sont le nouveau pétrole.

Qui est le Data Analyst ?

Le Data Analyst est un professionnel doté d’un éventail de compétences qui permet aux entreprises d’analyser et d’agréger. Tout cela leur permet de créer de nouveaux modèles commerciaux et de générer un avantage concurrentiel sur le marché. Les analyses du Data Analyst couvrent ainsi toutes les unités commerciales, transformant les données en informations compréhensibles.

Le Data Analyst collecte des données provenant de différentes sources, les organise et les structure afin de les analyser et d’en obtenir des informations utiles pour l’entreprise.

Le travail du Data Analyst est également essentiel pour vérifier les hypothèses et les théories adoptées pour obtenir un avantage concurrentiel et, plus généralement, pour permettre à la direction de prendre des décisions fondées sur des données.

Quelles sont les compétences d’un Data Analyst ?

Les principales compétences d’un Data Analyst sont :

  • Fondamentaux : statistiques, probabilités, informatique.
  • Techniques : programmation et utilisation de logiciels d’analyse et de Business Intelligence, ainsi que d’outils de reporting et de techniques de visualisation de données ; connaissance des langages de programmation (SQL, Python, R…) ; connaissance des systèmes de gestion de bases de données.
  • Spécialités : gestion de données, modélisation de données, Data Mining et enrichissement de données, analyse de cluster, Text Mining.
  • Socio-relationnel : capacité à communiquer de manière simple, propension à résoudre des problèmes, pensée analytique, souci du détail.

Quelles sont les conditions pour devenir Data Analyst ?

Pour devenir un Data Analyst, la formation la plus adaptée est un diplôme dans des matières scientifiques telles que les statistiques, les mathématiques, l’informatique, l’ingénierie informatique, la Data Science, ou en économie, en finance ou en administration des affaires.

Pour se former, un Data Analyst doit avoir au moins des connaissances en statistiques, en calcul des probabilités et en informatique.

En plus de maîtriser les méthodes de collecte de données ainsi que les techniques et outils d’analyse statistique, un Data Analyst doit posséder des compétences avancées en matière de :

  • Gestion de données
  • Modélisation de données
  • Exploration des données
  • Enrichissement des données
  • Analyse par grappes
  • Extraction de texte

Il doit également maîtriser des logiciels tels que SAS pour pouvoir accéder, gérer, stocker et analyser des quantités de données du Big Data, sans oublier les logiciels d’analyse et d’information commerciale les plus courants.

En outre, un Data Analyst doit être capable de traiter les résultats et de les présenter aux parties prenantes de l’entreprise pour laquelle il travaille afin que des décisions puissent être prises. Pour ce faire, il doit savoir utiliser des outils de rapport et des techniques de visualisation des données.

En fonction des caractéristiques de l’entreprise dans laquelle un Data Analyst est employé, d’autres connaissances peuvent être requises. Par exemple, dans le domaine financier, il peut être nécessaire qu’il maîtrise :

  • La finance
  • L’administration et la comptabilité
  • Le webmarketing

Le métier de Data Analyst est le bon choix de carrière pour ceux qui ont une prédisposition claire au raisonnement logique et analytique, possèdent de solides bases mathématiques et sont en même temps curieux et créatifs pour trouver des solutions aux problèmes.

Quelles sont les opportunités s’ouvrant au Data Analyst ?

Avec l’augmentation de la quantité de données et l’évolution des technologies, il est possible d’envisager une évolution des tâches réalisées et des outils utilisés. Alors que de plus en plus d’entreprises adoptent le Big Data, les capacités d’exploration et d’analyse des données des Data Analyst se développent grâce à des outils de plus en plus intuitifs et basés sur la visualisation.

Les opportunités offertes par les tendances technologiques et la diffusion généralisée d’une culture d’interprétation et d’analyse des données laissent entrevoir une évolution de cette profession. En effet, elle s’apprête à devenir centrale dans la traduction des résultats en chiffres d’affaires.

Le métier de Data Analyst vous permet de trouver un emploi dans des secteurs très différents, de la santé à la production industrielle, du conseil au commerce de détail au tourisme à l’immobilier et bien plus encore selon vos intérêts personnels.

De plus, une carrière en tant que Data Analyst est certainement prometteuse même pour les salaires élevés qu’elle offre.

Quel est le salaire d’un Data Analyst ?

Le salaire moyen d’un Data Analyst débutant est d’environ 2 900 à 3 200 euros brut par mois, soit 35 000 à 38 000 euros par an. Bien évidemment, plus il gagne en expérience, plus il peut prétendre à des rémunérations plus élevées. En effet, un Data Analyst de 5 ans d’expérience peut gagner 3 750 à 4 500 euros par mois, soit entre 45 000 à 55 000 euros par an.

Comment débuter une carrière de Data Analyst ?

Un Data Analyst peut trouver un emploi dans tous les secteurs des TIC, mais aussi dans la banque, les assurances, les transports, le gouvernement, la santé, les sociétés de services, les commerces de vente au détail, les sociétés de téléphonie et les entreprises d’audit et de conseil.

D’un point de vue technique, un Data Analyst doit connaître les principes techniques des statistiques et mathématiques. Il doit aussi maîtriser les langages de programmation les plus courants et savoir utiliser Excel, SQL et Analytics en plus des outils spécifiques à l’analyse de données.

La base de formation la plus adaptée pour acquérir les connaissances nécessaires à l’approche du métier est identifiable dans une Licence ou un Master en informatique ou similaire d’une Université ou d’une Grande École. Il est également envisageable de choisir une formation continue ou un bootcamp auprès d’un organisme de formation tel que DataScientest.

Par ailleurs, compte tenu de l’évolution continue qui caractérise le secteur informatique et numérique, il est souvent conseillé de choisir un cursus professionnalisant visant à satisfaire les exigences du marché professionnel.

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