Dans un domaine en constante évolution comme la Data Science, un cheminement de carrière relativement facile à comprendre est celui d’un Data Analyst ou Analyste de données. Après tout, cet expert fait exactement ce que son travail décrit : analyser les données.
L’analyse des données est quelque chose que nous faisons tous, tous les jours. Chacun de nous apprend et assimile constamment de nouvelles informations (données), puis parvient à plusieurs conclusions et prend de nombreuses décisions en tant que résultats (analyse).
En termes simples, un Data Analyst doit faire exactement la même chose : rassembler des informations, les organiser et prendre des décisions éclairées (basées sur des conclusions). C’est en grande partie ce qui peut être vu sur la description de poste d’un Data Analyst.
Les Data Analysts sont souvent embauchés par les entreprises pour aider à informer ou à améliorer les pratiques commerciales. Ce guide vous guide à travers les étapes requises pour en devenir un.
Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?
L’analyse de données est le processus consistant à tirer des informations sur les données pour aider à prendre de meilleures décisions commerciales. Le processus d’analyse des données passe généralement par cinq étapes itératives :
- Identifier les données
- Collecter les données
- Nettoyer et préparer les données
- Analyser les données
- Interpréter les résultats de l’analyse
Que fait un Data Analyst ?
Les Data Analysts traduisent les chiffres, les tendances et les trajectoires en informations compréhensibles et accessibles. Les entreprises collectent des données, c’est-à-dire les tendances des clients, les chiffres des ventes, les stocks, les études de marché, les marges bénéficiaires, la logistique et les coûts de transport. Le travail de l’Analyste de données consiste à prendre ces données et à les utiliser pour fournir des informations qui aident à prendre de meilleures décisions commerciales. Souvent, l’objectif principal d’un Data Analyst est de résoudre les problèmes qui coûtent de l’argent à l’entreprise et d’aider à prendre des décisions pour l’expansion de l’entreprise.
Voici quelques exemples de fonctions de base d’un analyste de données :
- Prévoir la part de marché
- Définir un prix pour un nouveau produit sur le marché
- Réduire les frais de transport
- Fixer des heures de vente
- Conseiller quand embaucher ou réduire la main-d’œuvre
Les Data Analysts peuvent effectuer des statistiques de base telles que des variations et des moyennes pour un produit particulier sur une période de temps donnée. Ils prédisent aussi les rendements et interprètent la distribution de fréquence sous-jacente d’un ensemble de données continues. Ils utilisent des méthodes standard de collecte, d’analyse et de reporting dans l’accomplissement de leurs tâches.
Les Data Analysts protègent toujours les données de l’organisation, garantissant que les résultats des données fournissent des conseils cohérents et réutilisables.
Comment démarrer une carrière de Data Analyst ?
Une carrière de Data Analyst se construit dans le temps. Cependant, il faut bien commencer quelque part.
Étape 1 : Obtenir un Master en technologie de l’information, en informatique ou en statistique
Pour vous préparer au mieux à réussir dans le domaine de l’analyse de données, envisagez d’obtenir un Master dans le domaine. Les diplômes spécifiques pour démarrer une carrière de Data Analyst est clairement un Bac + 4 ou un Bac + 5 en technologie de l’information ou en informatique, en statistiques appliquées ou en Data Mining.
Sinon, vous pouvez suivre une formation comme celle proposée par DataScientest. Ce type de formation met l’accent sur la gestion de projet et la gestion de bases de données.
Étape 2 : Acquérir de l’expérience en tant que Data Analyst
Il est difficile d’obtenir un emploi en tant que Data Analyst si vous n’avez aucune expérience. Si vous êtes débutant, faire un stage est un bon moyen d’acquérir une expérience précieuse et contribuera au développement de compétences supplémentaires et à un aperçu de la formation.
Cependant, la plupart des personnes dans les carrières techniques commencent dans des postes de niveau d’entrée tels qu’Assistant statistique ou Technicien. Suivez autant de cours de formation en interne que possible, en particulier ceux axés sur les logiciels d’analyse et la gestion des mégadonnées. L’expérience, les connaissances et la volonté d’apprendre vous aideront à atteindre le niveau auquel vous aspirez et à devenir qualifié.
Étape 3 : Faire progresser votre carrière
Envisagez un programme de maîtrise ou de certification. En effet, les employeurs veulent que les candidats possèdent un éventail de connaissances et soient familiarisés avec les dernières technologies et outils. Envisagez de prendre un Master sur une spécialisation concernant la Data Science, l’analyse de données ou la gestion des mégadonnées. Ces programmes offrent généralement une exposition aux derniers logiciels dans le domaine.
Vous vous inquiétez du coût ou de l’engagement requis pour obtenir une maîtrise complète ? Les programmes de certification sont une autre option viable et un tremplin académique utile. Ces certifications sont destinées à vous fournir un aperçu complet du sujet dans un laps de temps relativement court. Il existe des certificats qui ont de la valeur et d’autres qui ne sont que pour embellir votre CV. Mais dans tous les cas, vous pouvez l’obtenir en seulement 1 an. Vous n’avez pas besoin d’un certificat spécifique à l’analyse des données et à la visualisation des données. Les certifications en analyse commerciale, analyse prédictive, visualisation de données et de nombreuses autres options sont également valables.
Pour prendre un exemple, DataScientest propose une formation bootcamp de 9 semaines durant lesquelles vous pouvez facilement acquérir des connaissances dans certains domaines comme le Big Data, la Business Intelligence et bien plus encore.
Sinon, il existe d’autres options telles que l’Université de Washington qui propose un certificat en visualisation de données en ligne ou sur son campus du centre-ville de Seattle. En environ 9 mois et en 3 cours, vous apprenez la théorie de la visualisation des données, la présentation de la visualisation des données et la prise de décision grâce à la visualisation des données. Vous maîtrisez les outils les plus utilisés pour construire vos visualisations (Microsoft Excel et Tableau) et, en plus, vous apprenez à reconnaître et à concevoir visuellement des modèles de données basés sur « la cognition et la perception visuelles ».
Quel est le salaire d’un Data Analyst ?
Selon le site Glassdoor, un Data Analyst débutant peut gagner 30 000 euros par an, le niveau d’expérience étant à moins d’1 an. Pour un Data Analyst avec 3 à 5 ans d’expérience, cela peut aller de 40 000 euros à 45 000 euros. Au-delà de ce niveau d’expérience, la rémunération peut atteindre 55 000 euros.
