4 stratégies pour devenir Data Analyst
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Carrière
 Publié le 
27/5/2021

4 stratégies pour devenir Data Analyst

De nos jours, la Data occupe une place prépondérante au sein des entreprises. Le métier de Data Analyst nécessite de solides compétences et les années d'expérience s'avèrent indispensables. Ce profil est recherché par de nombreuses entreprises dans des secteurs très variées et représente un métier d'avenir. Vous souhaitez devenir Data Analyst et vous former ? Avant de candidater, voici quatre stratégies à prendre en compte afin de se lancer !

Conscient(e) de la place importante des Datas et de leur exploitation dans le monde de l'entreprise actuellement, vous souhaitez devenir Data Analyst ? Notez qu'il existe plusieurs types de formations parmi lesquels vous pouvez choisir. Bien entendu, le passage par une école spécialisée en marketing digital est l'une des voies les plus connues pour le devenir, mais ce n'est pas la seule.

Plusieurs formations préparent aujourd'hui aux métiers des datas, notamment à celui de l'analyse des données. Focus sur 4 stratégies efficaces pour devenir Data Analyst.

Le métier de Data Analyst

La data analyse est un métier axé sur l'exploitation des données pour mieux orienter la stratégie en entreprise. C'est le Data Analyst qui sera chargé d'extraire les données et de les transformer en des informations lisibles par tous les acteurs au sein de l'entité.

Selon les besoins, il peut être chargé de sortir des chiffres précis et utiles pour orienter les actions des dirigeants et de chaque membre de l'équipe. Il doit également sortir des prédictions à partir des données disponibles. Spécialiste des chiffres et de la modélisation de données, être Data Scientist nécessite de solides compétences et les années d'expérience s'avèrent indispensables.

Le Data Analyst doit être une personne qui est habituée à travailler avec les chiffres et qui ne craint pas de traiter un volume important de données. Il doit être passionné pour les données et le monde de l'intelligence artificielle et de la Data Science.

Ce spécialiste doit également être à l'écoute de ses collègues au sein de l'entreprise pour comprendre leurs besoins et traiter les données en ce sens.

Avec l'importance de l'exploitation des données, le Data Analyst est très recherché par les entreprises, quel que soit le secteur d'activités. C'est donc un métier d'avenir. Vous allez ainsi pouvoir trouver un poste de Data Analyst rapidement après la fin de votre formation.

Data Analyst métier

Devenir Data Analyst

Le diplôme d'analyse de données est une clé pour devenir Data Analyst. Mais ce métier est également accessible à travers des diplômes en statistiques, en mathématiques ou en économie.

De manière générale, le métier de Data Analyst requiert un Bac+3. Avec un master ou un doctorat, vous allez accéder à des postes de haut niveau, avec un salaire plus élevé. Généralement, plus votre diplôme est élevé, plus il vous sera facile de trouver un poste de Data Analyst.

Mais au-delà du diplôme, l'expérience professionnelle est indispensable et peut faire toute la différence. Avec les stages proposés, vous pouvez avoir de précieuses expériences sur le terrain.

Voici les 4 stratégies parmi lesquelles vous pouvez choisir pour devenir Data Analyst.

Suivre des MOOCS

Pour devenir Data Scientist, maîtriser certaines compétences est indispensable. Vous ne devez donc pas vous contenter de vos connaissances en termes de statistiques, vous devez aussi apprendre à coder ou encore utiliser des outils de Data Visualisation. Il existe aujourd'hui des cours en ligne qui peuvent vous former à devenir Data Analyst.

Les organismes de formation en ligne proposent des formations en lien avec la science des données, préparant aux métiers de Data Analyst ou de Data Scientist. Vous avez le choix entre plusieurs MOOC gratuits qui vous permettront d'obtenir des certificats.

Les cours sont axés sur différents domaines de la science des données, comme le langage informatique Python, la bio-informatique, l'exploration de données, le Big Data, l'analyse de données, la visualisation de données…

Parmi les MOOCS les plus conseillés en ce moment, il y a les Data Sciences de A à Z, l'introduction to Python for Data Science ou encore le Machine Learning A-Z Hands-On Python & R In Data Science.

Obtenir un master en Data Science

Les masters en Data Sciences existent déjà en France. Avoir un master vous garantit une entrée directe dans le marché du travail et vous fournit une vraie expertise théorique sur le métier. Mais bien entendu, les stages s'avèrent nécessaires pour renforcer vos compétences et avoir les expériences requises.

Un master en Data Science a une durée entre 6 et 18 mois et coûte entre 8 000€ et 20 000€, selon l'école que vous choisirez. Plusieurs grandes écoles proposent un cursus axé sur la data science en France. En voici quelques exemples :

  • ENSAE qui propose un MSc en Big Data
  • ESSEC qui propose un MSc in Data Science & Business Analytics
  • TELECOM qui propose un Master Big Data, axé sur la gestion et l'analyse des données massives
  • ESG et son MBA Big Data, etc.

master Data Science

Avoir plus de missions techniques dans le cadre de son métier actuel

Notez que le métier de Data Analyst peut très bien s'apprendre directement sur le terrain. En effet, vous pouvez vous lancer dans la data science à travers votre métier actuel.

Vous pouvez commencer par vous familiariser avec les missions techniques pour monter en compétences. Vous pouvez, par exemple, extraire les métriques et les présenter de manière pertinente.

En commençant de la sorte, vous allez pouvoir vous familiariser progressivement avec les bases de la data analyse. Vous pouvez ainsi suivre une formation tout en vous initiant au monde de la data science progressivement dans le cadre de votre métier actuel.

Faire un bootcamp

Même s'ils sont encore peu nombreux en France, les bootcamps constituent une formation en analyse de données parfaite pour s'initier à la data analyse. Vous allez pouvoir vous former rapidement et efficacement sans que vous ayez trop de temps et d'argent à investir.

Le programme est orienté essentiellement sur la pratique. Vous serez formé(e) par des professionnels et des experts de la Data. La formation bootcamp est disponible à temps-plein ou à temps-partiel pour suivre la formation en data analyse suivant votre emploi du temps. La formation s'adapte à tous les profils. L'analyse de la donnée, l'apprentissage des algorithmes ainsi que tous les outils pratiques seront abordés pendant la formation.

Pendant toute la formation en bootcamp, vous allez apprendre les bases et tout le pipeline Data. Toutes les problématiques seront abordées pour que vous maîtrisiez la Data Science sur le bout des doigts.

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Antoine Krajnc
Écrit par
Antoine Krajnc
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