Quelles compétences et qualités pour devenir Analytics Engineer en 2025 ?

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de plus en plus d’Analytics Engineer ?

La Date est devenue le nouveau pétrole, mais comme l’or noir, tant qu’elle n’est pas raffinée, elle ne sert pas à grand-chose. Les organisations ont ainsi besoin de rendre leurs données exploitables pour pouvoir en tirer parti. En réponse, un nouveau métier a commencé à se développer ces dernières années : celui d’Analytics Engineer. Et plusieurs éléments laissent penser qu’il s’agit véritablement d’un métier d’avenir :

• Les volumes de données explosent, et il faut les rendre exploitables rapidement pour que les entreprises aient suffisamment de temps pour prendre des décisions éclairées.  
• Les Data Analysts savent analyser, visualiser et interpréter des données, mais ils ne sont pas toujours armés pour maintenir des pipelines complexes et garantir la qualité de la Data. L’Analytics Engineer comble ce vide technique en leur fournissant des données prêtes à l’analyse.  
• Le self-service BI (avec des outils comme Power BI, Tableau, Looker) est en train de changer la donne. L’Analytics Engineer construit ainsi des modèles de données robustes et documentés, qui permettent aux différents métiers de la Data de pouvoir accéder aux données sans dépendre des équipes techniques.  
• L’Analytics Engineer joue le rôle de pont entre les Data Analysts, les Data Scientists et les Data Engineer. Il comprend à la fois leurs besoins métier et les enjeux techniques, ce qui lui permet d’accélérer la prise de décision data-driven.

Quelles compétences techniques sont indispensables pour devenir Analytics Engineer ?

Si vous souhaitez devenir Analytics Engineer, vous devrez développer plusieurs compétences techniques stratégiques. Faisons un rapide tour d’horizon des différents langages, outils et savoir-faire que vous devrez maîtriser :

Quels langages de programmation faut-il maîtriser ?

Pour modéliser et transformer les données efficacement, l’Analytics Engineer peut s’appuyer sur plusieurs langages de programmation :

• SQL, l’un des langages les plus utilisés en Data, qui permet notamment de modéliser, nettoyer et transformer les données directement dans leurs entrepôts (Data Warehouses). Sans SQL, il serait quasiment impossible de mener des analyses de données fiables.  
• Python vient en renfort pour automatiser certaines tâches, manipuler des ensembles de données massifs ou encore créer des visualisations de données personnalisées.  
• DAX (pour Data Analysis Expressions), un langage de requêtes qui peut être utilisé pour effectuer des calculs complexes et mettre au point des indicateurs dynamiques dans Power BI et Excel. Il permet notamment de créer des graphiques ou des tableaux de bords, et ainsi de rendre les données beaucoup plus parlantes.

Quelles compétences en modélisation de données sont nécessaires ?

Si l’Analytics Engineer parvient à rendre la donnée cohérente et compréhensible, c’est parce qu’il excelle en modélisation et en analyse de données. Pour concevoir des modèles de données propres et fiables, il doit ainsi :

• Maîtriser le Data Modeling pour concevoir des modèles de données clairs et normalisés, adaptés aux besoins métiers.  
• Connaître les différents schémas de modélisation des données (comme le Star Schema (schéma en étoile) ou le Snowflake Schema (schéma en flocon)) pour choisir ceux qui sont les plus adaptés.  
• Savoir automatiser le déploiement des pipelines de données pour améliorer leur scalabilité, leur réactivité, et limiter les erreurs liées au facteur humain.  
• Effectuer des tests pour garantir la fiabilité de ses pipelines de données.  
• Savoir documenter les relations entre les tables pour assurer la traçabilité et la fiabilité des jeux de données.

Quelle importance a le Cloud dans le métier d’Analytics Engineer ?

Alors que la quantité d’informations disponibles ne cesse de croître, de nombreuses entreprises ont décidé de les stocker, non pas en interne, mais d’utiliser le Cloud pour regrouper leurs données dans des entrepôts adaptés : les Data Warehouse, qui sont conçus pour stocker, traiter et interroger des volumes massifs de données à une vitesse impressionnante. Plusieurs solutions Cloud sont ainsi particulièrement plébiscitées par les professionnels de la Data :

• Snowflake  
• Google BigQuery  
• Amazon Redshift

Pour accomplir son travail avec efficacité, l’Analytics Engineer doit ainsi comprendre les mécanismes de stockage, d’optimisation et de sécurité propres à ces environnements.

Quels librairies et frameworks sont utilisés en Analytics Engineering ?

La donnée ne se transforme pas en un claquement de doigts. Les Analytics Engineers s’appuient ainsi sur plusieurs technologies pour effectuer leur travail :

• dbt (Data Build Tool) est l’un des outils phares de l’Analytics Engineering. Il est notamment utilisé pour transformer les données directement dans leur Data Warehouse, documenter les modèles créés, tester la robustesse des transformations effectuées et collaborer efficacement avec les autres membres de l’équipe Data.  
• Git et GitHub, outils de versioning très utiles, qui permettent de suivre à la trace les changements de code et de travailler à plusieurs sur un même projet tout en évitant les conflits de code ou de scripts.

Quels outils utilise un Analytics Engineer au quotidien ?

Pour manipuler et transformer les données, l’Analytics Engineer peut compter sur une boîte à outils bien remplie. Véritable couteau suisse, il doit ainsi savoir jongler entre :

• Des outils de transformation comme dbt et SQL, qui sont essentiels pour structurer la donnée et l’adapter aux besoins métiers.  
• Des outils de versioning comme Git, GitHub ou GitLab, qui facilitent la collaboration, et permettent de suivre les modifications de code.  
• Des outils de Business Intelligence (BI) comme Looker, Tableau ou Power BI, qu’il utilise pour rendre les données faciles à comprendre, même pour les équipes non-techniques.  
• Des Data Warehouses comme Snowflake, BigQuery ou Redshift, qui permettent de stocker et d'interroger de très grands volumes de données.

Quelles sont les 5 meilleures qualités à avoir pour réussir en tant qu’Analytics Engineer ?

Si vos compétences techniques sont essentielles, ce sont vos qualités humaines qui feront réellement la différence. Pour briller dans le métier d’Analytics Engineer, vous devrez ainsi être doté de plusieurs soft skills :

• Sens de la collaboration, car vous exercerez un métier pivot. Au quotidien, vous serez ainsi amené à travailler main dans la main avec des profils variés (Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, Data Product Managers…) et à comprendre leurs besoins métiers pour pouvoir les aider au mieux.  
• Bonne capacité de communication, qui vous sera essentielle pour traduire les différents besoins métiers en solutions techniques, expliquer des résultats complexes simplement, et fluidifier la collaboration avec toutes les autres équipes de votre organisation.  
• Rigueur et précision, car une virgule mal placée pourra fausser toute une analyse, et même parfois avoir des résultats désastreux. L’Analytics Engineer doit ainsi garantir la fiabilité des données qu’il manipule et met à disposition.  
• Esprit analytique, car vous devrez réussir à comprendre la logique métier derrière les chiffres, et à faire le lien entre les données et les enjeux business pour faciliter la prise de décisions stratégiques.  
• Grande curiosité, car le monde de la Data évolue très vite. Vous serez ainsi régulièrement amené à tester de nouveaux outils qui pourront vous aider à améliorer vos processus de travail.

Quelles certifications valorisent le profil d’Analytics Engineer ?

Le métier d’Analytics Engineer étant relativement récent, il n’existe que peu de certifications qui lui sont entièrement dédiées. Pour autant, vu qu’il s’agit d’un rôle pivot entre plusieurs métiers de la donnée, d’autres certifications en Data moins spécifiques vous permettront également de valider vos compétences techniques et de rassurer les recruteurs. Vous aurez ainsi intérêt à passer :

• La dbt Analytics Engineering Certification, une certification particulièrement reconnue dans l’univers de la modélisation de données. Elle validera notamment votre maîtrise de dbt, l’un des outils les plus utilisés en Analytics Engineering.  
• Le titre Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate (DP‑600), qui valide votre maîtrise de la plateforme analytique Microsoft Fabric, qui peut notamment être utilisée pour transformer des données et les modéliser.  
• L’AWS Certified Data Analytics - Specialty, qui prouve votre maîtrise de la collecte, du stockage, de la transformation, et de la visualisation des données dans l’écosystème AWS. Un vrai plus si vous êtes amené à travailler avec Redshift ou AWS Glue.  
• Le titre Microsoft Certified: Data Analyst Associate. Axé sur l’utilisation de Power BI, il valorise votre capacité à transformer des données brutes en indicateurs business compréhensibles avec cet outil.  
• La Certified Analytics Professional (CAP), une certification indépendante particulièrement reconnue dans le monde de l’analyse de données. Elle validera votre capacité à gérer un projet analytique de bout en bout.

Comment développer ses compétences en Analytics Engineering ?

Vous voulez devenir Analytics Engineer ? Bonne nouvelle, vous êtes au bon endroit pour cela, puisque chez Jedha, nous vous formons justement aux différents métiers de la Data. Nous vous proposons ainsi deux cursus qui vous permettront d’exercer ce métier :

• Un cursus dédié aux professionnels en reconversion, grâce auquel vous serez prêt à changer de voie en à peine quelques mois.  
• Un parcours complet en 5 ans destiné aux bacheliers, et composé d’un Bachelor et d’un Mastère.

Devenir Analytics Engineer après une reconversion

Vous souhaitez vous reconvertir dans la Data Analysis pour devenir Analytics Engineer ? Chez Jedha, nous vous proposons justement des formations pensées pour cela, qui vous donneront toutes les clés pour performer dans votre nouveau métier en à peine quelques mois :

• Commencez par notre Bootcamp en Data pour débutants (75 heures) si vous avez besoin d’acquérir les bases.  
• Rejoignez notre Bootcamp en Data Analysis (450 heures), où en seulement 3 mois à temps plein, vous développerez les compétences indispensables à tout Analytics Engineer, et apprendrez à piloter des projets Data de bout en bout.  
• Pour améliorer encore plus vos chances de réussite, suivez également notre formation Power BI, où vous apprendrez à utiliser à son plein potentiel cet outil très prisé de l’Analytics Engineering.

Ce qui fait le point fort de nos formations, c’est leur pédagogie résolument tournée vers la pratique qui boostera votre employabilité. Et c’est d’ailleurs en partie pour cela que nos bootcamps ont été élus meilleurs bootcamps en Data d’Europe par la plateforme Course Report !

Vous voulez en savoir plus sur nos formations continues ? Alors consultez sans attendre notre syllabus, et venez nous rencontrer lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne !

Notre Bachelor Data Analyst pour travailler dans la Data après le bac

Si vous venez d’obtenir votre bac et que vous voulez travailler dans l’analyse de données, notre Bachelor Data Analyst en 3 ans devrait vous plaire. Au programme, vous apprendrez notamment à donner du sens aux données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques.

Ce Bachelor constituera certes un parcours moins direct vers le métier d’Analytics Engineer, mais il vous permettra de commencer à accumuler de l’expérience comme analyste de données, puis d’évoluer vers le job de vos rêves après quelques années. Et bonne nouvelle : pour le rejoindre, vous n’aurez pas à passer par Parcoursup, puisque les candidatures se font directement sur notre site Internet.

Vous voulez en savoir plus sur ce cursus proposé sur nos campus de Paris, Bordeaux et Lyon ? Alors consultez sans attendre la documentation de nos formations post-bac !

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Comment réussir son CV d’Analytics Engineer ?

Si vous voulez mettre toutes les chances de votre côté pour décrocher un poste d’Analytics Engineer, quelques éléments pourront faire la différence sur votre CV. Par exemple :

• Mettez en avant les projets sur lesquels vous avez travaillé (mise en place de modèles dbt, création de dashboards interactifs sur Tableau ou Power BI…). Cela parlera aux recruteurs et leur montrera ce dont vous êtes capables.  
• Listez les outils que vous maîtrisez (SQL, Python, dbt, Git, Power BI, BigQuery, Snowflake…) en précisant dans quels contextes vous avez été amené à les utiliser.  
• Mentionnez vos certifications en Data, car elles sont généralement reconnues dans le monde du travail, et permettent ainsi de rassurer les recruteurs.  
• Montrez ce que vous avez pu apporter à vos collègues lors de vos précédentes expériences, et essayez de chiffrer votre impact. Par exemple : « Amélioration de la fiabilité des données de 98 % via des tests automatisés ».  
• Valorisez votre formation. Toutes les formations ne se valent pas forcément. Si vous choisissez de vous former chez Jedha, vous avez ainsi tout intérêt à le mettre en avant, car nos cursus sont reconnus par de nombreuses entreprises, qui apprécient leur côté pratique grâce auquel nos élèves sont rapidement opérationnels.

Questions fréquentes à propos des compétences d’un Analytics Engineer

Quelle est la différence entre un Analytics Engineer et un Data Engineer ?

• Le Data Engineer se concentre sur l’infrastructure, et s’occupe ainsi de l’ingestion, du stockage, du transfert et de la sécurisation des données à grande échelle.  
• L’Analytics Engineer, lui, rend la donnée exploitable par les différentes équipes métier en effectuant des tests, des modélisations et en la documentant.

On pourrait imager ça en disant que le Data Engineer met en place le système de canalisations, tandis que l’Analytics Engineer s’assure que l’eau qui sorte des tuyaux est claire et utilisable.

Quel est le salaire moyen d’un Analytics Engineer en 2025 ?

En France en 2025, le salaire moyen d’un Analytics Engineer est compris entre 44 000 et 60 000 € brut par an selon la plateforme Glassdoor. En début de carrière, sa rémunération est en moyenne 43 000 €, tandis que les experts peuvent espérer toucher environ 74 000 € brut par an.

Peut-on devenir Analytics Engineer sans expérience technique ?

Vous pourrez devenir Analytics Engineer même si vous n’avez encore aucune expérience technique, mais pour cela, vous devrez vous former sérieusement. Comment ? En rejoignant le Bootcamp Data Analysis de Jedha, qui a justement été pensé pour les professionnels en reconversion. Et si vous avez besoin d’acquérir les bases, vous pourrez commencer par suivre notre formation en Data pour débutants.