Fiche métier Data Analyst : tout savoir sur ce métier d’avenir

Qu’est ce qu’un Data Analyst ?

Le Data Analyst est chargé d’extraire et d’analyser les données d’une entreprise afin d’aider à la prise de décisions stratégiques.

Au quotidien, cet expert formé à l’analyse des données récupère la Data depuis les bases de données, la transforme puis la modélise. Il présente ensuite aux équipes dirigeantes les insights qu’il a pu dégager afin d’améliorer les gains de productivité de l’entreprise ou de trouver de nouvelles opportunités de marché.

Quelles sont les missions du Data Analyst ?

Le Data Analyst est amené à réaliser de nombreuses missions centrées sur l’extraction, l’analyse et la présentation des données. Voilà les grandes missions qui lui sont confiées :

• Extraire et nettoyer la Data depuis les bases de données avec des requêtes SQL.
• Participer à la phase d’exploration des projets Data de l’entreprise.
• Analyser des données existantes en établissant des modèles statistiques afin de dégager les grandes tendances.
• Présenter les résultats aux équipes concernées en utilisant les outils de Data Visualisation.
• Assurer une veille technologique en Data Analyse et participer à la mise en place de best practices Data au sein de l’entreprise.
• Collaborer avec les équipes Data Science et IA pour préparer et qualifier les datasets nécessaires à l'entraînement des modèles, et s'assurer de la qualité des données en entrée des systèmes d'intelligence artificielle.

Vous souhaitez en savoir plus sur les missions du Data Analyst ? Rien de mieux que d’avoir le retour d’un professionnel en poste comme Candice, Data Analyst chez Blablacar avec qui nous avons eu l’opportunité de réaliser une interview.

Quelles sont les qualités et compétences d'un Data Analyst ?

Les qualités d’un Data Analyst

Un certain nombre de qualités sont essentielles pour devenir Data Analyst. Voici celles qui sont incontournables pour les entreprises :

• Avoir une grande aisance relationnelle et de bonnes capacités de communication.
• Être organisé et rigoureux dans ses tâches.
• Avoir un esprit de synthèse et d’analyse.
• Faire preuve de discrétion pour respecter la confidentialité des données.
• Être doté de curiosité pour les nouvelles technologies, notamment l'IA, pour rester à la pointe des pratiques d'analyse de données.

Les compétences essentielles pour devenir Data Analyst

Il est nécessaire d’acquérir des compétences précises pour devenir Data Analyst. Voici les plus essentielles :

• Programmation Python : Python est LE langage indispensable que tout Data Analyst doit connaître pour mener à bien ses missions. Afin de manipuler plus facilement les données, nous vous conseillons de vous familiariser avec les librairies comme Pandas ou Numpy.
• Gestion de bases de données : le langage SQL est essentiel pour assurer le traitement et l’intégration de la Data via les différents systèmes RDBMS. Son apprentissage va généralement de paire avec d’autres types de bases de données NoSQL ou Cloud.
• Mathématiques et Statistiques : s’il n’est pas nécessaire d’être statisticien de formation, il est important d’avoir une formation solide en mathématiques, statistiques descriptives, algèbre linéaire et en analyse fonctionnelle.
• Data Visualisation : afin d’illustrer les présentations de résultats et les rendre accessibles à tous les Data Analyst utilisent des outils de Dataviz comme Tableau et Power BI, ou d’autres modules issus de librairies et bibliothèques Python comme Matplotlib, Plotly ou encore Seaborn.
• Anglais : de très nombreuses interfaces et fonctionnalités dans le domaine de la Data sont développées en anglais et ne sont pas traduites, ce qui rend indispensable la maîtrise de cette langue à un niveau professionnel.
• Big Data : le Data Analyst peut être amené à requêter des volumes massifs de données. Pour cela, il doit connaître Spark et être à l'aise avec les environnements cloud (BigQuery, Snowflake, Databricks), qui ont largement remplacé les architectures Hadoop traditionnelles.
• Machine Learning : les Data Analyst seniors peuvent se voir confier des missions d’analyse de données issues de modèles d'algorithmes de Machine Learning créés par les Data Scientist ou Machine Learning Engineers. Pour ce faire, ils doivent posséder les bases de ces technologies.
• Analytics Engineering : la maîtrise de dbt (Data Build Tool) est de plus en plus demandée pour les profils qui veulent évoluer vers l'Analytics Engineering, et transformer, modéliser et documenter les données directement dans le Data Warehouse.

Quelle formation suivre pour devenir Data Analyst ?

Bien que les entreprises soient ouvertes à des candidats aux parcours très différents, il est nécessaire de suivre une formation spécifique pour devenir Data Analyst. Il faut distinguer les options selon votre profil :

Vous êtes en reconversion ou déjà en activité ?

Alors deux options s’offrent à vous :

• Les formations intensives en Bootcamp : la Formation en Data pour débutants et la Formation Data Analyst que nous vous proposons sont ainsi orientées sur la pratique. Ils vous permettent d’acquérir rapidement les compétences et d’apprendre les bonnes pratiques nécessaires à un expert de l’analyse des données.
• Les formations en ligne : recommandées pour les débutants et les personnes qui souhaitent se reconvertir dans l'analyse de données, ces formations à distance pour devenir Data Analyst vous offrent un maximum de flexibilité et la possibilité d'apprendre à votre rythme. Chez Jedha, vous pourrez d’ailleurs suivre notre Formation Data Analyst en ligne.

Entre présentiel et distanciel, peu importe votre choix au final, du moment que vous optez pour une école reconnue et qui fait la part belle à la pratique. Chez Jedha, nous avons justement notre cas, et notre pédagogie a ainsi séduit plus de 4 000 personnes depuis 2017. À la clé pour nos alumni : une opérationnalité immédiate et un excellent taux d’insertion de 92 % dans l’année qui suit leur formation. Ces deux avantages les ont convaincus d’attribuer l’excellente note de 4,9/5 à notre école.

Vous avez moins de 25 ans et cherchez un cursus post-bac ?

Chez Jedha AI School, nous vous proposons un Bachelor Data Analyst en 3 ans, que vous pourrez intégrer sans avoir à passer par Parcoursup et à subir son algorithme. Encadré par des professionnels en activité, vous y apprendrez à transformer les données en véritables leviers de performance et profiterez d’une pédagogie orientée pratique dès votre première année d’études, là où avec les cursus proposés à l’université où dans d’autres écoles, vous devez souvent attendre votre L3 pour réellement mettre les mains dans le cambouis.

Quel est le salaire d’un Analyste des données ?

Le salaire moyen d’un Analyste des données en France est de 3 583 € brut par mois en 2026. Cette rémunération varie bien sûr en fonction de la taille de l'entreprise, de son secteur d'activité et de son implantation géographique.

Un Data Analyst travaillant à Paris touchera ainsi un salaire mensuel moyen plus proche de 3 833 € brut, contre 3 333 € à Lyon. Ce montant augmente également avec l’expérience, comme le montre le tableau ci-dessous :

Quelle est l’évolution de carrière du Data Analyst ?

En tant que Data Analyst, une belle évolution de carrière s'offre à vous. Après quelques années d’expérience, il est généralement possible de devenir Lead Data Analyst. Mais vous pouvez aspirer à d’autres postes à responsabilité dans la Data, comme par exemple :

• Analytics Engineer : évolution naturelle et très demandée pour les DA qui veulent aller plus loin côté ingénierie des données, notre Formation Data Analyst vous prépare également à ce métier de plus en plus recherché.
• Business Intelligence Manager : pour les profils qui veulent prendre des responsabilités sur toute la chaîne reporting et BI d'une organisation. Vous pourrez d’ailleurs vous former à ce métier dans notre Formation Business Analyst.
• Data Engineer : pour les profils qui veulent aller plus loin côté infrastructure et pipelines de données, il est possible d’évoluer dans l’ingénierie de données après avoir suivi notre Formation Data Engineer.
• Chief Data Officer (CDO) : poste de direction qui supervise l'ensemble de la stratégie data d'une organisation, vous pourrez y accéder après plusieurs années d'expérience en tant que Lead Data Analyst ou Data Manager.
• Consultant BI : expert indépendant ou en cabinet, il accompagne les entreprises dans la mise en place de leurs outils de Business Intelligence et l'exploitation de leurs données. Un débouché intéressant pour les profils qui veulent combiner expertise technique et relation client, notamment en freelance.

En optant pour une évolution de carrière plus horizontale, vous avez également la possibilité de suivre une formation pour devenir Data Scientist pour avoir une gestion plus large du pipeline Data et gérer des projets Data en concevant vos propres modèles de Machine Learning par exemple.

Comment devenir Data Analyst ?

Le Data Analyst est devenu indispensable pour la plupart des entreprises, car c’est à lui qu’elles confient la mission de faire parler les données. Grâce à ses analyses Data driven, il amène le management à revoir et à adapter sa stratégie pour gagner en productivité. C’est ce qui fait que les entreprises sont prêtes à lui offrir un salaire intéressant dès sa sortie de formation !

Chez Jedha, notre Formation Data Analyst & Analytics Engineer (450 h) vous prépare ainsi concrètement à ce métier en seulement 3 mois à temps complet. Sa pédagogie pratique permet d’ailleurs à 92 % de nos anciens élèves de trouver un emploi en moins d’un an, ce qui en fait une très bonne solution si vous cherchez à vous reconvertir rapidement.

Alors pour faire le point sur votre projet et vos options de financement, deux options :

• Venez échanger avec notre équipe lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne.
• Prenez rendez-vous directement avec l’un de nos conseillers pour profiter d’un échange personnalisé.

Questions fréquentes à propos de la Data Analysis

Comment devenir Data Analyst sans diplôme ?

Pour devenir Data Analyst sans diplôme, il est important d’acquérir des compétences solides en analyse de données à travers des formations en ligne. Apprenez à maîtriser les différents langages de programmation comme SQL et Python, et à utiliser des outils de Dataviz tels que Tableau. Pour vous entraîner, nous vous conseillons vivement de réaliser des projets Data en ligne, que vous pourrez présenter dans un portfolio.

Quels conseils pour devenir Data Analyst ?

Si vous souhaitez démarrer dans la Data, voici quelques conseils pour devenir Data Analyst, issus de retours d’expérience de nos anciens élèves :

• Mettez en avant vos compétences métiers : Les connaissances que vous avez de l’industrie dans laquelle vous travaillez sont précieuses aux yeux des recruteurs. Si vous n’avez pas encore de compétences métiers, montrez que vous êtes curieux, ouvert et plein de ressources !
• Réalisez des projets : Vous pouvez acquérir de l’expérience en réalisant des projets open source. N’hésitez pas à en faire le plus possible afin de les présenter dans votre portfolio et d’en parler lors de vos entretiens d’embauche.
• Contactez un cabinet de recrutement : N’hésitez pas à contacter directement un cabinet de recrutement Data comme Licorne Society qui accompagne de nombreuses entreprises dans la recherche et le recrutement de profils Data.

Quelle est la différence entre Data Analyst et Data Scientist ?

Souvent confondus car très proches, les métiers de Data Analyst et de Data Scientist possèdent pourtant quelques différences. Pour n’en citer qu’une, la principale différence est le plus grand niveau de compétences techniques mobilisées au quotidien par le Data Scientist, qui a recours à des outils de Machine Learning pour effectuer des prédictions sur les données.

Quelle est la différence entre Data Analyst et Analytics Engineer ?

• Le Data Analyst se concentre sur l'analyse et la restitution des données : il extrait, nettoie, modélise et présente des insights aux équipes métiers.
• L'Analytics Engineer intervient en amont : il structure et modélise les données pour les rendre exploitables, en utilisant des outils comme dbt.

En pratique, ces deux rôles se complètent et beaucoup de DA évoluent naturellement vers l'Analytics Engineering, et c'est d'ailleurs pour cela que notre Formation Data Analyst & Analytics Engineer vous prépare directement à ces deux métiers.