Le métier de Data Analyst - Salaire, formations, missions et compétences

Qu’est ce qu’un Data Analyst ?

Description du métier Data Analyst

Comme son nom l'indique, l’objectif du Data Analyst est d’analyser les données d’une entreprise pour prendre des décisions éclairées sur un projet défini.

Imaginez, par exemple, que vous souhaitez comprendre les grandes tendances de comportements d’achat des clients d’une entreprise. Pour cela, le Data Analyst extrait les données à disposition depuis une base, puis va les analyser avec différents outils pour comprendre les tendances qui s'en dégagent, et ainsi prendre des décisions sur la marche à suivre quant au développement d’un produit adapté.

Comme vous pouvez le voir, Data Analyst est un métier qui devient capital dans un monde où les produits sont de plus en plus personnalisés et doivent correspondre au plus près aux besoins des clients finaux pour pouvoir se différencier et gagner en parts de marché.

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Quelles sont les missions du Data Analyst ?

Nous retrouvons le Data Analyst dans tout ce qui à trait à l'extraction, l'analyse et la présentation des données. Plus précisément, il peut avoir celles-ci comme missions :

• Extraire des données depuis une base avec des requêtes SQL ;
• Participer à l’amélioration des modèles de bases de données ;
• Analyser des données en Python ou R ;
• Effectuer des A/B tests sur des données web pour optimiser le design d’un site ou d’une application ;
• Créer des dashboards avec des outils comme Tableau ;
• Optimiser des processus grâce aux Machine Learning ;
• Participer à la mise en place de best practices Data au sein de l’entreprise.

Dans ce cadre, le Data Analyst se doit d'avoir une compréhension approfondie de l'environnement global de l'entreprise, ses stratégies, ses produits, son marché, ses concurrents etc. Et pour cause, la mission du Data Analyst est de donner de la valeur aux données à disposition. Retrouvez ici l'interview complète de Candice, Strategy Data Analyst @ Blablacar.

Que fait un Data Analyst lors d'un projet Data ?

Si l’on devait résumer les étapes d'un projet Data, nous pourrions les illustrer sous forme de pipeline. Ce dernier s'article ainsi :

• Collecte des données : Vous allez devoir trouver la donnée dont vous aurez besoin pour vos analyses. Elles peuvent se trouver dans des bases de données, vous devrez les scraper sur le web ou vous pouvez encore les récupérer de votre CRM !
• Exploration : Une fois que vous avez la donnée, vous allez devoir la nettoyer et la préparer. Pour cela, on effectue souvent une phase exploratoire qu’on appelle EDA en anglais pour Exploratory Data Analysis. L’objectif est de détecter par exemple les valeurs aberrantes ou manquantes.
• Exploitation : Maintenant que tout est prêt, vous allez pouvoir utiliser la donnée pour l’objectif qui a été fixé. Par exemple, en Data Science, vous allez développer un algorithme de Machine Learning.
• Mise en production : Une fois que vous avez réussi à développer votre algorithme ou votre solution d’Intelligence Artificielle, vous allez devoir la mettre en production à l’échelle de votre entreprise. Ceci implique des technologies différentes et est une étape à part entière.
  

En tant que Data Analyst, vous travaillerez très souvent sur la partie exploration. Bien que vous aurez à collecter de la donnée aussi, le gros de votre travail sera de la comprendre et de lui donner du sens. Vous passerez donc beaucoup de temps à effectuer des analyses, explorer les données et présenter vos résultats.

Quelles sont les compétences et qualités requises ? 

Pour devenir Data Analyst, vous devrez maîtriser à la fois des compétences techniques et des compétences en communication et vulgarisation.  C’est un métier plutôt généraliste mais nous pouvons polariser les compétences en quelques points :

• Programmation Python : C’est le langage phare dans la Data aujourd’hui et que vous devrez connaître pour avancer. C’est ce que vous allez utiliser en permanence dans votre travail puisque c’est le fondement sur lequel les technologies autour de l’analyse de données se reposent. Vous devrez principalement connaître des librairies comme Pandas ou Numpy pour pouvoir facilement manipuler de la donnée.
• Analytique & Statistiques : Il y a une dimension mathématique dans la Data. Bien qu’il ne faille pas être statisticien de formation, il est important que vous ayez des bases solides autour de la statistiques (moyennes, médianes, intervalles de confiance), l’algèbre linéaire (gestion de matrices) et les fonctions (dérivées etc.)
• Gestion de bases de données SQL : Lorsque vous allez collecter de la données, vous aurez besoin d’utiliser SQL. C’est une compétence très demandée chez les Data Analysts comme les Data Scientists
• Data Visualisation : Lorsque vous aurez à présenter des résultats d’analyse, vous devrez concevoir des graphiques par exemple pour illustrer vos explications. Très souvent vous utiliserez soit Python, à travers des librairies comme Matplotlib, Plotly ou encore Seaborn, soit des outils de Business Intelligence comme Tableau ou PowerBI.
• Big Data : En fonction des infrastructures des entreprises, il est possible que vous ayez à requêter des bases de données Big Data. De ce fait, vous aurez à connaître Spark. C’est une compétence plus rare cependant en Data Analysis.
• Plus rarement, Machine Learning : En tant que Data Analyst plus avancé, vous pourriez être amené à analyser les résultats des modèoles de Machine Learning crées par les Data Scientist ou Machine Learning Engineers de votre entreprises. Cela impliquerait donc de vous que vous ayez de solides bases en Machine Learning pour retravailler dessus et fournir des insights stratégiques aux Data Scientists et Machine Learning Engineers.

La communication, c'est la clé !

Les soft skills de communication sont primordiales chez le Data Analyst. Il doit être capable de comprendre et de vulgariser des analyses à un public néophyte. En plus de ces hard skills, vous devrez aussi être :

• Bon communicant : Pour pouvoir vulgariser certains concepts complexes
• Organisé et rigoureux : Si vous voulez mener des analyses strictes, poussées et qui reflètent la réalité
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Quel est le salaire moyen ?

En fonction du type d’entreprises et du secteur les salaires varient mais voici une grille de salaires moyens :

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Vers quelles formations se diriger pour devenir Data Analyst ?

La demande en Data Analysts augmente en flèche ces dernières années. Les recruteurs sont ouverts à des profils ayant des parcours très différents. On témoigne d'un large choix de formations, avec des critères variés. Voici quelques idées pour vous :

• Les formations en ligne : Les formations en lignes vous offrent la possibilité d'apprendre à votre rythme, que vous soyez en reconversion, ou que vous décidiez simplement d'apprendre à distance. Jedha permet d'ailleurs à ses élèves un accès illimité à sa plateforme JULIE, afin que vous puissiez suivre ou revoir vos cours. Cet accès à la plateforme est non seulement illimité pendant votre formation, mais elle vous ai surtout disponible à vie.
• Les masters en Data : où vous pourrez avoir des formations plus complètes et un diplôme reconnu d'État. Cependant, vous devrez investir entre 10 000€ et 20 000€ ainsi qu’au minimum un an de votre temps.
• Les formations intensives type Bootcamp : C’est le bon compromis entre la flexibilité d’un cours en ligne et la profondeur théorique d’un master. Les bootcamps en Data sont devenus une vraie alternative à la formation classique car ils sont très orientés pratiques et vous enseigneront des compétences directement applicables en entreprises. Si vous cherchez une formation accélérée, le bootcamp est fait pour vous. N’hésitez pas d’ailleurs à regarder nos formations intensives en Data Analyse classée meilleure formation bootcamp Data de France !
  

En fonction de votre background, de votre niveau initial et de vos aspirations, vous opterez plutôt pour un type de formation plutôt qu’un autre. Nous avons écrit tout un article pour vous aider à choisir d’ailleurs la meilleure formation Data qui vous correspond. N’hésitez pas à y faire un tour.

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Quelle évolution de carrière pouvez-vous atteindre en tant que Data Analyst ?

Lorsque vous démarrez votre carrière dans la Data, vous verrez que beaucoup d’opportunités s'offrent à vous. Une fois que vous aurez acquis de l’expérience en tant que Data Analyst, vous pourrez aspirer à des postes à plus hautes responsabilités dont voici un aperçu :

• Lead Data Analyst
• Chief Data Officer
  

Vous pourrez aussi effectuer une progression plus horizontale avec des métiers comme celui de Data Scientist pour avoir une gestion plus large du pipeline Data pour gérer des projets plus grands en Machine Learning par exemple.

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Nos 3 conseils pour devenir Data Analyst

Si vous souhaitez démarrer dans la Data et que le métier de Data Analyst vous intéresse, voici quelques conseils qui pourront vous être utile :

• Mettez en avant vos compétences techniques mais aussi métiers : Les connaissances que vous avez de l’industrie dans laquelle vous travaillez vont vous permettre de mieux choisir vos données et de mieux les analyser. Si vous n'en avez pas, n'ayez crainte ! Montrer que vous êtes ouvert à tous secteurs et que vous souhaitez en découvrir est plus qu'apprécié par les recruteurs.
• Réalisez des projets : si vous n’avez pas d’expérience professionnelle, ce n’est pas grave ! Vous pouvez en acquérir en faisant des projets open source sur Kaggle par exemple. N’hésitez pas à en faire le plus possible pour pouvoir les mettre dans votre portfolio.
• Mettez en avant votre background : Si vous avez de l’expérience dans d’autres branches métier, il est important de la mettre en avant. Vous pouvez par exemple avoir une expérience en Marketing ou en Finance et vouloir opérer une reconversion. Toute votre expérience passée est valorisable et cela vous donnera un avantage “métier” par rapport à d’autres candidats qui n’auraient que des compétences techniques.

Questions fréquentes à propos de la Data Analysis

Comment devenir Data Analyst sans diplôme ?

Il est important que vous acquériez des bases et compétences solides en analyse de données à travers des formations en ligne, mais aussi en réalisant des projets réels que vous pouvez présenter dans un portfolio professionnel à de potentiels employeurs. Vous devez également développer des compétences en programmation, ainsi que dans l'utilisation des outils analytiques tels que SQL, Python et Tableau.‍

Quels sont les 3 principaux langages à connaître pour devenir Data Analyst ?

Les principaux langages à apprendre pour devenir Data Analyst sont : Python, SQL ou encore R.

Comment se reconvertir en Data Analyst ?

Pour vous reconvertir en tant que Data Analyst, vous devez dans un premier temps vous renseigner sur chaque critères que nous venons de vous énumérer dans cet article : missions, compétences et qualités requises, etc. Si vous êtes prêt à vous lancer dans une formation Data, comparez chaque bootcamp et master disponibles, afin de vérifier que vous vous dirigez vers ce qui vous correspond.