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Qu'est-ce qu'un Data Analyst? Tout savoir sur le métier, le salaire, ...
Aussi connu sous la dénomination analyste des données, le Data Analyst est chargé de l’exploitation des informations recueillies par le biais de différents canaux afin de faciliter les prises de décision au niveau des dirigeants. Retour sur le parcours nécessaire jusqu'au MBA Big Data bac+5 pour occuper ce poste et les rémunérations à la clé.
Pourquoi choisir MBA ESG ?
Titres certifiés niveau 7
inscrits RNCP reconnus par l'État
19 MBA
classés Meilleurs masters par Eduniversal
5 075 Alumni lors des promo 2019 à 2024
1 268 entreprises
ont recruté nos apprentis en 2022-2023
Fiche métier : fonction et missions
Le Data Analyst occupe un poste clé du Big Data
À l’heure actuelle, le numérique occupe une telle place que les entreprises reçoivent au quotidien une quantité phénoménale d’informations leur permettant d’optimiser leurs stratégies. Pour exploiter les données massives recueillies, elles ont besoin d’un technicien hautement qualifié : le Data Analyst.
Le Data Analyst collecte, nettoie, organise et analyse de grandes quantités de données dans le but de fournir des informations pertinentes et exploitables pour les entreprises. Grâce à ses compétences en statistiques et en informatique, le Data Analyst identifie les tendances, les corrélations et les modèles cachés dans les données ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d'optimiser leurs processus. Il s’appuie sur sa connaissances informatique mais aussi sur les outils basés sur l’Intelligence artificielle à l’instar du Data Scientist qui en est un spécialiste.
Missions principales :
- Identification des besoins en données de l'entreprise et leurs objectifs d'analyse.
- Collecte des données à partir de différentes sources telles que des bases de données, des fichiers Excel, des API, etc.
- Nettoyage et préparation des données.
- Analyse des data grâce aux langages de programmation tels que Python, R, SQL ou Excel.
- Création de tableaux de bord, de graphiques et de visualisations.
- Élaboration de rapports et des recommandations.
- Collaboration avec d'autres membres de l'équipe, tels que les Data Scientists et les Data Engineers, pour résoudre des problèmes complexes.
La tâche de ce dernier consiste en effet à traiter les différentes données concernant les clients, les produits ou les performances de l’entreprise afin de dégager des indicateurs utiles aux décideurs. Ainsi, les informations fournies par le data analyst permettent aux entreprises de définir les produits à proposer aux clients en fonction de leurs besoins, la stratégie marketing à adopter ou les améliorations à apporter au processus de production.
Compétences, qualités et profil
Le Data Analyst est généralement titulaire d'un diplôme en statistiques, mathématiques, informatique, sciences de l'ingénieur ou tout autre domaine connexe. Il doit être passionné par les données et avoir un fort intérêt pour leur exploration et leur interprétation. Le sens de l'organisation et la capacité à travailler sous pression sont également essentiels pour gérer des projets d'analyse de données de grande envergure.
Il a également recours à différents outils et méthodes statistiques qui vont l’aider à dégager des tendances pouvant aboutir à des recommandations sur les stratégies à adopter. Des compétences en marketing sont aussi requises pour lui permettre de conseiller les dirigeants de l’entreprise dans ce domaine.
Compétences techniques
- Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R, SQL et/ou Excel.
- Connaissance des méthodes statistiques et des outils d'analyse de données.
- Capacité à manipuler de grandes bases de données.
- Compétences en ingénierie informatique liée aux outils de Big Data tel que Spark ou Hadoop.
- Expérience avec des outils de visualisation de données tels que Tableau ou Power BI.
- Compréhension des concepts de data mining et de machine learning.
Aptitudes personnelles
- Rigueur et souci du détail pour garantir l'exactitude des analyses.
- Esprit critique et capacité à poser des questions pertinentes.
- Capacité à communiquer clairement les résultats et les recommandations.
- Curiosité et ouverture d'esprit pour explorer de nouvelles approches et technologies.
Formation, études et diplômes
Quelle formation pour devenir data analyst ?
Les data analysts de haut niveau sont très demandés, ainsi un Bac+5 est quasi obligatoire pour viser des postes au sein de grandes entreprises. Cependant le parcours peut être très différent selon les profils : statistiques, mathématiques appliquées, informatique ou sciences de l’ingénieur sont les meilleures bases de la data analyse qui peut ensuite s’étudier au sein d’écoles spécialisées ou des Masters dédiés.
Le candidat au poste de Data Analyst peut donc suivre plusieurs formations : ingénieur en informatique, master en marketing stratistiques ou Big Data & Intelligence Artificielle. La maîtrise de l’anglais et l’aisance rédactionnelle sont des qualités fortement appréciées des recruteurs.
Bac+2/3
- BTS informatique
Quelle licence choisir pour devenir data analyst ?
- Licences universitaires scientifiques : math, statistiques, probabilités
- BUT, Licence professionnelles informatiques
Bac+4/5
Quel master choisir pour devenir data analyst ?
- Master, Mastères (Ms, Msc, MBA).
- Master Big Data, Data science, Data analyse, etc
- À l’Université, en École Supérieure de business et gestion, en école d’ingénieurs.
Formations en ligne et en présentiel : des centres de formation, souvent en ligne, proposent des formations accélérées en data science, la valeur de ces certifications est fonction de l’organisme mais aussi de la manière dont le diplômé saura les exploiter.
MBA en alternance en Data Analyse et Data Science
Le Master of Business Administration en Big Data et Intelligence Artificielle de MBA ESG forme de futurs Data Analyst alliant compétences techniques et compétences marketing et business grâce à une approche globale de l’entreprise à l’heure du Big Data. Cette formation est élaboré pour les étudiants et les professionnels qui désirent développer à la fois des compétences techniques et une compréhension stratégique des défis liés à l'utilisation des technologies de la Data et de l'Intelligence Artificielle.
Le programme se déroule en deux temps : MBA 1 Innovation Tech (admission Bac+3) puis MBA 2 Big Data et Intelligence Artificielle (admission Bac+4/5).
L’alternance permet également aux étudiant(e)s de bénéficier :
- D’une immersion professionnalisante
- D’une première expérience en entreprise
- De la prise en charge financière de leurs études
Salaire et évolution
Quel est le salaire d'un data analyst ?
Le Data Analyst débute sa carrière avec un salaire net mensuel supérieur à 2 000 €, pouvant atteindre 6 000 € nets en fin de parcours. Le salaire évolue selon l’expérience, le secteur et la région. À l'embauche, la rémunération annuelle brute se situe entre 30 000 € et 35 000 €, puis dépasse 50 000 € après quelques années d’expérience. En Île-de-France, les profils expérimentés peuvent viser entre 45 000 € et 65 000 € brut par an, tandis que dans le Sud-Ouest, les salaires tournent autour de 35 000 € à 45 000 € brut. Les secteurs comme la santé offrent les rémunérations les plus élevées, dépassant 40 000 € brut annuels en moyenne, avec des avantages possibles tels que primes, participation, ou indemnités.
Source : Hellowork.com – Fiche métier : Data Analyst – Consulté le 19/05/2025
Évolution des débouchés
Le data analyst peut évoluer vers la fonction de Lead Analyst, Data security Manager, Freelance, Data Scientist, puis Chief data Officer.
Prêt(e) à suivre une formation et devenir Data Analyst?
Découvrez en détail le programme du parcours Big Data et Intelligence Artificielle, les conseils du responsable de programmes et les témoignages des diplômés :
FAQ - Data analyst
Comment devenir data analyst ?
Devenir data analyst nécessite avant tout un véritable investissement personnel. Au-delà des compétences techniques, il est essentiel de :
- Développer une réelle passion pour l'analyse des données en pratiquant régulièrement et en restant curieux des nouvelles technologies
- S'immerger dans l'écosystème en suivant l'actualité du secteur, en participant à des meetups et en échangeant avec des professionnels
- Construire des projets personnels pour mettre en pratique ses connaissances et enrichir son portfolio
- Choisir une formation professionnalisante qui allie théorie et pratique pour maximiser son employabilité
L'alternance représente une opportunité idéale pour mettre toutes les chances de son côté : elle permet d'acquérir une première expérience concrète tout en développant son réseau professionnel.
La clé de la réussite réside dans la combinaison entre formation qualifiante, pratique régulière et implication personnelle dans le domaine de la data analyse.
Comment devenir data analyst RH ?
Le MBA Big Data & Intelligence Artificielle de MBA ESG vous permet d'acquérir toutes les compétences fondamentales de la data analyse, applicables dans tous les secteurs d'activité, y compris les ressources humaines. Cette formation complète vous apporte :
- Une maîtrise approfondie des outils d'analyse de données
- Des compétences techniques en programmation et statistiques
- Une compréhension globale des enjeux business
Pour vous spécialiser dans les RH, il est essentiel d'adopter une stratégie proactive dès le début de votre formation :
- Orientez votre recherche d'alternance vers des postes de Data Analyst RH
- Développez votre réseau professionnel dans ce secteur
- Réalisez vos projets d'études sur des problématiques RH
Cette approche ciblée, combinée à l'expérience acquise en alternance, maximisera vos chances d'intégrer le secteur des ressources humaines. La pertinence de cette formation est confirmée par un taux d'insertion professionnelle de 100% à 6 mois des étudiants titrés (promotion 2022, données France Compétences pour le titre RNCP 39577).
Comment devenir data analyst dans le sport ?
Pour devenir data analyst dans le sport, le MBA Big Data & Intelligence Artificielle de MBA ESG constitue une excellente formation. Ce programme vous permet d'acquérir :
- Une double compétence technique et business applicable à tous les secteurs de la data analyse
- Des compétences transversales en programmation, statistiques et analyse qui vous ouvrent les portes de n'importe quel domaine
- Une expertise reconnue avec un titre RNCP de niveau 7
La clé pour réussir dans le secteur sportif réside dans votre engagement personnel dès le début de la formation :
- Recherchez activement une alternance dans le sport si possible (clubs, fédérations, équipementiers...)
- Développez un réseau professionnel dans l'écosystème sportif pendant vos études
- Construisez un portfolio de projets orientés sport data
Cette stratégie maximisera vos chances d'intégrer le secteur sportif, tout en vous assurant une excellente employabilité globale. En témoigne le taux d'insertion professionnelle de 100% à 6 mois des étudiants titrés (promotion 2022, données France Compétences - RNCP 39577).
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