Devenir Data Analyst

Data analyst entrain de travailler

Le Data Analyst joue un rôle clef pour l’entreprise à l’ère numérique. Il/elle valorise les données en passant par différentes étapes techniques afin de les rendre utiles selon différents objectifs (fonctionnement interne, marketing, vente, etc). C’est un spécialiste des bases de données, capables de penser et de communiquer avec la machine afin de construire des réponses fiables basées sur le recoupement d’informations.

Fonction et missions 

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.

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.

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.
  • 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

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.

Bac+2/3

  • Licences universitaires scientifiques : math, statistiques, probabilités
  • BTS informatique
  • BUT, Licence professionnelles informatiques

Bac+4/5

  • 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.

Master MBA en alternance en Data Analyse et Data Science

Le Master of Business Administration en Big Data et Intelligence Artificielle de l’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.

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

 

picto_expertise_pedagogique

Plus de 35 ans d’expertise
pédagogique

diplome certifiés

Titres certifiés de niveau 7
reconnus par l'État

anciens étudiants

Plus de 20 000 Alumni

MBA ESG classement

20 MBA ESG
classés Meilleurs masters par Eduniversal

entreprise partenaires

1 700 entreprises 
nous font confiance

MBA Big Data et intelligence artificielle (MBA1)

Digital et Technologies - MBA 2
Rentrée

Octobre

Admissions

Bac+3

Rythme

Initial, Apprentissage ou professionnalisation 24 mois

Découvrir

MBA Big data et Intelligence Artificielle, Chief Data Officer (MBA2)

Digital et Technologies - MBA 2
Rentrée

Janvier / Octobre

Admissions

Bac+4/5

Rythme

Initial, Apprentissage ou professionnalisation 12 mois

Diplôme

Project Management Officer de niveau 7

Découvrir

Salaire et évolution

Les salaires des Data Analysts varient beaucoup selon le profil du candidat, celui de l’entreprise et de son secteur. Les plus hauts niveaux de rémunérations sont observés dans les entreprises de la Tech.

Fourchette de salaire :

Le Data Analyst junior touche entre 2 000 et 4 000 euros bruts mensuels en sortie de diplôme.
Après quelques années d’expérience, son salaire moyen est de 5 000 euros bruts mensuels, et peut atteindre les 10 000 euros et plus s’il évolue vers un poste de direction (Chief data officer) ou travaille au sein d’une grande entreprise de solutions informatiques ou d’innovation.

 

Salaire data analyst infographie

 

Évolution

Le data analyst peut évoluer vers la fonction de Lead Analyst, Data security Manager, Data Scientist, puis Chief data Officer.

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