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Qu’est-ce que le métier de Data Analyst ? Décryptage

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Le métier de Data Analyst consiste à collecter et analyser une grande quantité de données afin de les rendre lisibles et actionnables pour son entreprise

Il apporte une expertise technique garantissant la qualité et l’exactitude de ses données. Le Data Analyst possède aussi des qualités analytiques qui lui permettent de traiter ces données, de les reformuler et de les présenter de manière à ce qu’elles soient utiles à son équipe et son organisation

Mais à quoi ressemble la journée type d’un Data Analyst et quelles compétences sont-elles nécessaires pour faire ce métier ?

data analyst

Les missions et responsabilités du Data Analyst

Le rôle du Data Analyst dépend grandement de l’entreprise dans laquelle il évolue. Néanmoins, et dans la grande majorité des cas, ses responsabilités incluent : 

  • L’utilisation d’outils automatisés pour extraire des données de sources primaires et secondaires ;
  • Le tri de grands volumes de data, et la suppression des données corrompues ; 
  • La création et la mise à jour de bases et systèmes de données ;
  • L’analyse de données : en les filtrant pour générer des rapports et des indicateurs de performances. Mais aussi en utilisant des outils statistiques pour dégager et interpréter des modèles et des tendances dans des ensembles de data complexes ;
  • L’attribution de valeurs numériques aux fonctions essentielles de l’entreprise afin de permettre l’évaluation et la comparaison de ses performances
  • L’analyse de tendances externes (au niveau local, national et global) pouvant impacter l’organisation et son secteur d’activité ;
  • La préparation de rapports pour la direction, notamment pour présenter les tendances et modèles dégagés sur la base des données pertinentes. Ces rapports doivent permettre à toutes les parties prenantes de prendre de meilleures décisions ; 
  • La collaboration avec les autres équipes techniques (programmeurs, ingénieurs, etc.) pour améliorer les systèmes et les stratégies de gouvernance des données.

Les compétences requises pour le métier de Data Analyst 

Un Data Analyst doit posséder des compétences techniques ainsi que des soft skills facilitant le partage d’information, la résolution de problèmes et la prise de décisions.  

Les qualités à développer pour décrocher un poste de Data Analyst sont : 

  • De solides compétences mathématiques pour collecter, mesurer, organiser et analyser les données ; 
  • Des connaissances des langages de programmation comme SQL, Oracle, R, MATLAB et Python ; 
  • Une ensemble de compétences techniques en matière de développement de bases de données, conception de  modèles,  techniques d’exploration  et de segmentation de data ; 
  • De l’expérience dans la gestion de packages de reporting tels que Business Objects et la programmation (frameworks Javascript, XML ou ETL) ; 
  • Une bonne maîtrise des statistiques et des progiciels statistiques comme Excel, SPSS, SAS à utiliser pour l’analyse des ensembles de données ;
  • Des facilités avec l’utilisation de plates-formes de traitement de données comme Apache Hadoop et Apache Spark ;
  • Une connaissance des logiciels de visualisation de données comme Tableau, Qlik
  • La capacité à créer et appliquer des algorithmes précis aux ensembles de données afin de trouver des solutions ; 
  • Des compétences en matière de résolution de problèmes ;
  • La précision et souci du détail ; 
  • Un bon niveau de communication écrite et verbale et des facilités à travailler en équipe.

Bien sûr, ces compétences ne sont en rien exhaustives. Elles dressent cependant un portrait plutôt juste du profil du Data Analyst.

 

Les formations et diplômes requis 

Le point d’entrée habituel dans le métier de Data Analyst est un diplôme en statistiques et en mathématiques. Ou plus largement, dans toute discipline connexe impliquant les mathématiques, comme l’économie ou la science des données.

D’autres diplômes peuvent être recherchés par les recruteurs, notamment s’ils incluent une formation informelle en statistiques dans le cadre du cursus. C’est le cas, par exemple, de la sociologie ou d’informatique.

En France, plusieurs cursus mènent au métier de Data Analyst, notamment au sein d’universités ou de Grandes Ecoles.

Le Master of Science (MSc) Online in Data Management & Business Analytics de l’EDHEC a été conçu pour permettre de relever les nouveaux défis liés à l’avènement de la data et devenir acteur de la stratégie de transformation des entreprises. Il permet notamment de s’orienter vers des postes de Data Analyst.

Au niveau des softs skills, il est aussi intéressant de mettre en avant sa maîtrise de l’anglais ou encore des règles de confidentialité et de non divulgation des données sensibles

Combien gagne un Data Analyst ?

Là encore, la rémunération est différente en fonction du statut du Data Analyst au sein de son entreprise. En début de carrière, il peut gagner entre 3,000 et 3,500 euros bruts par mois. Après quelques années d’expérience, sa rémunération peut augmenter, se situant entre 4,000 et 5,000 par mois. 

Bon à savoir : les candidats ayant des compétences liées au Big Data peuvent espérer un salaire dépassant les 50,000 euros par an.

 

Comment se démarquer pour être recruté ?

La particularité du métier de Data Analyst est de combiner une palette de hard skills et de soft skills. Pour se démarquer, une bonne stratégie peut donc être de ne pas insister uniquement sur ses compétences techniques. Essayez de mettre en avant vos compétences humaines, comme une bonne communication et une capacité à rendre accessibles les informations pertinentes extraites de gros volumes de données. 

C’est d’autant plus le cas si vous postulez dans une entreprise qui s’ouvre à peine au Big Data, ou qui opère sa transition numérique. En tant que Data Analyst, vous serez amené à présenter vos conclusions à des décideurs qui ne possèdent peut-être pas les mêmes connaissances techniques que vous. La capacité à traduire des idées complexes en présentations faciles à comprendre peut représenter un énorme avantage. Mettez ainsi en avant les expériences qui vous auraient permis d’acquérir de solides compétences en résolution des problèmes. Ou encore, en travail en équipe dans un contexte multidisciplinaire. 

Si vous souhaitez découvrir d’autres métiers de la data, rendez-vous sur notre article dédié au sujet !

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