Formation data analyst : devenir data analyst (métier, salaire, carrière)

Tout d'abord, un Data analyst, c'est quoi ? En quoi consiste le métier ?

Le Data Analyst est un professionnel qui collecte, traite et analyse des données pour en tirer des informations exploitables. Son rôle est de transformer des données brutes en insights concrets, permettant aux entreprises de prendre des décisions informées. Il travaille souvent avec de grandes quantités de données, les nettoie et les organise pour ensuite les analyser via des outils et des techniques spécifiques. Ces analyses peuvent porter sur divers sujets tels que les comportements des clients, les tendances de marché, ou encore les performances financières.

Il joue un rôle clé dans les stratégies de business intelligence en fournissant des rapports et des recommandations basés sur les données. Ses missions incluent la création de tableaux de bord, la production de graphiques et de rapports détaillés pour les parties prenantes de l'entreprise.

Les principales tâches d'un Data Analyst

• Collecter et organiser les données à partir de diverses sources (bases de données, API, feuilles de calcul).
• Nettoyer et préparer les données pour une analyse précise.
• Utiliser des outils statistiques et des logiciels spécialisés pour analyser les tendances et les corrélations.
• Visualiser les données via des graphiques, tableaux de bord et autres outils de reporting.
• Faire des recommandations stratégiques basées sur les résultats de ses analyses.

Quel est le salaire d'un Data Analyst ?

Le salaire d'un Data Analyst varie en fonction de plusieurs facteurs, notamment l'expérience, la localisation géographique et le secteur d'activité. Voici une estimation générale des salaires selon le niveau d'expérience :

• Débutant (0 à 2 ans d'expérience) : 35 000 € à 45 000 € brut par an.
• Confirmé (2 à 5 ans d'expérience) : 45 000 € à 60 000 € brut par an.
• Senior (plus de 5 ans d'expérience) : 60 000 € à 80 000 € brut par an, voire plus dans certains secteurs spécifiques comme la finance ou la tech.

En fonction de l'entreprise et des responsabilités, ces montants peuvent augmenter, notamment dans des secteurs comme la finance ou les grandes entreprises technologiques où la demande en spécialistes des données est particulièrement élevée.

Les compétences à développer pour le métier de Data Analyst

Devenir Data Analyst requiert une combinaison de compétences techniques et de soft skills pour être performant dans ce rôle. Voici une liste des principales compétences à développer pour exceller dans ce métier :

1. Compétences techniques (hard skills)

a. Maîtrise des statistiques et de l'analyse des données

Une solide base en statistiques est essentielle pour comprendre les données, établir des corrélations et identifier des tendances. Le Data Analyst doit maîtriser des concepts tels que :

• Statistiques descriptives : Moyenne, médiane, écart-type, variance.
• Probabilités : Distribution, tests d'hypothèse, intervalle de confiance.
• Modélisation statistique : Régression linéaire, corrélation, analyse factorielle.

b. Compétences en programmation

L'utilisation de langages de programmation est cruciale pour automatiser l'analyse des données et manipuler de grands ensembles de données. Les langages les plus utilisés sont :

• SQL : Incontournable pour extraire et interroger des données dans des bases de données relationnelles. Il est utilisé pour sélectionner, trier, filtrer et manipuler des données stockées dans des tables.
• Python : Ce langage polyvalent est couramment utilisé pour des analyses de données, des traitements statistiques et la visualisation de données. Avec des bibliothèques comme Pandas et NumPy, Python permet de manipuler et d'analyser efficacement des données.
• R : Spécialement conçu pour les analyses statistiques, R est très utilisé dans le milieu universitaire et dans certains secteurs pour des analyses complexes.

c. Utilisation des outils d'analyse de données

Un Data Analyst doit maîtriser des outils logiciels spécialisés pour collecter, organiser et analyser les données. Voici les principaux :

• Excel : Malgré sa simplicité apparente, Excel est un outil très utilisé en entreprise pour des analyses rapides, notamment avec les tableaux croisés dynamiques et les formules avancées.
• Tableau et Power BI : Ces outils de visualisation de données sont très demandés pour la création de tableaux de bord interactifs et dynamiques. Ils permettent de représenter graphiquement des résultats complexes pour une meilleure compréhension par les parties prenantes.
• Google Analytics : Pour ceux qui travaillent dans le marketing digital, cet outil est essentiel pour l'analyse des données web, notamment le suivi des comportements des utilisateurs.

d. Gestion des bases de données

Un Data Analyst doit comprendre comment organiser et gérer des bases de données :

• Conception et gestion de bases de données : Savoir structurer les données de manière efficace pour permettre une récupération rapide et précise.
• Interrogation de bases de données : Maîtriser les jointures complexes, les requêtes imbriquées et les aggrégations pour extraire les informations pertinentes.

e. Connaissance des outils statistiques avancés

Des outils comme SPSS, SAS ou STATA sont parfois utilisés pour des analyses statistiques complexes dans certains secteurs (santé, finance). Ces logiciels permettent de manipuler de grandes quantités de données et de réaliser des tests statistiques poussés.

2. Compétences analytiques (soft skills)

a. Pensée analytique

Le Data Analyst doit être capable de penser de manière critique et analytique. Cela implique la capacité de :

• Décomposer des problèmes complexes en questions plus simples pour trouver des solutions basées sur les données.
• Formuler des hypothèses et les tester à l'aide des analyses de données.
• Repérer des tendances et des corrélations au sein de grands volumes de données.

b. Résolution de problèmes

L'analyse de données implique souvent de résoudre des problèmes complexes, qu'il s'agisse de trouver des réponses à des questions spécifiques ou de découvrir de nouvelles opportunités à partir des données. La capacité à trouver des solutions créatives et innover dans les méthodes d'analyse est essentielle.

c. Communication des résultats

Le Data Analyst doit être capable de communiquer clairement les résultats de ses analyses à des publics non techniques, comme les cadres dirigeants ou les équipes marketing. Cela passe par :

• La simplification des résultats complexes en des conclusions claires et exploitables.
• La création de visualisations efficaces qui racontent une histoire avec les données (graphiques, infographies, etc.).
• L'art de la présentation : Bien savoir structurer un rapport ou une présentation pour capter l'attention et rendre les résultats compréhensibles.

d. Collaboration

Un Data Analyst travaille souvent en équipe interdisciplinaire (marketing, finance, IT, etc.). Il doit être à l'aise pour échanger avec des équipes non techniques, comprendre leurs besoins et adapter les analyses pour y répondre. La capacité à bien collaborer et à communiquer efficacement est donc primordiale.

e. Gestion du temps

L'analyse de données est souvent un processus long et exigeant. Un Data Analyst doit être capable de prioriser ses tâches et de gérer son temps efficacement pour respecter les délais tout en produisant des analyses de qualité.

3. Curiosité et apprentissage continu

Le domaine de l'analyse de données évolue rapidement avec l'apparition de nouveaux outils et de nouvelles technologies. Un bon Data Analyst doit être curieux et proactif dans son apprentissage continu. Il doit être capable de :

• Se tenir informé des dernières tendances et technologies dans l'univers de la data.
• Expérimenter de nouveaux outils et méthodologies pour améliorer ses analyses.
• Suivre des formations continues ou obtenir des certifications pour rester compétitif sur le marché.

Quelles études pour devenir Data Analyst ?

Pour devenir Data Analyst, plusieurs parcours académiques peuvent mener à ce métier, mais certaines filières sont plus appropriées :

Formations académiques typiques :

1. Licence (Bac +3) en statistiques, mathématiques, informatique ou économie : ces disciplines fournissent les bases analytiques et statistiques nécessaires pour comprendre et traiter des données.

2. Master (Bac +5) en Data Science, Big Data ou Intelligence Artificielle : de plus en plus d'écoles et d'universités proposent des formations spécialisées dans l'analyse de données et la science des données. Ce diplôme apporte une expertise avancée et des compétences spécifiques très recherchées par les entreprises.

3. Alternatives : Bootcamps et certifications : de courtes formations intensives, comme les bootcamps spécialisés en Data Analytics, peuvent aussi être une voie d'entrée rapide dans ce domaine. Des plateformes comme Coursera, DataCamp ou OpenClassrooms offrent également des certifications reconnues dans le secteur.

 Les meilleurs écoles et organismes de formation

1. OpenClassrooms

OpenClassrooms est une plateforme d'apprentissage en ligne réputée pour ses formations complètes et accessibles. Elle propose un parcours Data Analyst structuré autour de projets concrets et accompagné par un mentor personnel pour chaque apprenant. La formation se concentre sur l'apprentissage de Python, SQL, Tableau ainsi que sur les bases statistiques et l'analyse de données.

Ce parcours est flexible et conçu pour s'adapter au rythme de chaque étudiant, qu'il soit débutant ou en reconversion professionnelle. Le programme de formation débouche sur un diplôme reconnu par l'État (niveau Bac +5), ce qui en fait une option sérieuse pour ceux cherchant à entrer sur le marché du travail avec une qualification solide et une expérience pratique.

2. DataScientest

DataScientest est un organisme de formation spécialisé dans les métiers de la Data Science et du Big Data. La formation en Data Analytics proposée est à la fois technique et pratique, adaptée aux débutants et aux professionnels cherchant à se spécialiser.

Le programme se concentre sur l'utilisation de Python, R, SQL, et des outils de gestion de bases de données, tout en intégrant des projets concrets pour appliquer les compétences apprises. L'enseignement se fait en format hybride (présentiel et en ligne) ou entièrement en ligne, ce qui permet aux apprenants de suivre à leur rythme. La formation est reconnue par l'État, avec une certification RNCP niveau 6 ou 7 (équivalent Bac +3/5), ce qui confère une grande valeur aux compétences acquises.

3. Le Wagon

Le Wagon, connu pour ses bootcamps en développement web, propose également une formation en Data Analytics qui a rapidement gagné en popularité. Le programme intensif est conçu pour ceux qui souhaitent acquérir rapidement des compétences en manipulation et analyse de données.

Pendant le bootcamp, les apprenants se concentrent sur Python, SQL, ainsi que des outils de visualisation de données. Le cursus est très axé sur la pratique, avec de nombreux exercices en temps réel, permettant aux étudiants de maîtriser les compétences nécessaires pour travailler sur des projets concrets en entreprise. Bien que Le Wagon n'offre pas de diplôme d'État, ses formations jouissent d'une excellente réputation dans le milieu tech et sont très prisées par les recruteurs.

4. Simplon

Simplon est une école engagée dans l'inclusion sociale et numérique, qui propose une formation en Data Analytics accessible à tous, notamment aux personnes en reconversion professionnelle ou éloignées de l'emploi. Cette formation est très orientée vers la pratique avec un apprentissage des langages comme Python et SQL, ainsi que des outils de visualisation tels que Tableau et Power BI. Simplon se distingue par son modèle d'enseignement en alternance, qui permet aux apprenants de développer leurs compétences directement sur le terrain, tout en étant accompagnés par des professionnels du secteur. Le programme délivre un titre professionnel reconnu par l'État (Bac +3 à Bac +5 selon les parcours), offrant ainsi de véritables opportunités d'insertion professionnelle dans le domaine de la data.

5. Coursera

Coursera est une plateforme mondiale d'apprentissage en ligne qui propose des formations en partenariat avec des universités et des entreprises renommées comme Google, IBM, ou Stanford. Le parcours "Google Data Analytics Professional Certificate" est particulièrement populaire pour les personnes souhaitant entrer rapidement dans le domaine de l'analyse de données.

Les cours couvrent des sujets essentiels tels que SQL, Excel, Python, ainsi que les compétences de visualisation et de communication des données. Les programmes sont flexibles, accessibles à tous, et permettent d'obtenir des certifications reconnues dans le secteur, souvent recherchées par les recruteurs. Certaines formations sur Coursera sont également éligibles au CPF en France, permettant aux apprenants de financer leurs études.

6. Udemy

Udemy est une plateforme d'apprentissage en ligne qui propose une vaste gamme de cours sur divers sujets, y compris l'analyse de données. Les cours sont dispensés par des experts du secteur, et Udemy offre une flexibilité totale dans l'apprentissage. Les étudiants peuvent choisir des modules adaptés à leur niveau de compétence, qu'ils soient débutants ou plus avancés. Des formations en SQL, Python, Tableau, et d'autres outils d'analyse sont disponibles à des prix très abordables.

Bien que les certifications de suivi délivrées par Udemy ne soient pas toujours aussi reconnues que celles des autres organismes, la qualité de l'enseignement et la diversité des programmes en font un excellent choix pour l'autoformation ou le perfectionnement professionnel à son propre rythme.

7. Formation CNAM (Conservatoire National des Arts et Métiers)

Le CNAM, institution historique de formation continue en France, propose une formation complète pour devenir Data Analyst. Destinée aux professionnels cherchant à se former ou se reconvertir, cette formation se concentre sur les bases de données, la gestion de données statistiques, et l'utilisation d'outils d'analyse. Le programme est souvent proposé en présentiel ou à distance, avec une approche académique rigoureuse qui prépare les étudiants à des postes dans divers secteurs. Le CNAM délivre des diplômes d'État reconnus, allant du niveau Bac +3 au Bac +5, selon les parcours choisis, ce qui en fait un choix très apprécié par les professionnels souhaitant obtenir une qualification certifiée.

8. IAE (Institut d'Administration des Entreprises)

L'IAE, qui fait partie des universités publiques françaises, propose des masters spécialisés dans les domaines de la Data Science, de l'intelligence artificielle, et de la gestion des systèmes d'information.

Ces masters sont particulièrement adaptés à ceux qui cherchent une formation académique approfondie et reconnue, avec un fort accent sur l'analyse des données et les systèmes d'information. Le programme est orienté vers les professionnels et offre une formation complète en gestion de bases de données, statistiques avancées, et prise de décision basée sur les données. L'IAE délivre un diplôme de Master Bac +5, ce qui en fait une formation très prisée pour ceux qui veulent évoluer dans des postes de management ou de stratégie liés à la data.

9. Ironhack

Ironhack propose un bootcamp intensif en Data Analytics conçu pour les personnes qui souhaitent acquérir rapidement des compétences en analyse de données et commencer une carrière dans ce domaine. Ce programme est disponible en format intensif (9 semaines à temps plein) ou à temps partiel (24 semaines), ce qui permet une grande flexibilité pour les apprenants.

Pendant le bootcamp, les étudiants travaillent sur des projets concrets avec Python, SQL, et des outils de visualisation tels que Tableau, afin d'appliquer directement leurs connaissances à des situations réelles. À la fin du programme, les participants reçoivent une attestation de suivi de formation, et le bootcamp est largement reconnu dans le secteur de la technologie pour la qualité de son enseignement pratique.

10. 365 Data Science

365 Data Science est une plateforme en ligne dédiée à l'apprentissage des compétences en Data Science et Data Analytics. Les cours proposés couvrent tous les aspects de l'analyse des données, de l'apprentissage de SQL et Excel à la visualisation avec Tableau et aux méthodes avancées d'analyse avec Python et R.

Le parcours est structuré pour permettre aux étudiants d'apprendre à leur propre rythme, avec des évaluations régulières et des projets pratiques. À la fin de chaque module, les étudiants peuvent obtenir des certificats de suivi qui, bien qu'ils ne soient pas équivalents à des diplômes d'État, sont bien vus par les employeurs dans le domaine de la data pour leur aspect pratique et leur approche directe de l'enseignement.

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