Le Data analyst est le troisième métier le plus recherché sur LinkedIn, selon une étude de DataJob. Aujourd’hui, les entreprises collectent un volume important de données sur leurs clients et les réalités de leur marché. Lorsque les données sont correctement analysées, elles peuvent améliorer les performances des entreprises et optimiser ainsi leurs chiffres d’affaires. Les compétences d’un data analyst sont donc indispensables dans presque tous les secteurs d’activité. Le rôle de ce professionnel est de rassembler, organiser et analyser des données en grande quantité afin de guider les entreprises dans la prise de décision. Vous souhaitez vous tourner vers ce métier d’avenir ? Nous vous renseignons sur les formations et les parcours professionnels à faire pour construire une carrière de Data Analyst.
Les formations académiques et certifications professionnelles pour devenir Data Analyst
Il existe différentes formations pour avoir un diplôme en data analyse. Vous pouvez commencer votre cursus universitaire avec un BUT ou une licence professionnelle en informatique. Vous terminez ensuite avec un master (bac+5) en mathématiques, informatique et en data. Les écoles spécialisées dans l’intelligence artificielle proposent aussi un master pour devenir Data Analyst ou data scientist. Ces formations s’adressent principalement aux étudiants ayant déjà un master 1 en intelligence artificielle et management et aux étudiants avec un niveau intermédiaire en mathématiques et en programmation. La première étape du cursus est le Bachelor in Artificial Intelligence & Business. Composé de deux modules, il s’obtient après trois années d’études. Le module 1 est composé de cours sur la gestion de projet et le management. Le second module est principalement axé sur la technologie de l’IA.
Les étudiants doivent en effet avoir des bases en mathématiques, en informatiques et en programmation pour mieux cerner le fonctionnement des algorithmes IA. Ils peuvent par la suite continuer avec le Master en intelligence artificielle. Cette formation permet d’avoir une double spécialisation en management de l’IA (analyse de réseaux sociaux, marketing digital, réglementation RGDP, etc.) et en Big data (informatique, réseaux de neurones, Dee Learning Machine Learning, programmation, Python). Ce parcours s’adresse aux futurs data scientists et analystes. Pour faire carrière dans la data analyse, vous pouvez aussi opter pour les formations certifiantes.
Les plus fiables sont celles proposées par des organismes spécialisés. À l’issue des formations, vous obtenez un certificat professionnel qui atteste que vous possédez les compétences requises pour exercer le métier. Cela prouve aux recruteurs que vous avez la capacité de mener à bien les missions du data analyst qui vous seront confiées.
Quelles compétences techniques et soft skills sont indispensables pour réussir ?
Les diplômes et les certificats ne suffisent pas à faire de vous un bon data analyste. Pour évoluer dans ce secteur, il vous faudra développer un certain nombre de compétences et des softs skills qui vous permettront d’obtenir une place de choix sur le marché de l’emploi.
Les softs skills
Elles ne nécessitent pas de certification reconnue ou de formation technique. Il s’agit des compétences comportementales pour être un bon data analyste. Pour faire carrière dans ce domaine, vous devez par exemple avoir un esprit critique pour savoir analyser les questions, les hypothèses et les différents résultats de manière objective. Un analyste sait envisager les problématiques sous différents angles. C’est un communicateur efficacequi sait échanger avec les autres pour obtenir des résultats plus rapidement et facilement.
Le data scientist doit pouvoir expliquer de manière fluide et claire ses découvertes aussi bien à un public profane qu’averti. Il doit avoir les ressources nécessaires pour identifier les opportunités qui peuvent propulser son entreprise et améliorer son rendement. Ce professionnel doit aussi faire preuve de curiosité intellectuelle et d’une grande volonté pour trouver des réponses aux problématiques qu’il rencontre dans la collecte et l’analyse des données.
Les compétences techniques
En dehors des compétences comportementales, faire carrière dans le data analyst implique aussi d’avoir certaines compétences techniques. Il doit notamment savoir :
- préparer les données pour des analyses efficaces,
- analyser de grands volumes de données non structurées ou structurées,
- présenter les données de manière fluide pour faciliter la résolution de problématiques et la prise de décisions,
- exploiter une plate-forme analytique en libre-service,
- avoir une connaissance de base en ce qui concerne différentes solutions du marché,
- savoir partager les résultats des analyses via des tableaux de bord ou des applications en libre-service,
- créer des algorithmes ou des programmes pour l’analyse syntaxique des données,
- appliquer efficacement les statistiques et les mathématiques,
- savoir tirer parti de l’intelligence artificielle et du machine Learning.
Le data scientist doit savoir déployer et entraîner des modèles de langage pour mettre en œuvre les solutions IA les plus productives. Il doit pouvoir expliquer les prédictions et les modèles de manière pertinente. L’IA et le machine learning ne pourront jamais remplacer un data analyst ou scientist. Néanmoins, ce sont des outils utilisés pour travailler rapidement.
Les étapes clés pour lancer votre carrière de Data Analyst
Avant de vous lancer, vous devez bien comprendre les missions et les attentes d’un Data Analyst. Renseignez-vous sur les responsabilités quotidiennes, les compétences requises et les différents secteurs où ce métier est en demande. Développez vos compétences et apprenez les techniques d’analyse de données (nettoyage, visualisation et analyse statistique). Familiarisez-vous avec des outils comme Excel, SQL et des langages de programmation comme Python. Appliquez vos connaissances en travaillant sur des projets personnels ou en recherchant des stages et des postes à temps partiel. Apprenez aussi à créer des visualisations convaincantes avec des outils comme Tableau ou Power BI.
Pour vos futurs emplois, développez vos projets d’analyse de données de manière claire et concise, en incluant des descriptions détaillées, des visuels et des méthodologies. N’oubliez pas de mettre à jour votre portfolio régulièrement. Pour lancer votre carrière, vous pouvez aussi rejoindre des communautés professionnelles, participer à des événements et forums en ligne liés à l’analyse de données. Tenez-vous informé des dernières tendances du secteur en suivant des formations continues. Vous pouvez commencer en tant que Data Analyst junior et rechercher des opportunités d’apprentissage et de développement. Vous pourrez ensuite obtenir des certifications avancées ou un diplôme d’études supérieures pour progresser vers des postes à responsabilités élevées.
Évolution de carrière : de Data Analyst à Data Scientist ou Business Analyst
Le métier de data analyste peut évoluer vers la data science. Le data scientist développe des modèles prédictifs et des algorithmes pour extraire de la valeur des données, et proposer des solutions innovantes aux problématiques du métier. Il a une plus grande maitrise du machine learning, du deep learning, des algorithmes et des langages de programmation (Python, R). Si le data analyst se concentre sur l’analyse descriptive et le reporting, le data scientist se focalise quant à lui sur l’analyse prédictive et la création de modèles. Il possède des compétences avancées en programmation et en machine learning.
Un data analyst peut aussi devenir Business Analyst. Également appelé analyste d’affaires ou chargé d’étude en organisation et informatique, ce professionnel joue un rôle important au sein des entreprises. Il intervient dans de nombreux domaines et met en valeur son expertise pour optimiser la réussite des projets. Ses missions varient en fonction des besoins de chaque entreprise. Il peut être amené à analyser les données financières et gérer des projets (répartition des tâches, planification, respect du budget et des délais …). Il sert de passerelle entre les départements opérationnels et le service informatique. Avec 5 à 10 ans d’expérience en tant que data analyste, vous aurez les compétences et les qualifications nécessaires pour postuler pour cette fonction au sein de votre entreprise.
Sources :
