Une formation d’analyste de données donne accès au poste très recherché d’analyste de données. Découvrez tout ce qu’il faut savoir : prérequis, compétences à acquérir, salaire, opportunités, meilleure formation…
Face à l’explosion du volume de données générées par les nouvelles technologies, le rôle du data analyst occupe une place de plus en plus importante en entreprise. Cet emploi très recherché donne accès à un salaire élevé dans tous les secteurs d’activité.
Cependant, pour accéder à ce métier, il est nécessaire d’acquérir un ensemble de compétences techniques. Il est donc indispensable de suivre une formation Data Analyst.
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
L’analyse des données consiste à extraire les informations pertinentes des données brutes. Ces informations peuvent être les tendances du marché, les attentes des consommateurs, les pistes d’innovation ou les performances de l’entreprise.
La première étape consiste à collecter des données provenant de diverses sources et à les agréger dans une base de données. Ils peuvent être collectés de manière structurée, semi-structurée ou non structurée.
Il s’agit alors de les nettoyer, de les transformer puis de les transformer en informations actionnables. Une fois analysées, les données peuvent être présentées sous forme de représentations visuelles, telles que des graphiques ou des diagrammes. C’est la « visualisation des données ».
Divers outils et techniques peuvent être utilisés au cours de ce processus. Pour ce faire, il est nécessaire de recourir à des professionnels qualifiés maîtrisant ces compétences. Le secteur Data Science regroupe plusieurs métiers, dont Data Analyst.
Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?
Aujourd’hui, des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs génèrent et collectent des données. Il peut s’agir de « commentaires » de clients provenant de sites Web, de médias sociaux ou de magasins de commerce électronique. Elles peuvent également provenir d’objets connectés, d’études de marché ou de capteurs dédiés au suivi des opérations logistiques.
Un analyste de données est un professionnel qui collecte, traite et analyse ces grands ensembles de données. Grâce aux résultats de ses analyses, l’entreprise peut améliorer l’expérience client, développer de nouveaux produits et services ou réduire les coûts de transport. Les possibilités sont illimitées.
Rôle et responsabilités du Data Analyst
Le rôle d’un analyste de données implique de nombreuses responsabilités. En amont, il doit comprendre les objectifs et les enjeux de son entreprise. En fonction des objectifs à atteindre, il peut collecter les données appropriées.
Ensuite, votre rôle consiste à écrire des requêtes et des scripts SQL complexes. Cela permet de collecter, stocker, manipuler et extraire des informations à partir de bases de données relationnelles. En particulier MS SQL Server, Oracle DB ou MySQL.
Les données sont collectées à partir de plusieurs sources et organisées pour obtenir des informations. Cette opération est appelée « Data Mining ». Vient ensuite l’étape de le nettoyer et de le transformer en un format adapté à l’analyse. C’est le « nettoyage des données ».
À l’aide d’outils analytiques et statistiques tels que les langages de programmation, Data Analyst examine les données en profondeur. Il exploite ensuite des packages de code et des bibliothèques pour identifier les tendances et les modèles et découvrir des informations utiles.
L’analyste de données prépare ensuite des rapports sur ses conclusions à l’aide d’outils de visualisation de données. Ces rapports sont destinés à guider les dirigeants dans la prise de décisions.
Tout au long du processus d’analyse des données, l’analyste de données coopère et interagit avec les gestionnaires, les développeurs et les scientifiques des données. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes afin d’identifier et de répondre aux besoins réels de l’entreprise.
Quelles sont les compétences du Data Analyst ?
Pour remplir son rôle, le Data Analyst doit disposer d’un large portefeuille de compétences. Tout d’abord, il doit connaître et comprendre le domaine d’activité de l’entreprise dans laquelle il travaille.
Ce professionnel domine également les langages de programmation tels que Python, R et JavaScript, car il utilise quotidiennement du code informatique. De plus, il gère également des outils d’analyse de données comme les requêtes SQL, Microsoft Excel ou Matlab pour analyser les tendances.
Le Data Analyst possède également de solides notions en statistiques et en algorithmes de Machine Learning, qu’il utilise pour son analyse de données. Enfin, il doit être familiarisé avec les outils de visualisation de données comme Tableau, QlikView ou Power BI.
L’analyste de données possède des qualités personnelles telles que la communication et l’esprit d’équipe. Ces fonctionnalités sont utiles pour collaborer et partager les résultats de vos analyses.
Quel est le salaire d’un Data Analyst ?
Le salaire d’un analyste de données est généralement élevé. Aux États-Unis, selon Glassdoor, le salaire annuel est de 43 000 $ minimum et de 95 000 $ maximum. En France, la fourchette va de 35 000 € à 60 000 € par an.
Le nombre de postes vacants ne cesse d’augmenter dans tous les secteurs, compte tenu de l’augmentation exponentielle du volume de données à disposition des entreprises. Toutes les organisations recrutent des Data Analysts, y compris des géants comme Amazon, Microsoft, Google, Facebook ou Apple.
Les formations Data Analyst
Il existe de nombreuses options pour acquérir des compétences d’analyste de données. Il est possible de poursuivre une formation universitaire ou de s’inscrire dans une école privée pour suivre un cursus traditionnel.
Cependant, le plus judicieux est d’opter pour une formation en ligne. En France, le leader de la formation Data Analyst est DataScientest. Le cursus data analyst peut être suivi en format BootCamp pour acquérir des compétences rapidement, ou au contraire en Formation Continue pour progresser petit à petit et continuer votre activité en parallèle.
En complément de ces formations, vous pouvez également opter pour des certifications professionnelles proposées par des éditeurs d’outils logiciels et des prestataires de services cloud. Enfin, des plateformes comme Kaggle ou GitHub permettent d’apprendre en contribuant à des projets ouverts.