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Métiers

Data analyst

Parmi les nombreux professionnels de l’informatique ayant un pied dans une autre discipline, il y a ceux qui se démarquent par leur force d’analyse et leur expertise en statistiques. C’est le cas du Data analyst. Il est le référent capable de lire les données avec un œil critique, de les extraire, de les mesurer, de les analyser et de les traduire mieux que quiconque. À ce titre, il est un soutien de premier plan pour les équipes commerciales et marketing. Voyons de plus près quelles sont les missions qui lui incombent et quelles sont ses perspectives.

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Par Kevin Picciau
Fiche métier mise à jour le
En résumé
Niveau d’études : Bac +5
Bac conseillé : Scientifique 
Employabilité : Bonne
Salaire débutant : 3 300 €
Salaire confirmé : 6 700 €
Mobilité : Bonne
Code ROME : M1403, Analyse des données
Code FAP : L5Z90
NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité.
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Métier

On le nomme Analyste de données ou Analyste données, Statisticien, mais aussi Data miner, Chargé de modélisation de données ou encore Analyste quantitatif. Toutes ces appellations désignent l’expert en chef de l’analyse des données, chargé de rédiger des rapports d’importance stratégique sur sa lecture statistique. Dans un magma de données, le Data analyst est celui qui « a l’œil » pour faire ressortir les points intéressants et les communiquer aux équipes susceptibles d’en tirer des idées ou des applications concrètes.

Dans le domaine du jeu vidéo spécifiquement, il est chargé de récolter des données auprès des joueurs ou des spectateurs. Ces données, il les trouve sur les plateformes mobiles, les réseaux sociaux ou directement sur les consoles. Le Data analyst spécialisé dans ce domaine pourra améliorer la qualité d’un jeu à partir de ces données, mais aussi améliorer la stratégie de commercialisation qui l’entoure, par exemple. Ce schéma vaut pour un très grand nombre de secteurs, de celui de la banque et de l’assurance à la santé, en passant par l’IoT (Internet des objets), les systèmes de navigation dans l’aéronautique ou l’automobile ou encore les outils éducatifs interactifs et le divertissement en général.Le métier peut revêtir une importance primordial, notamment lorsqu’il s’agit de jeu vidéo – et plus encore pour les éditeurs. Ce traitement des données permettra notamment d’optimiser la rentabilité d’un produit et de proposer une expérience de jeu qui dépasse les standards classiques. Marine Dutrieux, co-fondatrice et directrice associée de Qweri, agence spécialisée dans les données, insiste bien sur ce point :

L’offre gaming est extrêmement vaste : de multiples plateformes pour jouer, l’avènement des jeux sur mobile, une soixantaine de genres existants… comprendre les motivations des joueurs est donc un levier essentiel pour concevoir de nouveaux jeux ayant du potentiel, pour faire évoluer des jeux existants, ou encore (ré)inventer les business models de demain
Marine Dutrieux - Co-fondatrice et directrice associée de Qweri, agence spécialisée dans les données

Missions

Les missions d’un Data analyst sont variées et centrées sur l’extraction, l’analyse et l’interprétation des données pour aider une organisation à prendre des décisions éclairées. Voici quelques-unes des principales missions d’un Data analyst :

  1. Collecte de données : Recueillir des données provenant de diverses sources (bases de données, fichiers, API, etc.) et s’assurer de leur qualité et de leur intégrité.
  2. Nettoyage des données : Identifier et corriger les erreurs ou les incohérences dans les données pour garantir qu’elles sont précises et fiables.
  3. Analyse exploratoire des données : Examiner les données pour en comprendre la structure, les relations et les tendances. Utiliser des techniques statistiques pour identifier des patterns et des anomalies.
  4. Visualisation des données : Créer des graphiques, des tableaux de bord et d’autres visualisations pour communiquer les résultats de manière claire et compréhensible.
  5. Modélisation des données : Appliquer des techniques de modélisation statistique ou de machine learning pour prédire des tendances futures ou pour comprendre des relations complexes entre les variables.
  6. Rapport et présentation : Préparer des rapports détaillés et des présentations pour partager les insights avec les parties prenantes de l’organisation, en utilisant des outils comme Power BI, Tableau ou Excel.
  7. Support décisionnel : Collaborer avec les équipes de management et les autres départements pour aider à la prise de décisions stratégiques basées sur les données analysées.
  8. Automatisation des processus : Développer et maintenir des scripts ou des outils pour automatiser la collecte, le nettoyage et l’analyse des données.
  9. Veille technologique : Se tenir informé des dernières avancées en matière de techniques d’analyse de données et des outils disponibles pour améliorer continuellement les méthodes et les processus utilisés.
  10.  Respect de la confidentialité et de la sécurité des données : S’assurer que les données sensibles sont traitées de manière conforme aux réglementations en vigueur, telles que le RGPD.

Ces missions varient en fonction de la taille de l’entreprise, de son secteur d’activité et de ses besoins spécifiques en matière de données.

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Les responsabilités du Data analyst

Le Data analyst est le garant de la qualité des données utilisées pour la prise de décision stratégique. Il est aussi un révélateur d’éléments cachés pouvant devenir des atouts majeurs pour l’entreprise. 

Marine Dutrieux donne davantage d’explications sur l’importance de cette fonction :

Nombreux sont les outils à disposition des organisations afin d’analyser leurs données, de comprendre les tendances, de visualiser les performances et les opportunités business de demain. Le marché tend donc à de plus en plus valoriser ce métier d’analyseur de données. C’est pourquoi, il va devenir de plus en plus central, pour ne pas dire au cœur du réacteur, au sein des organisations qui se développent dans une logique data driven
Marine Dutrieux - Co-fondatrice et directrice associée de Qweri, agence spécialisée dans les données
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Compétences

Les compétences d’un Data analyst couvrent un large éventail de domaines, allant de la manipulation des données à la communication des résultats analytiques. Voici les principales compétences qu’un data analyst doit posséder :

Compétences techniques

  1. Compétences en programmation :
    • Maîtrise de langages de programmation comme Python, R ou SQL pour la manipulation et l’analyse des données.
    • Connaissance de scripts pour automatiser les tâches répétitives.
  2. Manipulation des données :
    • Expertise dans l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données.
    • Compétence en nettoyage des données et en traitement des données manquantes ou erronées.
  3. Compétences en bases de données :
    • Connaissance approfondie des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SQL Server, MySQL, PostgreSQL) et non relationnelles (MongoDB, Cassandra).
    • Capacité à écrire et optimiser des requêtes SQL complexes.
  4. Analyse statistique :
    • Compréhension des concepts statistiques et probabilistes pour analyser et interpréter les données.
    • Expérience avec des outils statistiques comme SAS, SPSS ou des bibliothèques Python/R dédiées.
  5. Visualisation des données :
    • Compétence dans l’utilisation d’outils de visualisation comme Tableau, Power BI, D3.js, Matplotlib, Seaborn.
    • Capacité à créer des graphiques clairs et informatifs pour communiquer les résultats.
  6. Outils de gestion de données :
    • Familiarité avec des plateformes de big data comme Hadoop, Spark.
    • Utilisation d’outils de gestion des données comme Excel, Google Sheets.

Compétences analytiques et de résolution de problèmes

  1. Pensée analytique :
    • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à identifier des solutions basées sur les données.
    • Esprit critique pour évaluer la pertinence et la qualité des données et des analyses.
  2. Compétences en modélisation :
    • Connaissance des techniques de modélisation prédictive et descriptive.
    • Utilisation d’algorithmes de machine learning pour créer des modèles prédictifs.

Compétences en communication

  1. Communication des résultats :
    • Capacité à expliquer des concepts techniques et des résultats analytiques à des audiences non techniques.
    • Compétence en rédaction de rapports clairs et détaillés.
  2. Présentations :
    • Aptitude à créer et à présenter des visualisations et des rapports aux parties prenantes.
    • Compétence en storytelling avec les données pour rendre les insights plus impactants.

Qualités

Parmi les principales qualités nécessaires à la réussite des missions du Data analyst, on retiendra des compétences interpersonnelles, comme la capacité à collaborer avec des équipes diverses (marketing, finance, opérations) pour comprendre leurs besoins en données, ainsi qu’une ouverture à recevoir et intégrer des feedbacks.

Il s’agit aussi de pouvoir assurer la gestion de projets analytiques de bout en bout, tout en étant capable de prioriser les tâches et de respecter les délais.

Le spécialiste doit également faire preuve de volonté face aux besoins d’apprentissage continu. Il doit avoir une bonne capacité à se tenir informé des nouvelles technologies, méthodes et tendances dans son domaine.

Il doit enfin être sensible aux questions d’éthique des données et à la confidentialité des informations. Il est en effet tenu de respecter la confidentialité et les normes existantes. Cela suppose une bonne connaissance des réglementations sur la protection des données (comme le RGPD).

 

Niveau d’études nécessaire

La validation d’un Bac +5 est le minimum requis pour présenter une candidature sur un poste d’Analyste de données. Une formation solide en programmation et en statistiques est un atout majeur.

Quelle formation choisir ?

Compte tenu de l’importance centrale de la programmation dans les fonctions du Data analyst, la Guardia School se démarque comme un choix solide au moment d’envisager une formation. L’école s’intéresse en effet de près aux langages informatiques en balayant un spectre large. L’accent est mis sur les langages C, C++ et Python en particulier, dès le premier cycle de la formation. Sont également intégrées à l’enseignement les principes d’algorithmie et ceux du développement web (HTML5, CSS3, PHP, MySQL). L’ensemble de ces connaissances seront approfondies au cours des cinq années d’études et fourniront une base solide aux futurs Data analysts.

La scolarité se découpe en deux cycles : un niveau Bachelor, organisé sur une période de 3 ans (titre RNCP niveau 6), autour de 8 socles d’apprentissage, et un niveau avancé de type Master, conduisant à l’obtention d’un titre de type MSc Expert cybersécurité (titre RNCP niveau 7)

À travers les interventions de professionnels confirmés, mais aussi à l’occasion de stages d’immersion, les étudiants auront de multiples occasions d’approfondir d’autres points essentiels relatifs à l’analyse de données : approche statistique, méthodes de machine learning et de visualisation des données, toutes les composantes du métier sont traitées.

En savoir +

Dans quel secteur travailler ?

Les Analystes données peuvent s’orienter tout aussi bien vers l’industrie pharmaceutique que vers les développeurs de solutions logicielles, le secteur de l’automobile et de l’aéronautique, sans oublier les structures publiques, les spécialistes de la santé ou les producteurs de produits de divertissement en général. Les sociétés de conseil sont également de très bons recruteurs, notamment lorsqu’elles sont spécialisées dans les questions numériques. Dans tous les cas de figure, il s’agit d’avoir une approche large, sans se fermer à aucun secteur.

Les entreprises qui recrutent des Data analysts

Sur les 12 derniers mois, les offres d’emploi les plus en vue pour des missions de Data analyst ont été repérées chez :

  • le Groupe Thales ;
  • le Groupe La Poste ;
  • la Ville de Paris ;
  • la Marine nationale ;
  • la Société Générale ;
  • TELUS International ;
  • le Groupe Vivendi ;
  • et, du côté du jeu vidéo, Gameloft, EA Games, Voodoo, Blade Shadow, ou Amuse.

LinkedIn, HelloWork.com et Indeed.com constituent de très bonnes ressources pour repérer rapidement les offres du genre, sans oublier Cyberjobs.fr et de nombreuses autres pages.

Salaire

À la sortie d’une école, un Data analyst peut percevoir un salaire atteignant 47 000 euros brut annuels, ce qui correspond à 3 916 euros mensuels. Avec plusieurs années d’expérience, sa rémunération peut aisément dépasser les 55 000 euros, ce qui correspond à plus de 4 500 euros par mois.

À Montréal, un des grands hubs du jeu vidéo, les salaires en début de carrière sont sensiblement les mêmes qu’en France. Un profil expérimenté peut néanmoins faire grimper sa rémunération jusqu’à 100 000 dollars canadiens par an environ, soit plus de 67 000 euros.

Evolution de carrière

De nombreux Data analysts décident d’opérer une légère évolution en devenant Data scientists. À ce poste, ils ont un rôle plus direct sur la création de modèles de machine learning pour résoudre, par exemple, des problèmes commerciaux complexes en analysant les données.

Si des envies managériales se font sentir, il est possible d’envisager un poste de Chief Data Officer (CDO). À ce poste, il s’agira de superviser la stratégie de données pour toute l’entreprise et va avoir un vrai poids dans les décisions stratégiques qui concernent les données.

Avec des compétences techniques plus poussées, notamment en gestion des pipelines de données et en ingénierie des données, il est possible de devenir Data engineer

Celles et ceux qui ont le goût de l’indépendance pourront envisager une carrière de Consultant en science des données. Leur mission consistera à résoudre des problèmes sur une multitude de projets, en se basant sur l’analyse de données.

Les avantages et inconvénients

Thomas Wipler, Data manager pour Ivory Tower, confie :

J’ai choisi ce métier pour son côté méthodique, organisationnel, toujours à la recherche d’optimisation et d’automatisation des tâches, pour éviter les erreurs et fluidifier la production. De plus, le côté central de ce métier est vraiment plaisant et en fait sa singularité. La gestion du live aussi, avec ses émotions fortes (il y a toujours une appréhension pendant les maintenances, et on est rassuré quand cela se termine !)
Thomas Wipler - Data manager pour Ivory Tower

Parmi les autres avantages, on peut noter qu’il s’agit d’un métier recherché, proposant une rémunération intéressante. C’est le côté répétitif de certaines missions qui peut faire peser la balance du mauvais côté. Mais cette monotonie des tâches reste toute relative.

Quant au besoin de renouveler sans cesse ses connaissances pour rester à jour sur les technologies, il s’agit à la fois d’une source de motivation et d’une charge importante en termes d’efforts.

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Devenir Data analyst

Quelles sont les missions du Data analyst ?

Les missions d’un Data analyst incluent la collecte et le nettoyage de données, l'analyse exploratoire pour identifier tendances et anomalies, la création de visualisations, la modélisation statistique ou de machine learning, la préparation de rapports et présentations, le support décisionnel, l'automatisation des processus, la veille technologique et la conformité aux régulations de confidentialité et sécurité des données.

Quel est le salaire du Data analyst ?

Le salaire d’un Data analyst en France commence autour de 47 000 euros brut annuels (3 916 euros mensuels) et peut dépasser 55 000 euros avec l’expérience (plus de 4 500 euros mensuels). À Montréal, les salaires sont similaires en début de carrière, mais peuvent atteindre 100 000 CAD (67 000 euros) pour des profils expérimentés.

Quel niveau d’étude pour devenir Data analyst ?

Pour devenir Data analyst, un Bac +5 est requis.

Quel Bac choisir ?

Il est conseillé de suivre un programme dans le domaine du Bac Scientifique pour devenir Data analyst.

Quelle est la formation pour devenir Data analyst ?

Guardia Cybersecurity School offre un programme de Bachelor de trois ans (niveau 6 du RNCP) comprenant huit modules couvrant les fondamentaux de la cybersécurité et de la gestion des systèmes d'information. En complément, l'école propose un programme MSc en expert en cybersécurité (niveau 7 du RNCP), qui répond de manière exhaustive aux exigences en matière de cybersécurité pour les entreprises et les institutions.

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