Un data analyst est une personne chargée d’analyser les données d’une entreprise ou d’une organisation afin de fournir des insights et des informations utiles pour la prise de décision.
Le rôle d’un data analyst peut inclure la collecte, la nettoyage et la préparation des données, l’analyse de données pour en extraire des informations utiles, la création de rapports et de tableaux de bord pour visualiser les données, et la communication de ces informations aux décideurs de l’entreprise.
Pour remplir ces tâches, un data analyst doit avoir de solides compétences en mathématiques et en statistiques, de bonnes compétences en programmation et une bonne maîtrise des outils d’analyse de données. Il doit également être capable de communiquer clairement et de manière concise les résultats de ses analyses aux décideurs de l’entreprise.
Le domaine de la science des données étant en constante évolution, un data analyst doit également être disposé à apprendre de nouvelles technologies et méthodologies, et à se tenir informé des dernières avancées dans le domaine.
Quelles sont les missions du Data analyst ?
Collecte et préparation des données : le data analyst peut être chargé de collecter et de nettoyer les données pour les rendre utilisables pour l’analyse. Cela peut inclure la fusion de différentes sources de données, la suppression des données dupliquées ou erronées, et la transformation des données en un format utilisable.
Analyse de données : le data analyst peut être chargé d’analyser les données pour en extraire des insights et des informations utiles pour la prise de décision. Cela peut inclure l’utilisation de techniques statistiques et de machine learning pour analyser les données et en dégager des tendances et des modèles.
Création de rapports et de tableaux de bord : le data analyst peut être chargé de créer des rapports et des tableaux de bord pour visualiser et présenter les données de manière claire et concise.
Communication des résultats : le data analyst doit être capable de communiquer les résultats de ses analyses aux décideurs de l’entreprise de manière claire et concise, en utilisant des outils de visualisation de données pour représenter les résultats de manière facilement compréhensible.
Quelles sont les compétences nécessaire pour devenir Data analyst ?
Compétences en statistiques et en analyse de données: Les data analysts doivent être à l’aise avec les outils statistiques et les techniques d’analyse de données pour pouvoir extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de données.
Compétences en programmation: Les data analysts doivent avoir des compétences en programmation pour pouvoir utiliser des langages de programmation tels que Python ou R pour manipuler les données, automatiser des processus d’analyse et créer des visualisations.
Compétences en bases de données: Les data analysts doivent être à l’aise avec l’utilisation de systèmes de gestion de bases de données (DBMS) pour stocker, manipuler et extraire des données.
Compétences en visualisation de données: Les data analysts doivent être capables de créer des visualisations de données efficaces pour communiquer les résultats de l’analyse aux parties prenantes.
Compétences en communication: Les data analysts doivent être capables de communiquer efficacement les résultats de l’analyse aux parties prenantes, qui peuvent ne pas être des experts en analyse de données, afin de les aider à prendre des décisions informées.
Les soft-skills du Data analyst ?
Communication : les data scientists doivent être capables de communiquer clairement et de manière concise les résultats de leurs analyses aux décideurs de l’entreprise, en utilisant des outils de visualisation de données pour représenter les résultats de manière claire et facilement compréhensible.
Collaboration : les data scientists doivent être capables de travailler en équipe et de collaborer avec des membres de différents départements pour atteindre des objectifs communs.
Pensée critique : les data scientists doivent être capables de poser des questions et de remettre en question les données et les analyses pour s’assurer de leur pertinence et de leur fiabilité.
Créativité : les data scientists doivent être capables de penser de manière créative pour trouver des solutions innovantes aux problèmes complexes.
Gestion du temps : les data scientists doivent être capables de gérer efficacement leur temps pour respecter les échéances et atteindre les objectifs fixés.
Quels sont les études que je dois faire pour devenir Data analyst ?
Master en mathématiques appliquées
Master en informatique
Master en statistiques
Master en science des données
Master en intelligence artificielle
Les technologies utilisées par un Data analyst ?
Langages de programmation : Python, R et SQL sont les langages de programmation les plus couramment utilisés par les data analysts.
Outils d’analyse de données : les data analysts utilisent souvent des outils tels que Excel, Tableau et Power BI pour analyser et visualiser les données.
Outils de machine learning : les data analysts peuvent utiliser des outils tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch pour développer et mettre en œuvre des modèles de machine learning.
Bases de données : les data analysts peuvent utiliser différents types de bases de données, tels que MySQL, MongoDB et Cassandra, pour stocker et gérer les données.
Environnements de développement : les data analysts peuvent utiliser des environnements de développement tels que Jupyter, RStudio et PyCharm pour écrire et exécuter du code.
Quel est le salaire moyen d’un Data analyst ?
Il est difficile de donner un salaire précis pour les data analysts en France, car il dépend de plusieurs facteurs tels que l’expérience professionnelle, le niveau de formation, la région de travail et le secteur d’activité de l’entreprise.
Selon les données de l’Agence pour l’emploi des cadres (APEC), le salaire moyen annuel brut d’un data analyst débutant en France est d’environ 40 000 euros par an. Ce salaire peut augmenter avec l’expérience professionnelle, et atteindre jusqu’à 75 000 euros par an pour les data analysts les plus expérimentés.
Il est important de noter que ces chiffres sont des estimations moyennes et que les salaires réels peuvent varier considérablement selon les facteurs mentionnés ci-dessus.
Comment trouver un stage en Data analyse en France ?
Utilisez les plateformes de recrutement en ligne : il existe de nombreuses plateformes de recrutement en ligne, comme LinkedIn, Indeed ou Monster, qui mettent en relation les entreprises et les candidats à des stages et à des emplois. Vous pouvez utiliser ces plateformes pour rechercher des offres de stage en data analysis dans votre région.
Contactez les entreprises directement : vous pouvez également contacter les entreprises qui vous intéressent directement pour leur proposer votre candidature pour un stage en data analysis. N’hésitez pas à envoyer votre CV et votre lettre de motivation à plusieurs entreprises pour maximiser vos chances de trouver un stage.
Participez à des événements de recrutement : il existe de nombreux événements de recrutement, comme les salons de l’emploi ou les forums de l’orientation, qui permettent aux entreprises de rencontrer des candidats potentiels. N’hésitez pas à participer à ces événements pour rencontrer des employeurs et décrocher un stage en data analysis.
Faites appel à votre réseau : votre réseau de contacts peut être une ressource précieuse pour trouver un stage en data analysis. N’hésitez pas à parler de votre recherche de stage à vos amis, votre famille et vos connaissances professionnelles pour voir s’ils ont des pistes à vous proposer.
