Comment devenir data analyst : les études, le salaire, les missions
Les données numériques sont devenues des indicateurs indispensables pour observer les évolutions économiques, analyser les comportements des consommateurs et orienter les stratégies médicales et économiques. Devenue incontournable dans l'univers numérique, le job de data analyst constitue une option de carrière judicieuse.
Le nombre de données numériques générées par l'activité économique, les réseaux sociaux et les divers canaux de communication électronique est vertigineux. Cette masse de data est utilisée pour influencer les opinions, ou définir des stratégies commerciales, financières, économiques ou de santé publique. Les entreprises y recourent également dans le cadre de la prospection digitale. C'est pourquoi le data analyst est devenu un professionnel activement recherché par les entreprises et les médias sociaux.
Les projections de la DARES pour les perspectives d'emploi jusqu'en 2030 promettent à ces professionnels un très bel avenir, avec la création de plus de 100 000 postes dans le domaine de l'informatique, dont profiteront également les data scientists.
En quoi consiste le métier de data analyst ?
Le data analyst et le data scientist forment une équipe inséparable. Le premier procède à l'analyse de bases de données numériques à partir de modèles prédictifs pré-établis, alors que le second utilise de multiples sources de data à la manière d'un « alchimiste numérique », créant ses propres algorithmes et ses propres modèles statistiques. Telles sont les différences entre le data analyst et le data scientist.
La masse des données numériques est telle qu'elle nuit souvent à la qualité de l'information et à sa découverte. Trop d'information peut, en effet, « tuer l'information ». L'expertise du data analyst devient alors indispensable pour donner une cohérence aux informations collectées en procédant de la manière suivante :
1. Collecter les données
Les entreprises génèrent des données numériques en quantité astronomique dans le cadre de campagnes de marketing, d'études de marché, d'opérations de vente ou d'achat, de bilans comptables, etc. Le volume de data externe créé par les clients et les usagers n'est pas moins impressionnant.
Il appartient au data analyst de rassembler autant de data que possible à travers les canaux d'informations « entrants » et « sortants », en recourant à des logiciels et à des outils informatiques automatisés.
2. Nettoyer et organiser l'information
Parmi les milliers de données rassemblées, toutes n'ont pas la même importance. Par exemple, pour déterminer une prochaine campagne de vente, les documents des services commerciaux, les stocks de marchandises et les commentaires des clients vont prévaloir. Par ailleurs, certains data ont pu être corrompus, rendus inexploitables ou avoir perdu de leur pertinence car trop anciens.
Le data analyst s'efforce alors de « trier le bon grain de l'ivraie » au regard des objectifs recherchés par l'employeur pour l'action envisagée. Il veille également au développement et à la maintenance de multiples bases de données en vue de leurs futures utilisations.
3. Procéder à l'analyse exploratoire du data
Une fois que le data analyst dispose de données nettoyées, il procède à leur mise en cohérence. Pour ce faire, il utilise les algorithmes mis à sa disposition pour procéder à des analyses exploratoires du data et dégager des tendances ou des comportements type.
4. Interpréter le data
Le data analyst recourt à des modèles et à des outils statistiques pour comparer, combiner et interpréter les différents data afin d'établir des projections. Ce travail d'interprétation permet également d'établir des diagnostics sur des difficultés rencontrées dans le lancement de telle campagne ou sur des dysfonctionnements au sein de l'entreprise.
5. Proposer des actions et des stratégies
Enfin, une fois toutes ces étapes réalisées, le data analyst partage ses conclusions avec les ingénieurs, les programmeurs et les responsables des départements afin d'établir de nouvelles stratégies opérationnelles, financières, commerciales, etc…
Comment devenir data analyst ?
Des spécialités en mathématiques et en statistiques sont indispensables pour décrocher un emploi de data analyst. Ce spécialiste doit également disposer d'un haut niveau de connaissance informatique. C'est pourquoi les formations suivantes sont requises :
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Bac +3
Il est possible d'accéder à un poste d'assistant avec un Bac +3, prenant la forme d'un BUT informatique ou d'une licence professionnelle mention « système d'information et gestion de données » ou « métiers du décisionnel et de la statistique ».
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Bac +4 et +5
En raison du degré de connaissance requis, les Masters « Méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises » font partie des compétences les plus recherchées. Il en va de même pour les Masters dans les sciences des données et ceux consacrés à l'informatique tels que « machine learning & data mining », « optimisation et recherche opérationnelle », etc.
De nouveaux diplômes d'ingénieur ont également vu le jour à la croisée des spécialités du Big Data, de la statistique et de l'informatique. La multiplication de ces nouvelles formations permet d'adapter l'enseignement aux besoins de cette nouvelle profession dont les contours ne cessent d'évoluer.
Le salaire d'un data analyst
Dans un marché de l'emploi frappé par une pénurie récurrente de data analyst, le salaire de ce professionnel connaît une hausse inédite. En plus de cette pénurie, l'expérience, la taille de l'entreprise et le secteur d'activité vont jouer des rôles déterminants dans le niveau du revenu.
Enfin, le facteur géographique a une grande influence sur le salaire ; ainsi, les data analysts de la région parisienne et du Lyonnais bénéficient de revenus pouvant être jusqu'à 20 % supérieurs à ceux offerts dans les autres régions.
Le salaire mensuel moyen d'un data analyst en début de carrière est compris entre 2 500 et 3 000 euros nets. A cette part fixe s'ajoute une part variable dont le montant est fonction du secteur d'activité et de la taille de l'entreprise.
Data analyst, un métier en forte demande
Que ce soit dans le domaine médical, le marketing, l'assurance, la supply chain, et tout autre secteur d'activité, les data analysts n'ont que l'embarras du choix pour exercer leurs talents. Pour ceux qui préfèrent l'univers des médias sociaux et de la finance, l'horizon n'a pas de limites.
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