Demande, job, salaire Métier Data analyst

A quoi ressemble le métier de Data analyst ? Quel est son rôle, sa position dans l'entreprise, son salaire et son quotidien ? Quelles études ou formations pour devenir Data analyst ? La Wild Code School vous propose un aperçu du métier de Data analyst au sein du secteur numérique.

La demande du marché de la data

C’est en allant à la rencontre d’entreprises partenaires des 19 campus qui forment son réseau (Paris, Lyon, Nantes, Bordeaux, Lille Reims, Strasbourg, etc.), que la Wild Code School a identifié le profil de Data analyst comme un enjeu prioritaire sur le marché de l’emploi.

En chiffres :

Les compétences de Data analyst sont parmi les plus demandées, juste avant les compétences en programmation, et celles liées à la conception de logiciels, d’après l’étude LinkedIn 2017 réalisée pour le compte du Conseil pour l’Orientation et l’Emploi.
Le besoin de 137 000 spécialistes de la donnée : c’est le chiffre évoqué dans le plan Big Data annoncé par le Gouvernement en 2014.
Des besoins annuels en Data scientists et Data analysts oscille entre 2000 et 3000 personnes, alors que les écoles n'en formeraient que 200 à 300 sur la même période, d’après l’organisateur du salon de recrutement Datajob.

Les métiers de spécialistes de la donnée gardent l’image d’un haut niveau de technicité, réservés aux parcours ingénieurs et à forte composante mathématique. En réalité, les outils d’analyse et les langages de programmation d’algorithmes se sont développés et facilitent le traitement de la donnée. Ces métiers se sont aujourd’hui diversifiés et il existe des besoins de recrutement à tous les niveaux, offrant ainsi des parcours de carrière intéressants.

Quelles sont les missions d'un data analyst ?

Le Data analyst se base sur la data pure et dure. Il est un des piliers d’une stratégie qui s’appuie sur la donnée, la fameuse stratégie “data-driven”. Son rôle est d’analyser les données et en extraire une information utile pour aider l’entreprise à grandir.

Il commence donc par amasser les données brutes. Il va ensuite effectuer un travail de structuration des données. C’est ce qu’on appelle les couches basses. Ensuite, il va créer des moyens de visualiser graphiquement les données.

Il peut être amené à travailler avec plusieurs services de l’entreprise (marketing, direction opérationnelle, communication, études et développement, product management, fonctions support...). Il travaille en équipe, le plus souvent avec des clients (internes ou externes), des chefs de projet et d’autres data analysts.

La journée type de Mélanie, data analyst chez Meero

Mélanie, Data analyst chez Meero nous a expliqué son quotidien lors d’une interview : “Mon rôle en tant que Data Analyst est ensuite de déterminer comment obtenir les données en question de façon optimisée, et les stocker dans notre data warehouse. J’utilise pour ça SQL, pour faire des requêtes en base et Python pour la partie scripts. Arrive ensuite la phase de « data visualisation » : je vais le plus souvent rendre ces données disponibles via Looker, notre outil de BI, mais j’utilise aussi selon les sujets Google Data Studio. Une fois que le code est en production, il est important de toujours être l’écoute des retours des équipes, c’est clé pour itérer et améliorer le service qu’on leur fournit”.

Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir data analyst ?

D’après Jobted, les compétences nécessaires pour être un bon data analyst…

Connaître les langagues de programmations (SQL, Python…) et les DBMS
Etre capable d’établir un raisonnement analytique
Avoir des compétences en statistiques et mathématiques ainsi qu’en data visualization
Connaître les instruments de Business intelligence

Le data analyst doit également avoir des soft skills tels que des capacités d’organisation, une bonne communication écrite et verbale, être attentif et capable de résoudre des problèmes même dans des situations d’urgences.

Quel est le salaire d'un data analyst ?

Le salaire d'un Data analyst varie selon sa localisation géographique. Pour plus de précisions sur la rémunération d’un Data analyst, la plateforme Glassdoor permet d’évaluer le niveau de salaire d’un data analyst par ville. Par exemple, le salaire moyen d'un data analyst est de 30k€ par an à Madrid, 41k€ à Paris, 44k€ à Berlin.

Comment devenir Data analyst ?

Il existe de nombreuses formations aujourd'hui pour apprendre la data analyse, notamment des formations courtes pour se former en quelques mois au métier de data analyst en en apprenant à utiliser des outils d’analyse et de traitement de la donnée, à programmer en SQL et Python et en découvrant le Machine Learning.

Dans ce sens, nous proposons une formation Data analyst de 5 mois basée sur la pratique et ouverte à toutes les personnes majeures sans prérequis de diplôme.

Toutefois, il est recommandé de disposer de certains prérequis techniques pour maximiser vos chances de nous rejoindre : être à l’aise avec les outils informatiques, les tableurs en particulier (feuilles de calcul comme Microsoft Excel ou Google Sheet), valider des connaissances de base en programmation, mathématiques et statistiques.

Rejoignez notre parcours de formation data analyst

Si vous souhaitez rejoindre notre formation data analyst, deux options s’offrent à vous :

Vous avez un profil débutant : nous vous conseillons de suivre notre parcours de formation en 2 temps, en commençant par notre formation data analyst PUIS poursuivre avec notre formation data scientist ou data engineer.
Vous avez déjà une première expérience dans le secteur de la data analyse ou avez effectuer une formation similaire à notre formation data analyst : rejoignez directement notre formation data scientist ou data engineer.

L'évolution professionnelle d'un data analyst

Dans le domaine de la data, de nombreux débouchés s’ouvrent à vous dans différents types de structures : PME, startups ou collectivités, en agence web ou en tant que freelance. Vous pouvez devenir Data analyst ou vous spécialiser dans le domaine de la business intelligence ou data visualisation. Vous pouvez aussi choisir d’aller plus loin dans l’apprentissage de la programmation et devenir Data scientist ou Data engineer.

Parlez-vous data analyst ? Les termes à connaître

Data Preparation (ou data preps) : tout ce qui est collecte et manipulation de la données. C’est aussi une catégorie d’outils.
Data Visualisation (ou data viz) : cela comprend le tableau de bord, la visualisation et le reporting.
Data Science : la discipline qui s'appuie sur des outils mathématiques, de statistiques, d'informatique et de visualisation des données.
Big Data : des ensembles de données si volumineux qu'ils dépassent les capacités d'analyse des outils informatiques classiques.
Intelligence Artificielle : cette "intelligence" est souvent un programme entrainé grâce à de la Big Data.