7x Anticiper 7x Inspirer 7x Décrypter 7x Savoir 7x Faire 7x Recommander 7x Surprendre
Recevoir la newsletter 7x7

Booster votre CV avec une formation de Data Analyst

Recommander Par Valentin Fautaigne-Mantes 24 mai 2022

Booster votre CV avec une formation de Data Analyst
UNSPLASH
1 2 3 4 5

Une formation Data Analyst représente un précieux atout pour votre CV, car l'analyse de données est de plus en plus exploitée dans les entreprises de tous les secteurs. Découvrez comment acquérir rapidement toutes les compétences nécessaires.

Au fil de la dernière décennie, les données ont transformé notre planète. Les technologies du numérique telles que les réseaux sociaux, le streaming de vidéo ou les objets connectés génèrent chaque jour près de 2,5 trillions de bytes de data d'après l'institut d'étude Statista.

Les entreprises de toutes les tailles et tous les secteurs amassent des volumes massifs de données, dans le but de prendre de meilleures décisions. Par exemple, en s'appuyant sur les tendances, il est possible de développer de nouveaux produits à succès, d'identifier les marchés les plus rentables ou la clientèle à cibler.

Toutefois, afin d'en dégager des informations pertinentes, il est nécessaire d'analyser ces données. Tel est le rôle du Data Analyst.

1 Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données est un processus qui consiste à extraire des informations pertinentes, des « insights » exploitables pour prendre de meilleures décisions.

Ce processus se déroule en plusieurs étapes. Après avoir identifié les données à analyser, on les collecte à partir de sources diverses. Il peut s'agir de données quantitatives ou qualitatives. On distingue les données collectées directement par l'entreprise, les données provenant d'autres organisations, ou les données agrégées à partir de différentes sources par un tiers.

Les données sont ensuite nettoyées, afin de les préparer. Cette tâche consiste à supprimer les données corrompues ou dupliquées et à réparer les éventuelles erreurs de code, grâce à divers outils logiciels et algorithmes.

Enfin, les dernières étapes sont l'analyse des données et l'interprétation des résultats. Le but est d'identifier des tendances, des anomalies ou des opportunités à saisir.

En fonction des questions auxquelles on cherche à répondre, l'analyse de données peut prendre différentes formes. On distingue quatre principaux types.

L'analyse descriptive permet de mieux comprendre les caractéristiques d'un dataset, l'analyse diagnostique aide à comprendre l'origine des événements, l'analyse prédictive identifie les tendances à partir des données passées, et l'analyse prescriptive vise à prendre de meilleures décisions pour le futur.

Afin de présenter les résultats des analyses, on utilise la Data Visualization permettant de créer des graphiques et des diagrammes à partir des données pour simplifier l'interprétation. Cette discipline peut aussi impliquer la création de tableaux de bord interactifs ou de rapports.

2 Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?

Le Data Analyst est l'expert chargé d'agréger et d'interpréter les données dans le but de résoudre un problème spécifique. Il collecte, nettoie, modélise, interprète les données et présente les résultats de ses travaux aux dirigeants de l'entreprise sous forme de rapports et de visualisations.

Ce rôle nécessite à la fois des compétences techniques, et des aptitudes en communication. La plupart des Data Analysts maîtrisent les outils de bases de données comme Microsoft Excel et SQL pour manipuler de larges datasets.

Ils manient aussi un langage de programmation statistique comme Python ou R. En outre, les outils de Data Visualization comme Tableau ou Jupyter Notebook sont indispensables pour présenter le résultat des analyses sous forme de graphiques ou de diagrammes.

Un Data Analyst dispose aussi d'une expertise en statistiques et en mathématiques. Parallèlement aux compétences techniques, il doit aussi être doué d'un talent pour la résolution de problème, d'un esprit critique, et d'un sens de la communication écrite et verbale pour travailler en équipe au sein de l'organisation.

Enfin, en fonction du secteur d'activité de son entreprise, le Data Analyst doit disposer de connaissances industrielles spécifiques. Par exemple, un analyste du secteur de la santé ne sera pas confronté aux mêmes problématiques que dans le domaine de la finance. Quoi qu'il en soit, les Data Analysts sont très demandées dans tous les domaines.

3 Un métier très recherché

Booster votre CV avec une formation de Data Analyst
unsplash

Face à l'explosion du Big Data, les Data Analysts sont très recherchés. Selon le World Economic Forum, il s'agit du second métier à plus forte croissance aux États-Unis. Le nombre de postes augmente sans cesse, y compris en France.

Déjà à l'heure actuelle, on dénombre plus de 86 000 postes de Data Analyst à pourvoir à l'échelle mondiale. En effet, toutes les industries ont besoin de l'analyse de données. Désormais, le métier de Data Analyst tend d'ailleurs à se spécialiser dans la finance, la santé, le marketing, ou encore le e-commerce.

Actuellement, les entreprises de Business Intelligence sont celles qui recrutent le plus grand nombre de Data Analysts aux États-Unis et en Europe. Elles sont suivies par les organisations du secteur de la finance, des services d'économie de partage, de la santé et du divertissement.

Certaines des plus grandes entreprises mondiales embauchent massivement des analystes de données. On peut citer pour exemple Amazon, Netflix, Google, Intuit, Facebook, Apple, Paypal ou encore Cisco.

4 Le salaire du Data Analyst

Aux États-Unis, selon Glassdoor, le salaire annuel moyen d'un Data Analyst débutant atteint 70 000$. En France, il dépasse les 40 000€ par an.

Bien évidemment, la rémunération dépend de l'ancienneté, de l'emplacement géographique et de divers facteurs comme le secteur d'activité de l'entreprise et son envergure. Les Data Analysts les plus expérimentées peuvent gagner plus de 140 000 dollars par an, notamment dans les secteurs de la finance et de la technologie.

Bien souvent, un Data Analyst évolue vers le rôle de senior Data Analyst, de Data Scientist, de manager ou encore d'analyste métier. Ces postes à haute responsabilité permettent d'accéder à un salaire encore plus élevé. En moyenne, un Data Scientist débutant gagne 95 000$ par an aux États-Unis et 45 000€ par an en France.

5 Comment suivre une formation Data Analyst ?

Vous l'aurez compris : le métier de Data Analyst est tourné vers le futur. Il s'agit d'une profession hautement rémunérée, très recherchée en entreprise, et la demande va continuer de s'accroître au gré de l'essor du Big Data et du numérique.

Ainsi, une formation Data Analyst représente un précieux atout sur votre CV. Que vous souhaitiez devenir analyste à temps plein, ou simplement incorporer l'analyse de données dans votre métier, un tel cursus vous apportera de nombreux avantages et vous ouvrira des portes.

Afin de pouvoir exercer ce métier d'avenir et entamer une longue carrière dans la Data Science, découvrez tous les secrets de la data analyse en 9 semaines de formation intensive. Il s'agit de la manière la plus rapide et efficace d'acquérir des compétences en analyse de données et une certification reconnue par les employeurs pour vos futurs entretiens !

Commentaires

Nous suivre

Facebook black Twitter black Linkedin black