Fiche métier Data Analyst : Principaux consultants dispos et nouvelles missions publiées

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Le métier de Data Analyst

Les données sont le nouvel or noir de notre âge digital. Ainsi, le métier de Data Analyst représente aujourd’hui une opportunité incroyable. Pivot stratégique pour les entreprises, il transforme les montagnes de données brutes en informations précieuses, orientant ainsi les décisions critiques et façonnant l'avenir des organisations.

Que vous envisagiez d'embrasser cette carrière prometteuse ou que vous soyez à la recherche d'un freelance compétent pour décrypter vos données, vous êtes au bon endroit. Cette fiche métier est la clé pour déverrouiller le potentiel des données et capitaliser sur l'un des métiers les plus en vogue de l'ère numérique.

Qu'est-ce qu'un Data analyst ?

Imaginez que vous êtes un détective dans un monde où chaque indice est une donnée. En tant que Data Analyst, votre mission est de rassembler ces indices (les données), souvent en quantité astronomique, pour résoudre des énigmes (les problèmes de l'entreprise). Vous utilisez des outils spéciaux (logiciels d'analyse et de statistiques) pour trier, organiser et examiner ces données. Comme un détective qui fait des déductions à partir de ses indices, vous tirez des conclusions qui aident l'entreprise à prendre des décisions éclairées.

Par exemple, en analysant les données de ventes, vous pourriez découvrir quel produit est le plus populaire à certaines périodes de l'année et conseiller l'entreprise sur la quantité à produire. Ainsi, le Data Analyst est celui qui, grâce à son travail d'investigation dans les données, éclaire le chemin des décisions stratégiques d'une entreprise.

Quel est le rôle d’un Data analyst ?

Le rôle principal d'un Data Analyst est donc de recueillir, traiter et analyser les données pour en extraire des informations stratégiques qui orienteront les décisions d'une entreprise. Ce professionnel de la data est souvent rattaché à la direction des systèmes d'information (DSI) et travaille en étroite collaboration avec divers départements, tels que le marketing, la finance et la direction commerciale.

Les missions d’un Data analyst

Voici un aperçu des missions clés associées à ce métier :

  • Extraction et structuration des données : Le Data Analyst est chargé d'extraire les données nécessaires à partir de différentes sources, comme le web scraping (technique pour extraire des informations de sites de manière automatisée) ou les API (Interface de Programmation d'Application). Il doit également nettoyer et structurer ces données, en éliminant les doublons et en formatant les bases de données pour faciliter leur analyse.
  • Analyse et exploration des données : Une fois les données préparées, le Data Analyst les analyse pour identifier des tendances, des corrélations ou des valeurs aberrantes. Il réalise des tableaux de bord et des outils de reporting pour communiquer ses découvertes, et construit des modèles statistiques pour des analyses prédictives, en utilisant des méthodes comme la régression ou les forêts aléatoires.
  • Communication avec les équipes clientes : Le Data Analyst doit comprendre les problématiques métiers spécifiques et traduire les besoins en termes analytiques. Il doit ensuite communiquer ses analyses et recommandations aux équipes métiers, souvent à l'aide d'outils de data visualisation.

Le Data Analyst travaille souvent sur des projets de big data et peut être amené à collaborer avec des Data Scientists et des Data Engineers pour mener à bien des projets complexes.

Combien gagne un Data analyst : salaire et TJM ?

En France, le salaire annuel moyen d'un Data Analyst est de 45 846 euros. Ces chiffres sont basés sur 2 414 salaires publiés anonymement sur Glassdoor. Pour un Data Analyst senior, le salaire moyen peut atteindre 61 936 euros par an.

En ce qui concerne le Taux Journalier Moyen (TJM) pour un Data Analyst en freelance, les données varient selon l'expérience et la localisation. Par exemple, un Data Analyst avec 5 à 10 ans d'expérience peut s'attendre à un TJM moyen de 450 à 790 euros.

Quelles sont les compétences d’un Data analyst ?

Voici un aperçu des compétences à acquérir pour obtenir cette rémunération :

Hard Skills (Compétences techniques) :

  • Maîtrise des outils et logiciels d'analyse de données : Un Data Analyst doit savoir manipuler des outils tels qu’Excel pour les analyses avancées, des plateformes de Web Analytics, des outils de Business Intelligence (BI), et des logiciels statistiques comme SAS.
  • Programmation : La connaissance de langages de programmation spécifiques à la data, tels que Python ou R, est essentielle pour traiter et analyser de grands volumes de données.
  • Statistiques et mathématiques : Une formation en statistiques est nécessaire pour interpréter correctement les données et mener des analyses prédictives.
  • Connaissance en data science et machine learning : Bien que le rôle de Data Analyst ne soit pas aussi approfondi que celui d'un Data Scientist, une compréhension de base de la data science et du machine learning est souvent requise.
  • Gestion de bases de données : La capacité à travailler avec des bases de données et à effectuer des requêtes SQL est fondamentale pour extraire et manipuler des données.

Soft Skills (Compétences comportementales) :

  • Capacité d'analyse et esprit critique : Un Data Analyst doit être capable d'analyser des données complexes et de tirer des conclusions pertinentes pour l'entreprise.
  • Communication : Il est essentiel de pouvoir présenter les résultats des analyses de manière claire et compréhensible pour les parties prenantes non techniques.
  • Curiosité et veille technologique : Le domaine de l'analyse de données évoluant rapidement, un Data Analyst doit rester informé des dernières tendances et outils.
  • Résolution de problèmes : La capacité à identifier des problèmes à partir de données et à proposer des solutions innovantes est très valorisée.
  • Travail en équipe : Les Data Analysts collaborent souvent avec d'autres départements, il est donc important de pouvoir travailler efficacement en équipe.

Comment se former au métier de Data analyst ?

Pour se former au métier de Data Analyst, plusieurs parcours sont envisageables.

Formation initiale :

  • Niveau Bac +3 : Une licence en statistiques, traitement de l'information ou en datamining peut constituer une bonne base.
  • Niveau Bac +5 : Un diplôme d'école d'ingénieurs spécialisée en statistiques ou big data, ou un master en statistiques, économétrie ou informatique décisionnelle (comme les MIAGE) est souvent requis.

Formation continue et spécialisée :

  • Des formations professionnelles dédiées à l'analyse de données, au big data, à la data science, ou à l'intelligence artificielle sont disponibles pour ceux qui souhaitent se reconvertir ou approfondir leurs connaissances.
  • Des certifications spécifiques aux outils (comme Tableau, PowerBI) ou aux langages de programmation (Python, R) peuvent être un atout.

Comment trouver le bon Data analyst ?

Voici quelques étapes clés pour recruter un Data Analyst compétent :

  • Identifier les besoins spécifiques de l'entreprise : Avant de commencer la recherche, vous devez définir précisément ce que vous attendez du Data Analyst. Cela inclut les types de données à analyser, les outils spécifiques à utiliser, et les objectifs business à atteindre.
  • Évaluer les compétences techniques : Vérifiez que les candidats possèdent les compétences nécessaires.
  • Considérer l'expérience professionnelle : Les missions antérieures du candidat peuvent donner un aperçu de sa capacité à gérer des projets d'analyse de données et à en tirer des insights stratégiques pour l'entreprise. L'expérience dans le même secteur d'activité peut être un plus.
  • Utiliser les bonnes plateformes de recrutement : Des sites spécialisés dans l'emploi IT et data, comme Freelance-informatique.fr, peuvent vous aider à cibler des candidats qualifiés.

Pour vous faciliter la tâche, nous pouvons mettre à votre disposition un expert de Freelance-Informatique. Il cherchera les meilleurs profils et effectuera une présélection en fonction de vos critères. Vous validez les profils et démarrez votre collaboration en toute tranquillité.

Comment trouver des missions en tant que Data analyst ?

Voici quelques conseils pratiques :

  • Construire un portfolio de projets : Réalisez des projets personnels ou contribuez à des projets open source pour démontrer vos compétences pratiques en analyse de données et en création de tableaux de bord.
  • Se faire connaître sur les plateformes spécialisées : Inscrivez-vous sur des sites d'emploi et des plateformes freelances dédiés aux métiers de la data, comme freelance-informatique.fr, la plateforme n°1 sur les métiers de l’IT, pour augmenter votre visibilité auprès des entreprises. Commencez par créer votre profil. Valorisez vos compétences. Remplissez soigneusement toutes les informations. Vous pourrez être directement sollicités par des entreprises qui cherchent un consultant comme vous.
  • Réseauter : Participez à des événements, des conférences et des meetups dédiés à la data science et au big data pour rencontrer des professionnels du secteur et découvrir des opportunités de missions.
  • Proposer une veille technologique : Montrez que vous êtes à la pointe des dernières innovations en machine learning et en analyse de données pour attirer des entreprises à la recherche d'expertises de pointe.

Quelles sont les évolutions possibles pour ce métier ?

Avec l'ère du big data et l'importance croissante des données dans la stratégie des entreprises, un Data Analyst peut envisager plusieurs chemins de carrière :

  • Spécialisation : Après avoir acquis une expérience significative, le Data Analyst peut se spécialiser davantage dans des domaines pointus comme le machine learning, l'intelligence artificielle ou le big data, devenant ainsi un expert très recherché par les entreprises.
  • Data Science : Le métier data peut évoluer vers celui de Data Scientist, où les compétences en modélisation prédictive et en statistiques avancées seront davantage sollicitées. Cette transition nécessite souvent une formation data supplémentaire, notamment dans les méthodes de machine learning et d'analyse de données complexes.
  • Management : Il peut aussi aspirer à des postes managériaux tels que Lead Data Analyst, où il dirigera des projets et des équipes, ou même Chief Data Officer (CDO), un rôle stratégique au sein de l'entreprise pour piloter la gouvernance des données.
  • Business Intelligence : L'analyse des données étant au cœur des décisions stratégiques, un Data Analyst peut se diriger vers des rôles en Business Intelligence, en se concentrant sur la création de tableaux de bord et d'outils d'aide à la décision pour les dirigeants d'entreprise.
  • Consultant en données : Un Data Analyst peut devenir consultant, offrant son expertise à différentes entreprises sur des projets variés.
  • Enseignement et formation : Partager son savoir en devenant formateur ou enseignant dans des cursus spécialisés en data analytics est également une voie possible, contribuant à former la prochaine génération de professionnels de la data.
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Exemple de missions de Samson,
Data Analyst habitant le Val-de-Marne (94)

  • Position et fonctionnement : Data Analyst formateur, fonctionnement de l’équipe (mise en situation, travail d’équipe ou en groupe, présentation et cas pratiques avec supports)

    ECOLE NUMERIQUE WEBFORCE3 (LA ROCHELLE)
    Jan 2023 - Jan 2023

    Description du projet :
    Formateur des techniciens assistants informaticiens sur l'utilisation des équipements
    numériques & logiciels.
    Réalisations :
    • Utilisation des outils bureautiques et informatiques ;
    • Création de tableau de bord, data visualisation et technique d’analyse des tendances ;
    • Révolution informatique et fonctionnalités des équipements et logiciels mobiles ;
    • Gestion des informations massives, traitement et transformation de manière
    automatique ;
    • Navigateur Web et éléments de sécurité associés ;
    Environnement technique :
    Langage : HTTP, PHP, CSS et Java.
    Framework/technologie : Java
    BDD/serveur : ACCESS
    Intégration continue : XXXXX
    Outil/système : Microsoft office et Windows.

  • Position et fonctionnement : Data Scientist et Analyst, fonctionnement de l’équipe (agile Scrum et travail d’équipe)

    LABORATOIRE TREE – UPPA (Pau)
    Jan 2021 - Jan 2022

    Description du projet :
    Analyse de données du COVID 19 face à la transition environnementale et climatique.
    Réalisations :
    • Analyser de nouveaux ensembles de données pour la recherche alpha (données
    structurées et non structurées) et croisement des variables ;
    • Extraire les fonctionnalités pertinentes de ces ensembles de données pour aider les
    équipes de recherche et nettoyage des données ;
    • Concevoir des modèles de prédiction de données, à l'aide d'outils et de techniques de
    Machine Learning;
    • Réalisation de tests de cohérence et documentation de ses travaux ;

    Environnement technique : Langage : Python et R. Framework/technologie : XXXXX BDD/serveur : XXXXX Intégration continue : XXXXX Outil/système : SPSS, Excel et Microsoft office.
  • Position et fonctionnement : Data Analyst - Scientist / Chef accélérateur utilisation de la Data pour l’industrie, fonctionnement de l’équipe (agile Scrum, travail d’équipe, etc)

    Pierre Fabre Group (Gaillac)
    Jan 2021 - Jan 2022

    Description du projet :
    Étude du rendement du procédé d’obtention de la Vinorelbine
    Réalisations :
    Mission 1 : Data Prepocessing
    • Identification et compilation de toutes les sources de données disponibles ;
    • Définition des méthodes et techniques de traitement des données volumineuses;
    • Nettoyage des données, scores extrêmes, valeurs aberrantes, estimation desparamètres,
    • Définition de méthodes de recherche, échantillonnage, analyse statistique, conclusions basées sur ces résultats ;
    • Transformer les données brutes en informations exploitables et utiles pour les services opérationnels ;
    Mission 2 : Analyse fonctionnelle, construction des courbes, traitement et analyse des séries
    chronologiques
    • Analyses factorielles, modèles de régression et classification;
    • Construction de courbes, analyse des profils des lots par capteur en fonction des
    paramètres et du temps ;
    • Echantillonnage, chargement et nettoyage des données ;
    • Visualisation, corrélation et analyse des tendances;
    • Analyse de saisonnalité, décomposition et modélisation économétrique;
    • Estimation, analyse, interprétation et discussions ;
    Mission 3 : MLOps : déploiement et diffusion de modèles, test et surveillance
    • Déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production;
    • Diffusion de modèles d’apprentissage automatiques;
    • Création de tableaux de bord pour une visibilité opérationnelle;
    • Tests efficaces pour les systèmes d'apprentissage automatique et validation ;
    • Surveillance de l'apprentissage automatique de la production: valeurs aberrantes,
    dérive, explications et performances statistiques.

    Environnement technique : Langage : Python et R. Framework/technologie : XXXXX BDD/serveur : Cloud Intégration continue : XXXXX Outil/système : Jupyter Notebook, Alteryx, JMP, R, Excel, PowerPoint, OneDrive, Teams, etc.
  • Position et fonctionnement : Data Analyst formateur, fonctionnement de l’équipe (travail d’équipe ou en groupe, cahier de l’ap...

    DIRECTION DE LA PROGRAMMATION (BÉNIN)
    Jan 2019 - Jan 2019

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Data Manager Informatica

INFORMATICA
02/05/2024
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