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.
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.
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.
Voici un aperçu des missions clés associées à ce métier :
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.
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.
Voici un aperçu des compétences à acquérir pour obtenir cette rémunération :
Pour se former au métier de Data Analyst, plusieurs parcours sont envisageables.
Voici quelques étapes clés pour recruter un Data Analyst compétent :
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.
Voici quelques conseils pratiques :
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 :
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.
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 ;
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.