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Formation Data Analyst – le guide complet : prérequis, prix, débouchés

Une formation Data Analyst permet d’accéder au métier très recherché d’analyste de données. Découvrez tout ce que vous devez savoir : pré-requis, compétences à acquérir, salaire, débouchés, meilleures formations…

Face à l’explosion du volume de données générées par les nouvelles technologies, le rôle d’analyste de données occupe une place de plus en plus importante en entreprise. Ce métier très recherché permet d’accéder à un salaire élevé, dans tous les secteurs d’activité.

Toutefois, pour accéder à cette profession, il est nécessaire d’acquérir un ensemble de compétences techniques. Il est donc indispensable de suivre une formation de Data Analyst.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse de données consiste à extraire des informations pertinentes à partir de données brutes. Ces informations peuvent être les tendances du marché, les attentes des consommateurs, les pistes d’innovation ou encore les performances de l’entreprise.

La première étape consiste à collecter les données en provenance de plusieurs sources et à les agréger dans une base de données. Elles peuvent être collectées sous une forme structurée, semi-structurée ou non structurée.

Il s’agit ensuite de les nettoyer, de les transformer, puis de les transformer en informations exploitables. Une fois analysées, les données peuvent être présentées sous forme de représentations visuelles telles que des graphiques ou des diagrammes. C’est la  » Data Visualization  » ou visualisation de données.

Plusieurs outils et techniques peuvent être utilisés au cours de ce processus. Pour le mener à bien, il est nécessaire de faire appel à des professionnels qualifiés maîtrisant ces compétences. Le secteur de la Data Science regroupe plusieurs métiers, dont celui de Data Analyst.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Désormais, les entreprises de toute envergure et de tous les secteurs génèrent et collectent des données. Il peut s’agir du  » feedback  » des clients en provenance des sites web, des réseaux sociaux ou des boutiques de e-commerce. Elles peuvent aussi provenir d’objets connectés, d’études de marché ou de capteurs dédiés au suivi des opérations logistiques.

Un Data Analyst est un professionnel qui collecte, traite et analyse ces larges ensembles de données. Grâce aux résultats de ses analyses, l’entreprise peut améliorer l’expérience client, développer de nouveaux produits et services, ou encore réduire les coûts de transport. Les possibilités sont illimitées.

Rôle et responsabilités du Data Analyst

Le rôle d’un Data Analyst implique de nombreuses responsabilités. En amont, il doit comprendre les objectifs et les défis de son entreprise. En fonction de ces buts à atteindre, il peut collecter les données adéquates.

Ensuite, son rôle est d’écrire des requêtes SQL complexes et des scripts pour rassembler, stocker, manipuler et extraire des informations à partir de bases de données relationnelles comme MS SQL Server, Oracle DB ou MySQL.

Les données sont collectées à partir de multiples sources, et organisées afin d’en tirer des informations. C’est le  » Data Mining « . Vient ensuite l’étape du nettoyage et de la transformation dans un format adapté à l’analyse. C’est le  » Data Cleansing « .

À l’aide d’outils analytiques et statistiques, tels que des langages de programmation, le Data Analyst examine ensuite les données en profondeur. Il utilise ensuite des packages et bibliothèques de code pour détecter des tendances et des patterns et découvrir des informations utiles.

L’analyste de données prépare ensuite des rapports sur ses trouvailles à l’aide d’outils de Data Visualization. Ces rapports ont pour but de guider les leaders dans leurs prises de décision.

Tout au long du processus d’analyse de données, le Data Analyst coopère et interagit avec les managers, les développeurs, et les Data Scientists. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes, afin de cerner et de répondre aux besoins réels de l’entreprise.

Quelles sont les compétences du Data Analyst ?

Afin de remplir son rôle, le Data Analyst doit posséder un large portefeuille de compétences. Il doit tout d’abord connaître et comprendre le domaine d’activité de l’entreprise où il travaille.

Ce professionnel maîtrise aussi les langages de programmation comme Python, R et JavaScript, puisqu’il utilise le code informatique au quotidien. Par ailleurs, il manie aussi les outils d’analyse de données comme les requêtes SQL, Microsoft Excel ou Matlab afin d’analyser les tendances.

Le Data Analyst possède aussi de solides notions en statistiques et en algorithmes de Machine Learning, qu’il utilise pour ses analyses de données. Enfin, les outils de Data Visualization comme Tableau, QlikView ou Power BI n’ont aucun secret pour lui.

L’analyste de données détient aussi des qualités personnelles, comme la communication et l’esprit d’équipe. Ces caractéristiques sont utiles pour la collaboration et pour partager les résultats de ses analyses.

Quel est le salaire d’un Data Analyst ?

Le salaire d’un Data Analyst est généralement élevé. Aux États-Unis, selon Glassdoor, le salaire annuel est de 43 000 dollars au minimum et 95 000 dollars au maximum. En France, la fourchette s’étend de 35 000€ à 60 000€ par an.

Le nombre de postes à pourvoir ne cesse d’augmenter dans tous les secteurs, face à l’augmentation exponentielle du volume de données dont disposent les entreprises. Toutes les organisations recrutent des Data Analysts, y compris les géants comme Amazon, Microsoft, Google, Facebook ou Apple.

Les formations Data Analyst

Il existe de nombreuses options pour acquérir les compétences de Data Analyst. Il est possible de suivre une formation universitaire ou de s’inscrire dans une école privée afin de suivre un cursus traditionnel.

Toutefois, le plus judicieux est d’opter pour une formation en ligne. En France, le leader des formations Data Analyst est l’entreprise DataScientest. Le parcours d’analyste de données peut être effectué au format BootCamp afin d’acquérir rapidement les compétences, ou au contraire en Formation Continue pour progresser peu à peu et continuer son activité en parallèle.

Outre ces formations, vous pouvez aussi opter pour des certifications professionnelles proposées par les éditeurs d’outils logiciels et fournisseurs de services Cloud. Enfin, des plateformes comme Kaggle ou GitHub vous permettent d’apprendre en contribuant à des projets ouverts.