Zoom sur le data analyst : quel est son rôle ?

Une des conséquences majeures de notre évolution numérique est la masse importante de données qu’elle produit. Le stockage, le traitement et l’analyse de ces données ont fait émerger une catégorie de professionnels dits spécialistes des sciences de l’information. Parmi eux figure l’analyste de données, appelé couramment data analyst. Mais quel est son rôle ? Ses missions ? Ses domaines d’intervention ? Explications sur un métier prometteur.

Quel est le rôle du data analyst ?

Le data analyst, comme le sous-entend son nom, est un professionnel de l’analyse de données. Travaillant généralement pour des secteurs d’activité dont la croissance repose sur l’analyse de données, il permet de guider les actions à mener. Il extrait les données issues du flux que génère directement et indirectement l’entreprise. Le data analyst se charge ensuite de les étudier et de les interpréter dans un langage accessible, afin que les décideurs puissent adapter leur business. Son sens de l’observation lui permet de soumettre des recommandations pertinentes.

Quelles sont les formations adaptées au métier de data analyst ?

Pour prétendre au métier de data analyst, certaines compétences spécifiques vous aideront à évoluer professionnellement. La maîtrise des techniques statistiques et de datamining ( SASS, SPSS…) et des outils de web analytics figurent parmi les savoirs indispensables. Des connaissances juridiques et réglementaires de la gestion des données sont également requises. Le data analyst doit, par ailleurs, faire preuve d’une aisance rédactionnelle et d’une bonne capacité de synthèse. Parler anglais couramment est un atout favorable à l’exercice de ce métier.

Un diplôme bac+4 ou bac+5 est généralement requis, de préférence en études statistiques, en ingénierie informatique ou en marketing. Toutefois, il est courant de compléter ses études par une formation dédiée au métier de data analyst. Vous trouverez des formations en ligne de qualité en cliquant ici pour vous former métier de data analyst.

Pourquoi choisir ce métier du numérique ?

Le monde actuel fait face à un déluge d’informations et de données qui se présentent sous de nombreuses formes. On distingue les données confidentielles commerciales ou gouvernementales, les mégadonnées, les données de recherche (dans le cadre universitaire) et les données ouvertes liées au web sémantique. Face à cette masse d’informations, il est difficile pour un profane de s’y retrouver. Le data analyst travaille le plus souvent sur les mégadonnées, ces données massives produites par des méthodes automatiques, ce qui explique sa croissance exponentielle.

Il fait partie des emplois d’avenir et est l’objet d’une large demande de la part des entreprises.

femme devant des données data

Quelles sont les missions du data analyst ?

Entre la production de données et leur transformation sous la forme de solutions viables, le data analyst intervient notamment en :

  • gérant les différentes technologies spécifiques au Big Data,
  • mettant en place une base de données qu’il administrera,
  • optimisant la segmentation client au travers de données de consommation,
  • définissant la cible des campagnes marketing,
  • déterminant les tendances d’achat et de consommation.

Quel salaire pour un data analyst ?

En début de carrière, le salaire annuel se situe entre 35 000 et 40 000 euros. Un data analyst confirmé peut prétendre à un salaire entre 55 000 et 65 000 euros et gagner jusqu’à 80 000 euros annuel en fin de carrière.

Se former au métier de data analyst sur databird.co

Pour ceux qui envisagent de se spécialiser ou de se perfectionner dans le métier de data analyst, il est possible de se renseigner avec data-bird.co, un site qui propose une formation approfondie adaptée aussi bien aux débutants qu’aux professionnels cherchant à élargir leurs compétences.

Cette formation en ligne aborde une large gamme de sujets cruciaux dans le domaine de l’analyse de données, y compris les bases de la collecte et de l’analyse des données, ainsi que des techniques plus avancées telles que le datamining et la modélisation statistique.

Conçue pour être interactive, elle inclut des modules pratiques, des études de cas tirées de situations réelles et des opportunités de collaboration avec des experts et autres apprenants. Cette approche pédagogique assure non seulement l’acquisition de compétences pratiques, mais aussi une compréhension approfondie des défis actuels et futurs dans le secteur des données.

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