Comment choisir sa formation de data analyst ?

Envie de vous former à l’analyse de données ? Découvrez comment choisir la bonne formation Data Analyst !

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
15/5/2024

À l’heure où la collecte de données devient un enjeu fondamental dans les entreprises et en marketing, les Data Analyst sont rois. Réels spécialistes des chiffres et de l’analyse de données, ils mettent leur expertise et leur intelligence au service de la performance et du projet de l’entreprise. On entend beaucoup de choses sur ce monde mystérieux de la donnée. Mais en quoi ces métiers de la data consistent-t-ils réellement ? Comment peut-on se former et accéder à cette profession qui fait partie des métiers Data les plus en vogue ? Comment choisir sa formation Data Analyst ? On vous explique tout !

Qu’est-ce qu’un data analyst  ?

Ses missions

Le Data Analyst travaille au traitement et à l’analyse des données. Il utilise généralement des outils moins techniques que le Data Scientist. Il s’agit donc d’un poste plus accessible avec un projet davantage tourné vers les besoins opérationnels et marketing de l’entreprise, comme la réalisation de tableaux de bord.

les principales missions du métier de data analyst :

  • l’extraction de diverses sources de données ;
  • leur nettoyage en vue de leur exploitation par le marketing
  • leur analyse et modélisation ;
  • la communication des résultats pour aider à la prise de décisions sur un projet
  • la veille technologique.

Les qualités essentielles pour le métier de data analyst

L’analyste de données doit être rigoureux, méthodique et très bien organisé dans son métier. Il doit également avoir une fibre mathématique, statistique et logique afin d'amener de l'intelligence dans ses analyses.

Un bon analyste doit également faire preuve de qualités relationnelles. Il doit être à l’écoute de ses collaborateurs et des différents métiers, pour bien cerner leurs besoins, et être pédagogue afin que son expertise profite à tous dans l’entreprise. Il doit également comprendre les enjeux business et marketing de son entreprise afin de mener à bien un projet transverses entre tous les métiers.

Les compétences requises

compétences requises

Avant toute chose, le métier de data analyst n’est pas réservé aux ingénieurs de formation, il nécessite quelques pré-requis.. Cependant, pour l’exercer, il ne faut évidemment pas avoir peur des chiffres et être à l’aise avec les fondamentaux en mathématiques. Il doit également être capable d'amener de la réflexion et de l'intelligence dans les analyses de données qu'il mène lors d'un projet.

Ses principales compétences techniques sont la maîtrise :

  • des langages de programmation, Python et SQL principalement ;
  • des outils de l’analyse de donnée (Jupyter Notebook, DBeaver ou MySQL pour le traitement de données) ;
  • des outils de modélisation des données, et de restitution (Power BI, Tableau ou Google Data Studio). Pour cela, il faut maîtriser l’art du Data Storytelling et de la Data visualisation tout en ayant une fibre marketing dans un projet ou différents métiers sont impliqués.

Les perspectives de carrière

Il s’agit d’un métier de plus en plus attractif dans les entreprises. Cette compétence ouvre les portes vers des secteurs d’activité qui auraient été difficiles à intégrer autrement. En effet, les compétences du métier de data analyst sont encore assez peu répandues, ce qui limite la concurrence. Il est capable de de s'impliquer dans un projet global mêlant différents métier et services dans les entreprises.

Cette profession est souvent perçue comme une première étape vers les métiers plus techniques de la Data. De Data Analyst junior, on peut passer Data Scientist ou Engineer après quelques années d’expérience. C’est le cas de Simon Alzra, devenu Data Scientist après sa formation chez DataBird.



Les différentes formations de data analyst

Pour devenir Data Analyst, il est nécessaire de suivre une formation pour acquérir les compétences techniques nécessaires.

Les critères pour le choix d’une formation

Pour choisir sa formation data analyst, il faut évaluer différents critères :

  • Votre niveau et vos compétences en analyse de données : aisance avec l’informatique, les maths, ou avec les langages informatiques.
  • Les outils que vous utiliserez en entreprise : R, Python, SQL, Power BI…
  • Le contenu de la formation : théorique ou davantage appliqué, avec des cas pratiques, spécialisations, etc.
  • Le format, la durée et le rythme de la formation : format bootcamp intensif, à distance ou en présentiel, autoformation, formation de quelques jours à un parcours universitaire complet, etc.
  • Le prix de la formation et les possibilités de se faire financer.

Les formations

La voie la plus traditionnelle est de suivre un Master en Data, en université, école de commerce, d’ingénieur ou école spécialisée. Cette voie est longue, parfois très coûteuse et peu adaptée aux débutants ou aux personnes qui travaillent déjà.

Il existe aussi des formations en totale autonomie, en ligne sous la forme de MOOC via des sites de formation comme Coursera, OpenClassRoom, DataCamp… Certaines de ces formations sont certifiantes et reconnues sur le marché de l’emploi.

Il importe de noter qu’une formation en totale autonomie ne convient pas à tous les profils : il est d’ailleurs très fréquent d’interrompre son apprentissage par faute d’encadrement (taux de complétion de MOOC moyen entre 4 et 10 %). De plus, ces MOOC ne permettent pas toujours d’être immédiatement opérationnel.

En réaction, se sont développées des formations pour tous les niveaux et mieux adaptées à ces contraintes. C’est le cas des formations Data Analyst de DataBird, qui visent à se former rapidement à la Data, en présentiel ou en ligne, en temps plein, partiel ou au rythme choisi.

Chez DataBird, les formations sont accessibles à tous les profils (étudiant, salarié en reconversion ou curieux de la Data), avec un objectif : être directement opérationnel à la fin de la formation.

Et quand on dit formations, ce sont en réalité deux parcours qui s’offrent à vous :

La reconversion

reconversion data analyst

La Data analyse étant une compétence très valorisée sur le marché de l’emploi, il est très courant d’observer des reconversions professionnelles vers la Data.

Faire une reconversion Data Analyst permet de développer un profil hybride très recherché. Pour exceller à ce poste, cette double compétence technique et business est primordiale. On observe d’ailleurs de plus en plus de parcours hybrides, ou doubles diplômes entre des formations axées Data et des formations de management.

Le contenu de la formation

Dans la mesure où le terme d’analyste de données recoupe de très nombreuses réalités (degrés de complexité et domaines d’applications divers), chaque formation a sa spécialité.

Chez DataBird, nos formations forment à l’univers de la Data et ses enjeux pour les entreprises, à SQL et Python et à la Data visualisation. La formation se clôture avec la réalisation d’un projet data en équipe. Pour avoir un premier aperçu, vous pouvez suivre cette formation gratuite.

Faire financer sa formation

De nombreuses formations sont certifiantes et reconnues, ce qui permet aux salariés d’obtenir des financements via le compte personnel de formation (CPF). Il est aussi possible de se voir financer une partie ou la totalité de sa formation Data Analyst par le pôle emploi, via l’aide individuelle à la formation (AIF). Enfin, certains OPCO peuvent aussi contribuer à financer la formation.

Se former à DataBird, c’est suivre une formation éligible aux CPF et aux financements OPCO dans un organisme reconnu et certifié Qualiopi, gage de qualité pour les organismes de formation. Choisir DataBird, c’est également avoir accès à vie à la plateforme de e-learning.

La réalité du métier

Conditions de travail

Très concrètement, le Data Analyst en entreprise est généralement rattaché à la direction des systèmes d’information.

Il travaille principalement sur des horaires de bureau, sur ordinateur. Métier exigeant, il se peut que la charge de travail varie au fil des échéances et des besoins de l’entreprise ou des clients.

Tendances de recrutement

Être formé à la Data analyse fournit des perspectives de carrière très intéressantes. Tous les secteurs sont concernés : (e-)commerce, ingénierie, médias, finance, assurance, industrie, santé, etc.

Ils peuvent être recrutés directement en entreprise, ou appartenir à une Entreprise de Service Numérique. Il est aussi possible d’exercer cette profession en freelance – après quelques années d’expérience.

Se former à un tel poste est un pari gagnant, dans la mesure où il s’agit de l’un des postes où l’on recrute le plus en Data (et sur le marché du travail). Pour preuve, sur Linkedin France, il s’agit du troisième emploi le plus demandé. On dit d’ailleurs qu’il y a un poste de Data Scientist pour dix Data Analysts.

Le salaire d’un Data Analyst débute entre 35 000 € et 45 000 € brut annuel, et augmente rapidement selon la prise de responsabilité. Puisqu’il s’agit d’un poste qui recoupe diverses réalités, les statistiques de salaires sont à prendre avec des pincettes.

0-2 années d'expérience 2-5 années d'expérience 5-15 années d'expérience
35k - 45 k/an 55k - 65k/an + 80k/an

‍Perspectives de salaire, en moyenne

Choisir cette voie c’est également s’ouvrir les portes de marchés de travail à l’international. Ce poste ouvre également la voie vers une évolution vers d’autres postes de la Data, comme Data Manager.

Conclusion

Le Data Analyst est désormais un poste clé du monde de l’entreprise. Au-delà des compétences techniques, il a aussi une bonne connaissance des enjeux business liés à la data, et a des qualités relationnelles.

Avec ce poste en tension sur le marché de l’emploi, il est facile de trouver du travail, si l’on suit une bonne formation.

Chez DataBird, vous acquérez en quelques semaines de formation ces compétences tant recherchées en entreprise en France et à l’étranger. Éligible à plusieurs solutions de financement, elle s’adapte aux contraintes et au niveau de tous, et vise à vous rendre directement opérationnels.

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