Quelles sont les compétences Soft-Skills et Hard-Skills nénéssaires pour devenir Data Analyst en 2024 ?

Le métier de Data analyst t'intéresse, mais tu te poses encore des questions ? DataBird te présente toutes les compétences qu'un data analyst doit posséder afin d'être opérationnel.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
7/6/2024

Devenir Data analyst est un métier d’avenir, pourtant de nombreuses personnes hésitent à enclencher une reconversion professionnelle dans cette voie. La raison ? Elles ont peur de ne pas avoir le bon background académique pour réussir. Elles ont peur de ne pas avoir le bon profil.

Dans cet article, nous allons voir ensemble que devenir Data analyst n’est pas si difficile, que c’est à la portée de tous. A condition de maîtriser les bonnes compétences.

Le métier de Data analyst peut impressionner

La première réflexion que l’on se fait, après avoir découvert le métier de Data analyst, c’est : “ Ce métier semble très technique, je n’ai pas le bon profil”.

Il faut à la fois maîtriser des logiciels de programmation, de statistiques et aussi élaborer des dashboards visuels.

compétences data analyst

Face à tout ce charabia technique, on capitule.

On se dit que pour réussir dans le domaine du Big Data, il faut être un geek et en même temps un mathématicien. Et apparemment, certaines écoles qui forment aux métiers de la Big Data nous donnent raison.

Les conditions d’accès à leurs formations sont assez élevées.

Exemple de prérequis pour la formation data Science de l’ENSAE

exemples compétences

C’est démoralisant quand on lit cela. On se dit qu’on a pas le bon background académique pour rentrer dans ces programmes de formation, que notre profil ne sera jamais accepté.

Pourtant c’est une erreur de penser cela.

C’est vrai, ce type de profil est intéressant mais il n’est pas incontournable pour devenir Data analyst. Nous n’allons pas le nier, maîtriser certains principes en mathématiques et en informatique peuvent aider à se former au métier. Mais ce n’est pas une obligation.

Alors pourquoi les écoles ont des prérequis qui vont dans ce sens ?

Eh bien la raison est simple. Ces écoles visent le prestige. Par conséquent, le nombre de places disponibles pour se former dans ces établissements scolaires est limité et les prérequis sont élevés.

En réalité, pour devenir Data analyst il faut juste maîtriser les bonnes compétences.

Pour exercer le métier de Data analyst, il faut maîtriser une palette de savoirs et savoir-faire.

savoir-faire data analyst

La connaissance du secteur visé

Le rôle du Data analyst est d’aider son entreprise à prendre les meilleures décisions possibles, grâce à l’analyse de données. Que ce soit dans les secteurs de la santé, de la banque, du sport ou des RH, le Data analyst doit être force de proposition.

Connaître son environnement professionnel, les enjeux du secteurs et les problématiques rencontrées sont indispensables s’il veut performer dans

Il connaît le type de données à analyser, les périmètres et variables à prendre en compte, les niveaux de risques… Bref, la connaissance de son secteur d’activité lui permet d’avoir une analyse plus poussée des événements.

Les compétences techniques

Pour réaliser les missions qui lui sont confiées, le Data analyst mobilise plusieurs compétences :  

1. La collecte et le nettoyage des données

Pour cette première étape, le Data analyst va :

  • Récupérer différents types de données numériques auprès de différentes sources en utilisant des API et des techniques de web scraping.
  • Vérifier leur qualité en identifiant les erreurs de valeurs, en corrigeant les erreurs de saisie et en supprimant les doublons et les données non pertinentes.

2. L’analyse et l’exploration des données

A cette seconde étape, le Data analyst va :

  • Analyser les données
  • Réaliser des tableaux de bord ou des outils de reporting
  • Réaliser des tests statistiques sur les données.
  • Construire et tester des modèles statistiques (régression, forêt aléatoire…).
  • Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques.

3. La communication avec les équipes internes

Lors de cette troisième étape, le Data analyst va :

  • Participer aux réunions d’expression des besoins internes.
  • Comprendre précisément les problématiques métiers
  • Communiquer les résultats et les solutions avec les équipes métiers.
  • Présenter les résultats des analyses grâce à des outils de data visualisation.

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Les compétences comportementales

Au-delà des savoir-faire professionnels, il est primordial que le Data analyst fasse preuve de certaines compétences comportementales (soft skills), pour garantir la réussite de ses activités professionnelles.

La communication

Le rôle du Data analyst est d’accompagner les métiers et décideurs de l’entreprise à prendre des décisions plus éclairées; De ce fait, il doit être en mesure d’expliquer ses analyses et ses conclusions de manière claire et concise, tant à des collègues non techniques qu'à des dirigeants.

La curiosité

La curiosité pousse le Data analyst à poser des questions, à explorer les données en profondeur et à découvrir des tendances ou des informations inattendues. C’est une qualité qui fait la différence.

La pensée critique

Le Data analyst doit être capable d'analyser les problèmes de manière approfondie, d'évaluer les options et de prendre des décisions éclairées basées sur les données disponibles. Une prise de recul sur les éléments analysés est nécessaire, pour permettre au Data analyst d’aller dans la bonne direction.

L’adaptabilité

Le domaine de l'analyse de données évolue rapidement. Le Data analyst doit être prêt à s'adapter aux nouvelles technologies, aux méthodes et aux besoins de l'entreprise. Surtout s’il souhaite évoluer vers d’autres secteurs d’activité dans la suite de sa carrière professionnelle.

Les connaissances et la culture Data

Au quotidien, le Data analyst est confronté à plusieurs problématiques, qui le freinent dans la réalisation de ses missions professionnelles.

  • Difficulté à s’adapter au fonctionnement et méthodes de l’entreprise
  • Difficulté à analyser les données
  • Difficulté à réaliser certaines présentation de rapports

Pour les surmonter, il mobilise ses connaissances en Data analyse pour trouver rapidement des solutions.

Avoir une culture data offre de nombreux avantages.

  • Cela favorise la rigueur et la précision dans toutes les étapes du processus d'analyse. Contribuant à des analyses de meilleure qualité.
  • Cela encourage la créativité pour trouver de nouvelles façons d'explorer les données, d'identifier des relations et de résoudre des problèmes.
  • Cela favorise l'adaptabilité et l'apprentissage continu pour rester à jour avec les nouvelles technologies et méthodes.

Pour acquérir ces compétences, pas besoin de reprendre ses études.

Le marché de l’emploi est en tension, surtout dans le secteur du Big Data.

Comme expliqué dans l’article “le règne des diplômes sur le marché de l’emploi est terminé”, la pénurie de talents a redéfini les attentes des entreprises.

Désormais, elles cherchent des personnes compétentes, rapidement opérationnelles sur un poste de travail. Peu importe si les candidats possèdent un diplôme (licence, master…), du moment qu'ils maîtrisent les compétences techniques et comportementales du métier visé.

Chez DataBird, nous pouvons en témoigner.

Chaque année, des centaines de participants à notre Bootcamp Data analyse, deviennent Data analyst pour de belles entreprises françaises.

  • même s' ils n’ont pas de master
  • même s’ils n’ont pas un haut niveau en informatique ou mathématique
  • même s’ils n’ont pas suivi une formation qui dure 2 ans

Dans les 6 mois qui suivent la formation, ils sont 96% à avoir trouvé un emploi.

Comment est-ce possible ?

Comme nous venons de te le dire, ce qui compte c’est que tu maîtrises les compétences clés du Data analyst, très recherchées par les entreprises.

Chez DataBird, on te forme en 8 semaines intensives pour que tu puisses rapidement les acquérir. Grâce à une pédagogie orientée sur la réalisation de projets professionnels.

Le format Bootcamp permet d’apprendre en faisant, sans jamais s' ennuyer, comme cela peut-être le cas dans les formations longues. Dans ce type de formation, leur programme repose souvent sur de la théorie.

Nos alumnis ont réussi  à devenir Data analyst sans être mathématicien, ni informaticien.

C’est le cas de Lily et de Jimmy. Ils ne sont pas issus de filière mathématique ou informatique, et pourtant aujourd’hui ils ont réussi à devenir Data analyst.

En suivant seulement la formation Data analyst de DataBird.

Retrouvez le témoignage de Lily et le témoignage de Jimmy racontés en détails sur notre blog.

apprenants databird

Comme eux, de nombreux apprenants ont appris à maîtriser les méthodes et outils de la Data analyse. Voici la liste des principaux outils appris durant la formation.

Outils Utilité et avantages
SQL Permet d'extraire, de manipuler et d'analyser efficacement les données stockées dans des bases de données.
  • Extraction de données spécifiques : d'une base de données en fonction de critères tels que les conditions, les filtres et les jointures.
  • Manipulation de données : tri, sélection, filtrage, agrégation et transformation des données.
  • Agrégation et calculs : calcul des statistiques, des totaux, des moyennes, des sommes et d'autres mesures à partir des données.
  • Jointures : combination des données provenant de plusieurs tables en utilisant des jointures, ce qui permet d'obtenir des informations plus riches et complexes.
  • Filtrage et conditions des données : en fonction de conditions spécifiques, ce qui permet de se concentrer sur des sous-ensembles de données pertinents.
  • Nettoyage de données : suppression des doublons, en corrigeant les erreurs et en normalisant les valeurs.
  • Simplification des analyses : obtention des données nécessaires pour les analyses de manière efficace et ciblée.
  • Optimisation des requêtes : amélioration des performances d'exécution et accélération dans l'accès aux données.
  • Intégration avec d'autres outils : langages de programmation et outils d'analyse, ce qui permet de combiner les capacités de manipulation de données avec d'autres fonctionnalités.
Python Permet de manipuler, analyser et visualiser les données.
  • Manipulation de données : Pandas offre des outils puissants pour importer, nettoyer, transformer et analyser des données sous différentes formes.
  • Analyse statistique : des bibliothèques telles que SciPy et StatsModels offrent des fonctionnalités avancées pour l'analyse statistique, y compris des tests d'hypothèses, des modèles de régression, etc.
  • Visualisation des données : plusieurs bibliothèques sont disponibles pour la visualisation des données, permettant de créer des graphiques statiques et interactifs pour représenter les tendances et les modèles.
  • Intégration avec d'autres outils : ce qui permet d'automatiser des tâches, de connecter des bases de données et d'interagir avec des API.
  • Traitement de données volumineuses : grâce à ses capacités de parallélisme et à des bibliothèques comme Dask.
  • Personnalisation : création de solutions sur mesure en combinant des bibliothèques existantes et en développant des fonctionnalités spécifiques à leurs besoins.
  • Automatisation : des tâches répétitives et création de flux de travail automatisés dans le processus d'analyse de données.
Tableau Software Permet de créer des visualisations interactives et des tableaux de bord à partir de données, ce qui permet de transformer des données brutes en insights visuels et faciles à comprendre.
  • Visualisation avancée des données : création d’une grande variété de visualisations graphiques et interactives, comme des graphiques, des tableaux croisés dynamiques, des cartes, des graphiques à bulles, etc.
  • Interactivité : exploration des données en filtrant, en forant, en zoomant et en cliquant pour obtenir des insights plus approfondis.
  • Intégration de données multiples : connexion à diverses sources de données, qu'il s'agisse de bases de données, de fichiers plats, de services web, d'API.
  • Personnalisation : en fonction des besoins spécifiques de l'audience, en ajustant les couleurs, les étiquettes, les axes, etc.
  • Analyse approfondie : calcul de champs calculés, les groupes, les ensembles, les calculs de tableaux croisés dynamiques.
  • Rapports automatisés : mise à jour automatique lorsque les données sous-jacentes changent, ce qui économise du temps et assure la cohérence.
Google Tag Manager Permet de gérer et déployer efficacement des balises de suivi sur un site Web sans avoir à modifier directement le code source du site.
  • Gestion centralisée des balises : gestion de toutes les balises de suivi en un seul endroit, ce qui facilite la maintenance et la mise à jour des balises.
  • Déploiement sans intervention de développement : ajout, modification ou suppression des balises sans avoir besoin d'accéder au code source du site.
  • Tests avant déploiement : fonctionnalités de prévisualisation et de débogage afin de tester les balises à produire.
Google Data Studio Permet de créer des rapports et des tableaux de bord visuels interactifs qui synthétisent et présentent les données de manière convaincante.
  • Visualisation des données : création des graphiques, tableaux, cartes géographiques, jauges… Centralisation des données : connexion de diverses sources de données (Google Analytics, Google Sheets, bases de données, fichiers CSV…).
  • Personnalisation : création des rapports qui correspondent aux besoins spécifiques de l'audience.
  • Automatisation des données : actualisation automatique à partir des sources de données connectées.
  • Rapports en temps réel : création des rapports en temps réel qui affichent les données les plus récentes au fur et à mesure qu'elles sont collectées.
  • Suivi de KPI : suivi des indicateurs clés de performance pour fournir des informations essentielles aux parties prenantes.
Google analytics Permet de collecter, analyser et interpréter les données liées au comportement des utilisateurs sur un site Web.
  • Suivi des performances du site : nombre de visiteurs, nombre de pages vues, temps passé sur le site…
  • Analyse du trafic : origine du trafic, profil des visiteurs…
  • Analyse du comportement des utilisateurs : interactions avec les éléments de la page, chemin de navigation…
  • Analyse des conversions et des objectifs : suivi des achats, des inscriptions, des téléchargements…
  • Analyse des pages : taux de rebond, temps passé…
  • Analyse démographique et géographique : la démographie des utilisateurs, leur emplacement géographique, l’appareil utilisé.
  • Analyse du suivi des événements : clic sur les boutons, visionnage de vidéos…
  • Analyse des campagnes marketing : sources du trafic, les mots clés, les annonces.

Tu as des doutes sur ton profil ?

Se former à un nouveau métier n’est pas une démarche facile. Forcément, on se pose tout un tas de questions, mais quand on ne connaît rien au Big data, c’est difficile de trouver les bonnes réponses.

Nous en avons conscience.

C’est la raison pour laquelle nous te proposons de réserver un créneau avec l’un de nos conseillers pédagogiques. Durant un petit entretien de 30 minutes, notre conseiller t’aidera à y voir plus clair dans ton projet professionnel.

promis, ce n’est pas un Data analyst test, mais juste une simple discussion.

On t’attends pour échanger 🙂

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