Devenez Data Analyst en 8 semaines

Un Data Analyst est un professionnel de la donnée chargé d’exploiter les informations brutes d’une entreprise pour en tirer des insights exploitables. Son rôle principal : collecter, nettoyer, analyser et interpréter les données afin d’aider à la prise de décision stratégique.

Concrètement, il transforme des tableaux de chiffres parfois obscurs en indicateurs clairs et parlants, que ce soit pour optimiser une campagne marketing, suivre la performance d’un produit ou identifier des opportunités de croissance.

Le métier est transversal : il travaille en lien avec les équipes marketing, produit, finance ou tech, et devient rapidement un maillon clé dans l’organisation. Sa force réside dans sa capacité à rendre les données compréhensibles et actionnables pour tous, même pour les non-techniciens.

Ces trois métiers travaillent avec la donnée, mais ils ont chacun leur spécialité.

• Le Data Analyst analyse les données existantes pour répondre à des questions business : "Quel canal marketing rapporte le plus ?", "Pourquoi les ventes ont baissé ce mois-ci ?".
• Le Data Scientist va plus loin : il utilise des algorithmes prédictifs et du machine learning pour anticiper les comportements futurs ou automatiser des tâches complexes.
• Le Data Engineer, lui, construit l’infrastructure technique qui permet de collecter, stocker et structurer les données à grande échelle. Il s’occupe de la tuyauterie de la data.

En résumé :

👉 Le Data Engineer prépare les données

👉 Le Data Scientist modélise

👉 Le Data Analyst interprète et raconte l’histoire

Ce sont trois métiers complémentaires, souvent amenés à collaborer sur les mêmes projets data.

Il y a également d'autres métiers complémentaires, qui peuvent aussi être amené à introduire une data governance dans l'entreprise !

Le cœur du métier d’un Data Analyst, c’est de transformer les données en leviers d’action concrets pour l’entreprise. Ses missions varient selon les secteurs, mais on retrouve toujours quelques grands piliers :

• Collecter les données depuis différentes sources (CRM, Google Analytics, ERP, bases SQL, etc.)
• Nettoyer et structurer ces données pour garantir leur fiabilité
• Analyser les tendances à l’aide de tableaux de bord, de statistiques descriptives ou d’outils de dataviz
• Créer des reportings automatisés pour suivre des KPIs business
• Formuler des recommandations stratégiques auprès des équipes décisionnaires

Il joue un rôle central dans le pilotage de la performance, l’optimisation de processus et l’identification d’opportunités business.

Bref, c’est lui qui permet à l’entreprise de ne plus piloter "à l’aveugle" mais grâce à la data. On appelle cela, être Data Driven

Pour être un bon Data Analyst, il faut un mix de compétences techniques, analytiques et business. Voici les plus importantes :

• Une bonne maîtrise d’Excel et des outils de datavisualisation comme Tableau, Power BI ou Looker Studio
• Des bases solides en statistiques et en analyse de données
• La capacité à écrire des requêtes SQL pour interroger des bases de données
• Des notions de Python ou R sont un vrai plus pour automatiser certaines analyses
• Une vraie curiosité business pour comprendre les enjeux des différentes équipes
• Des compétences en communication : savoir vulgariser les données et présenter clairement les résultats

Mais au-delà des outils, c’est surtout une rigueur analytique, une esprit critique et une vraie culture de la donnée qui font la différence !

Un Data Analyst s’appuie sur une boîte à outils bien fournie pour manipuler, analyser et visualiser les données. Voici les incontournables :

• SQL : la base pour interroger des bases de données relationnelles. C’est l’outil n°1 du Data Analyst.
• Excel / Google Sheets : toujours utiles pour les analyses rapides ou les tableaux croisés dynamiques.
• Power BI, Tableau, Looker Studio : pour créer des dashboards interactifs et visuellement impactants.
• Python (avec des librairies comme Pandas, NumPy, Matplotlib) : pour automatiser des analyses ou manipuler des gros volumes de données.
• GitHub : de plus en plus utilisé pour versionner son code, collaborer et documenter ses projets data.
• CRM, ERP, outils métiers : pour capter des données comportementales, marketing ou commerciales.

À noter : la maîtrise de ces outils dépend du niveau de maturité data de l’entreprise. Dans une startup, on touche à tout. Dans un grand groupe, on se spécialise souvent sur certains outils.

Pas obligatoirement, mais c’est fortement recommandé. Un Data Analyst peut débuter avec peu de code, surtout s’il utilise des outils no-code ou low-code comme Power BI ou Excel. Mais pour aller plus loin dans l’analyse, il faut vite mettre les mains dans :

• SQL, indispensable pour interroger les bases de données. C’est la priorité n°1.
• Python, très utile pour automatiser des tâches, traiter des données à grande échelle ou faire des analyses plus avancées.

Aujourd’hui, savoir coder permet d’être plus autonome, plus efficace et plus attractif sur le marché de l’emploi. Même si tu n’as pas un profil "tech" à la base, les bases de la programmation sont accessibles avec la bonne formation et de la pratique.

Donc non, ce n’est pas un frein pour débuter. Mais oui, ça devient vite un levier de différenciation énorme.

Il n’existe pas de parcours unique pour devenir Data Analyst. Traditionnellement, ce sont des profils issus de formations bac+3 à bac+5 dans les domaines suivants :

• Statistiques
• Informatique
• Mathématiques appliquées
• Économie ou gestion

Mais avec l’essor des métiers de la data, de plus en plus de personnes en reconversion professionnelle ou issues de secteurs non techniques accèdent à ce métier grâce à des formations intensives et professionnalisantes.

Ce qui importe réellement, c’est votre maîtrise des outils, des méthodes analytiques, et votre capacité à valoriser la donnée à travers des projets concrets. Un portfolio solide peut parfois peser plus qu’un diplôme.

En résumé : un bac+5 peut être un atout, mais ce n’est plus une obligation pour accéder au métier de Data Analyst.

Oui, il est tout à fait possible de devenir Data Analyst sans diplôme classique, à condition de se former sérieusement et de prouver ses compétences. De nombreuses personnes en reconversion réussissent à intégrer ce métier grâce à des formations courtes et professionnalisantes, comme celle proposée par DataBird.

Ce qui compte avant tout, c’est votre capacité à résoudre des problématiques business à partir des données, à manipuler les outils comme SQL, Power BI ou Python, et à présenter des résultats clairs et pertinents.

Si vous êtes autodidacte, que vous avez construit un portfolio de projets (dashboard, étude de cas, analyse exploratoire…), et que vous savez défendre vos choix d’analyse, vous pouvez tout à fait convaincre un recruteur.

La data est un secteur très ouvert, où les preuves de compétence ont souvent plus de poids que le parcours académique.

Oui, un Data Analyst peut tout à fait exercer en freelance. C’est même un modèle de plus en plus courant, notamment pour les profils expérimentés ou les personnes qui souhaitent garder une flexibilité totale dans leurs missions.

En tant que freelance, vous pouvez :

• Accompagner des PME ou startups qui n’ont pas d’équipe data en interne
• Intervenir ponctuellement sur des projets d’audit, de reporting ou de mise en place de dashboards
• Travailler en mission longue pour des grands groupes en renfort de leurs équipes existantes
• Proposer des services d’automatisation d’analyses ou de formation à la data

Le freelancing demande bien sûr une bonne autonomie, un réseau solide et la capacité à gérer plusieurs projets clients. Mais c’est une voie qui offre de belles opportunités si vous aimez varier les contextes et être votre propre boss.

En France, le salaire d’un Data Analyst varie selon l’expérience, la localisation et le type d’entreprise. Voici une fourchette indicative :

• Junior (0 à 2 ans d’expérience) : entre 30 000€ et 40 000€ brut/an
• Confirmé (2 à 5 ans d’expérience) : entre 40 000€ et 55 000€ brut/an
• Senior (5+ ans) : jusqu’à 65 000€ ou plus, notamment en région parisienne ou dans des grands groupes

À ces salaires peuvent s’ajouter des primes de performance, du télétravail, et parfois même des bonus sur résultats dans les boîtes orientées tech ou data-driven.

En freelance, le TJ (taux journalier) tourne généralement autour de 350€ à 600€ / jour selon le niveau et la complexité des missions.

Après une formation Data Analyst, plusieurs chemins professionnels s’ouvrent à vous, selon votre appétence technique, métier ou sectorielle. Voici les débouchés les plus fréquents :

• Data Analyst (classique) en entreprise, agence ou cabinet de conseil
• Business Analyst, plus orienté vers la stratégie et les problématiques métier
• Product Analyst, en lien étroit avec les équipes produit pour améliorer l’expérience utilisateur
• Data Consultant, souvent en ESN ou en freelance, pour accompagner des clients variés
• Évolution possible vers des rôles plus techniques comme Data Scientist ou Machine Learning Engineer (avec une montée en compétences en algorithmie et Python)
• Ou vers des rôles de management de la data : Lead Analyst, Head of Data, etc.

Avec la pénurie de talents dans la data, les opportunités sont nombreuses et les entreprises sont prêtes à recruter des profils opérationnels rapidement, surtout avec une formation appliquée comme celle de DataBird.

Se former chez DataBird, c’est faire le choix d’une formation pratique, à jour des réalités du marché, et pensée pour vous rendre opérationnel·le rapidement.

Voici ce qui fait la différence :

• Une pédagogie centrée sur la pratique intensive (projets réels, études de cas, dashboards à produire)
• Un apprentissage des outils les plus demandés : SQL, Power BI, Python, GitHub, etc.
• Un accompagnement personnalisé avec des mentors data expérimentés
• Des modules en lien avec les attentes concrètes des recruteurs (KPI, reporting, automatisation…)
• Une formation 100% à distance, flexible, et compatible avec une activité pro
• L’accès à une communauté active et bienveillante pour échanger, s’entraider, se motiver

En clair : DataBird forme des Data Analysts directement employables, pas des théoriciens. Et ça, les entreprises le remarquent.

Tout dépend de votre point de départ, mais en moyenne, il faut compter entre 3 et 9 mois pour devenir Data Analyst avec une formation intensive et bien structurée.

Chez DataBird, le parcours est conçu pour s’adapter à votre rythme :

• En 3 à 4 mois si vous êtes en immersion totale (full-time)
• En 6 à 9 mois si vous suivez la formation en parallèle d’une activité pro (part-time)

Ce temps inclut :

• L’apprentissage des fondamentaux techniques (SQL, Power BI, Python…)
• La réalisation de projets concrets à intégrer dans votre portfolio
• L’accompagnement sur la recherche d’emploi et la préparation aux entretiens

Pas besoin d’y passer plusieurs années : avec de la rigueur, de la pratique et une bonne pédagogie, vous pouvez devenir opérationnel rapidement.

Aujourd’hui, tous les secteurs recherchent activement des Data Analysts. Pourquoi ? Parce que la donnée est devenue centrale dans la prise de décision.

Voici quelques exemples d’entreprises qui recrutent régulièrement :

• Startups et scale-ups (ex : Doctolib, Swile, Qonto) pour piloter leur croissance grâce à la data
• Grands groupes (ex : LVMH, Orange, BNP Paribas) qui ont besoin de structurer et analyser d’importants volumes de données
• Cabinets de conseil ou ESN (ex : Capgemini, Accenture, Talan) pour accompagner leurs clients dans leurs projets data
• E-commerce & Retail (ex : Decathlon, Cdiscount, Carrefour) pour optimiser les ventes, la logistique ou le parcours client
• Secteurs publics ou associatifs, où la donnée permet de mieux allouer les ressources ou suivre l’impact

En résumé : dès qu’il y a des données à exploiter, il y a un besoin de Data Analyst. Et ce besoin ne fait qu’augmenter !

Le métier de Data Analyst peut être une vraie rampe de lancement vers plusieurs spécialisations, selon vos appétences :

• Data Scientist : si vous aimez les modèles prédictifs, les algorithmes et le machine learning
• Product Analyst : si vous préférez travailler au plus près des équipes produit et UX
• Business Intelligence Analyst ou Data Engineer, avec un focus plus technique sur les flux de données et l’automatisation
• Lead Data Analyst : un rôle plus stratégique et managérial, en encadrant une équipe ou en supervisant la stratégie data
• Et même des postes de Head of Data ou Chief Data Officer, pour piloter la vision data globale d’une entreprise

Avec l’expérience, vous pouvez aussi choisir de passer en freelance, devenir consultant ou même lancer votre propre structure , ou meme encore d’évoluer sur des postes de Data Scientist ou Data Engineer.

👉 Le point commun à tous ces parcours : la data est partout, et les entreprises investissent massivement dans ce domaine. Les perspectives sont donc larges, évolutives et très attractives.