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Comment réussir sa reconversion en Data analyst ?

De plus en plus de salariés en reconversion se tournent vers le métier de Data analyst. Selon le rapport « Data Protection Index » de Dell EMC, le volume des données en France a progressé de 701% entre 2018 et 2020 ! Les métiers d’analyse de données sont donc de plus en plus prisés au sein des entreprises. Pourtant, beaucoup de personnes n’osent toujours pas se tourner vers le métier de Data analyst car souvent perçu comme trop technique. En réalité, les compétences requises pour devenir Data analyst sont accessibles à tous les profils. Découvre dans cet article comment et pourquoi se reconvertir en Data analyst, un métier polyvalent et épanouissant.

Reconversion data analyst
Table des matières

Pourquoi se reconvertir en Data analyst?

Le Data analyst est responsable de l’analyse de la donnée de l’entreprise. De cette analyse, il dégage des observations business et des indicateurs utiles. Ce métier est aujourd’hui de plus en plus attractif pour de nombreuses raisons.

Un métier au coeur de l’entreprise

Les données sont une mine d’or pour les entreprises qui savent comment les exploiter. 

Pour cela, les entreprises cherchent de plus en plus à conduire des stratégies data driven 

Ce type de stratégie se base sur les données pour orienter la prise de décisions. Cela permet d’avoir un coup d’avance sur la concurrence et aussi d’être plus performant car les données sont objectives.

Pourtant, entre la masse de données collectée et la prise de décision, il y a un travail de Data analyse à faire. Les dirigeants manquent de temps et de compétences pour analyser ces bases de données “brutes” afin de mettre en évidence les tendances ou les informations pertinentes. Il faut réellement des compétences techniques et une formation pour être capable de donner du sens à un grand volume des données.

Data analyst

Le Data analyst occupe justement ce rôle dans l’entreprise. Sa place est importante car ses analyses facilitent la compréhension des données générées ou captées par l’entreprise. En présentant les données sous la forme de graphiques ou d’indicateurs simples, il permet aux décideurs de piloter leur activité de manière éclairée

Tous les départements d’une entreprise peuvent d’ailleurs tirer parti d’une bonne gestion des données. A l’instar du département marketing par exemple. Le Data marketing permet de suivre les tendances d’un marché, de mesurer la satisfaction de ses clients (ou ceux de ses concurrents) etc… et donne ainsi un avantage considérable à l’entreprise! 

La formation de DataBird permet une reconversion rapide vers ce métier en plein essor. A temps plein ou à temps partiel, tu peux te reconvertir en Data analyst en quelques semaines

Découvrir la formation Data analyst

Pour apporter un maximum de valeur à son entreprise, un Data analyst doit détenir des compétences techniques et des qualités humaines. L’un ne peut se dispenser de l’autre.

Un métier technique et humain

Comme nous l’avons expliqué, un Data analyst doit être capable d’aider tous les départements d’une entreprise à tirer parti de leurs données. Il doit faire preuve de technicité, sans oublier le côté humain du métier. 

D’un côté, ses compétences techniques lui permettent de manipuler une grande quantité de données. De l’autre, ses qualités humaines lui permettent de restituer son analyse à ses collaborateurs, quel que soit leur niveau d’expertise.

Data analyst en entreprise

La balance entre ces deux facettes du métier est indispensable. Si un Data analyst présente à ses collaborateurs trop de choses différentes ou trop d’indicateurs de performances, il risque de les noyer dans un flux de données indigeste. Cela peut même rendre la prise de décision difficile.

Pour rendre ce grand volume de données compréhensible, un Data analyst doit faire un tri afin de ne retenir que les plus pertinentes. Il doit aussi savoir s’appuyer sur les bons KPI, c'est-à-dire des indicateurs de performance parlants. 

Ces qualités humaines sont aussi des clés qui permettent de comprendre les attentes de ses collaborateurs et de s’adapter à leur niveau technique.

Il peut arriver par exemple qu’un Data analyst doive concevoir un tableau de bord pour l’une des équipes de son entreprise. Par exemple, si la demande vient du directeur financier, il sait que c’est une personne habituée aux acronymes spécifiques de son métier. Le Data analyst peut donc présenter l’évolution des indicateurs de finance usuels (comme l’EBE, l’EBITBA et autres…) dans son tableau de bord financier.

En revanche, s’il doit concevoir le tableau de bord pour un DRH, il utilise alors des indicateurs moins techniques et plus généraux. Dans ce cas, la maîtrise de la data visualisation sera particulièrement importante.

Pour mieux comprendre les qualités qui permettent de réussir une reconversion en tant que Data analyst, découvre les témoignages de nos alumnis.

Tu l’as compris, se reconvertir en Data analyst après quelques années d’expériences peut être un avantage ! Ce profil hybride peut t’aider à collaborer avec les différentes équipes. Il n’est jamais trop tard pour devenir un spécialiste de la data ! 😉 

En plus de tous ces avantages, les perspectives d’évolution de carrière sont aussi intéressantes lorsqu’on est formé à la Data analyse.

Des perspectives de carrière intéressantes

Evolution de carrière en tant que data analyst
Près de 90% des salariés français sont convaincus que la maîtrise des données est essentielle à la réussite professionnelle. 

Source : The Data Literacy Project

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Les entreprises comme les salariés en sont conscients, la demande est très forte dans ce secteur. Cette tendance est à la hausse de manière structurelle, il y a de plus en plus de data à traiter. Par conséquent, une personne formée à la Data analyse a un réel avantage et les perspectives de carrières sont très intéressantes.

Aujourd’hui, les Data analysts sont encore peu nombreux. Pourtant, devenir Data analyst ouvre les portes de nombreuses entreprises ! Se former à l’analyse de données permet d’entrer dans des secteurs d’activité qui auraient été difficiles d’accès autrement.

En effet, c’est un ensemble de compétences que tu peux combiner avec celles acquises au cours de ton expérience passée. Tu acquiers ainsi un profil hybride particulièrement attirant sur le marché du travail.

Par exemple, Anna a suivi la formation DataBird avec l’objectif d’acquérir des compétences plus techniques et plus de responsabilités dans le domaine du marketing digital. Après quelques années d’expérience en tant que media trader, elle est devenue senior Data analyst chez Dailymotion.

Se former à la data analyse permet aussi d’accéder à d’autres métiers plus techniques de la data. 

En effet, en devenant Data analyst, tu apprends à travailler avec d’autres profils techniques. Tu acquiers ainsi l’expérience nécessaire pour t’orienter vers une spécialisation plus technique. En plus de t’ouvrir les portes de nombreuses entreprises, la data analyse ouvre les portes à d’autres métiers de la data science, comme Data scientist ou Data engineer !

Tu peux  lire le témoignage de Simon Alzra à ce sujet. Alumni du premier bootcamp, il est devenu data scientist chez Fifty Five quelques mois après sa formation Data analyst chez DataBird.

Quelle formation suivre pour réussir sa reconversion à la data analyse?

Il y a plusieurs voies pour devenir Data analyst. Les voies traditionnelles : étudier à  l’université jusqu'à obtenir un master dans la data ou s’inscrire dans une école spécialisée dans l’informatique. Ces formations sont pourtant longues, coûteuses et peu adaptées aux débutants. 

Suivre une formation universitaire

Diplomée en Data science

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Être diplômé d’un master Data analyst ou d'un master en data science est la voie la plus traditionnelle pour acquérir les compétences techniques nécessaires pour se reconvertir en Data analyst. On peut pourtant avoir du mal à se retrouver au milieu de tous les masters data proposés. Aussi, ces formations sont parfois très théoriques et éloignées du monde professionnel.

Des formations spécialisées data sont proposées par des prestigieuses écoles de commerce ( Hec Paris, ESSEC, ESCP…), et d’ingénieurs (Polytechnique, Centrale, Télécom paris…) ou des universités (Paris 8). L’accès à ces formations se fait souvent après avoir validé une année de Master en statistiques ou maths appliquées.

L’accès à ces formations est souvent conditionné à l'obtention d'un Master 1 ou d’une Licence.

L’avantage de se reconvertir en Data analyst après avoir acquis quelques années d’expérience professionnelle, c’est qu’on est opérationnel en entreprise beaucoup plus facilement. Ces profils-là comprennent aussi plus rapidement les enjeux en entreprise. 

Pour une reconversion, les cursus proposés par les formations “classiques” sont souvent incompatibles avec un emploi à plein temps. Mettre sa carrière pro en pause pendant plusieurs années n’est pas toujours une option viable ou souhaitable.

Suivre une formation accélérée à la data analyse

La formation à temps partiel de DataBird permet aux personnes en poste de se former en parallèle de leur emploi. En 12 semaines, tu acquiers les compétences opérationnelles grâce à une formation tournée sur les besoins opérationnels d’une entreprise.

Pour amorcer leur reconversion en tant que Data analyst, de nombreux apprenants s’inscrivent chez DataBird après quelques années d’expérience en entreprise. C’est par exemple le cas de Limamou, anciennement responsable des ventes et aujourd’hui devenu Data analyst en CDI chez Openclassroom

Avec DataBird, une entreprise peut par exemple former ses salariés à la data afin d’amorcer efficacement et durablement sa transition vers une stratégie data driven.

Les qualités nécessaires pour se reconvertir en tant Data analyst

Être curieux et avoir un bon esprit d’analyse

Le Data analyst doit explorer et analyser des données afin de délivrer des informations  à forte valeur ajoutée.

La curiosité et l’esprit d’analyse sont aussi importants que les compétences techniques. Les informations pertinentes sont parfois cachées dans un grand volume de données.

Justement, si tu es curieux d’en savoir plus sur le quotidien d’un Data analyst, tu peux te renseigner sur les outils ou les langages utilisés : Python, SQL, Google Data Studio, Tableau Software… Tu peux aussi télécharger le programme de la formation de DataBird !

Le Data analyst doit donc avoir de bonnes compétences techniques et faire preuve de curiosité et d’un fort esprit d’analyse. Aussi, il ne faut pas oublier que le travail qu’il produit doit être lu et compris par les demandeurs. La communication fait donc partie intégrante de son travail.

Être un bon communiquant

Une grande partie du travail du Data analyst est de communiquer les conclusions de son travail aux services de l’entreprise. Il est important d’adapter ta présentation à ton audience afin qu’elle suive facilement ton raisonnement. 

Malheureusement, il y a très peu de formations qui se concentrent sur la restitution de ce travail. C’est pourquoi les dernières semaines de la formation de DataBird sont consacrées à la réalisation d’un projet data. Le dernier jour, tu es immergé en condition réelle : tu disposes de 15 minutes pour restituer les conclusions de ton travail devant des professionnels.

Il faut bien être conscient qu’il y a un pas entre le travail technique et le travail de communication. L’art du Data storytelling est de plus en plus associé au cœur du métier de Data analyst. Cela consiste à raconter une histoire avec les données (plutôt que de les décrire) afin d’engager son audience.

Comme une image vaut mieux que mille mots, voici un diagramme qui montre bien la place du Data analyst et les qualités nécessaires pour le devenir.

Compétences data

On voit bien ici que le Data analyst est au croisement de la communication et de la technique (Mathématiques, statistiques, programmation…).

Cerner les enjeux business liés aux données

Environ 54 % des entreprises ont déclaré que les outils de business intelligence sont soit essentiels, soit très importants pour leurs initiatives actuelles et futures.

Source : Business Intelligence Statistics: State of the Market in 2022

A l’ère du Big data, les décideurs qui veulent implémenter une stratégie data-driven sont de plus en plus nombreux. Se reconvertir en Data analyst permet d’accompagner la transformation des entreprises en les aidant à prendre des décisions éclairées. La Business Intelligence fait partie intégrante du métier.

Analyse de données - Reconversion data analyst

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En effet, pour nettoyer, croiser et analyser correctement les données, un Data analyst doit avoir une bonne connaissance du fonctionnement de l’entreprise et de son marché. Il doit comprendre la ou les problématique(s) à résoudre et identifier les données qui vont l’aider à apporter une réponse pertinente. Maîtriser les enjeux business est indispensable si tu veux pouvoir impacter durablement la stratégie ou l’organisation d’une entreprise grâce à l’analyse de ses données. 

Finalement, le métier de Data analyst est un métier très intéressant et complet. On saisit d’autant plus l’attrait de cette spécialité lorsqu’on comprend les enjeux qui y sont liés. Avec une bonne motivation et une formation adaptée, tu peux réussir ta reconversion en Data analyst en quelques mois !

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