Pourquoi devenir un Data Analyst est-il si prisé ?

data analysts lors d'une formation bootcamp

De plus en plus d’entreprises recherchent des Data Analysts. Avoir une formation Big Data avec une spécialisation dans l’analyse de données est en effet la garantie d’une belle carrière dans le secteur des technologies de l’information (IT).

Comment se former au métier du Data Analyst ?

Depuis ces dernières années, le Big Data est au cœur des sujets que de nombreuses universités et grandes écoles ont commencé à inclure cette spécialité dans leur cursus. En outre, des formations de Data Analyst en bootcamp se sont multipliées afin de répondre à la demande croissante des entreprises. En effet, un diplôme universitaire n’est pas uniquement le Graal ouvrant toutes les portes des entreprises à la recherche de Data Analysts.

Un bootcamp dans les métiers du Big Data est un modèle pédagogique efficace et les nombreux experts en analyse de données placés dans de multiples Startups et grandes entreprises de l’IT en sont la preuve. Cette alternative à la formation académique consiste simplement en une formation de courte durée durant laquelle les étudiants et futurs Data Analysts se dotent des compétences nécessaires pour décrocher un emploi dans leur spécialisation.

Pour ceux qui ne savent pas encore ce que sont les métiers du Big Data (dont le Data Analyst), il s’agit des moyens de rendre toutes les données acquises dans l’environnement numérique compréhensibles et utiles pour les entreprises. Comment ? À travers leur analyse et leur gestion. De cette façon, elles peuvent être appliquées à différents domaines tels que le marketing, le commercial, la relation client, la production…

Le Data Analyst travaille pour cela avec des méthodologies de business intelligence et des outils logiciels spécifiques.

Quelles sont les opportunités d’emploi pour un Data Analyst ?

En tant que nouveau métier, le Data Analyst est en plein essor. La raison est que les entreprises ont besoin de collaborateurs spécialisés dans le Big Data pour pouvoir donner une bonne réponse à leurs clients et être compétitives sur le marché.

Les personnes formées au Big Data (Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer…) travaillent souvent en tant qu’analystes de données numériques qualitatives et quantitatives pour une entreprise. Cela leur permet d’obtenir des informations fiables, pertinentes et de qualité afin que la prise de décision soit plus rapide et plus précise.

Un autre poste qu’occupent ces personnes est celui de Chief Data Officer (CDO) qui en plus du Big Data doit avoir une formation en informatique afin de mener à bien la stratégie commerciale la plus aboutie.

Mais, en fonction d’autres formations qu’ils ont suivies pour compléter leurs qualifications, les Data Analysts peuvent également travailler en tant que consultants ou experts en sécurité numérique.

Quelles sont les compétences qu’un Data Analyst doit avoir ?

Le profil d’un Data Analyst est l’un des plus demandés aujourd’hui. En effet, de nombreuses entreprises et organisations qui disposent déjà d’une grande quantité de données ont déjà entamé le processus de transformation numérique. Mais, elles ne savent pas comment les exploiter.

Pour pouvoir extraire, traiter et regrouper des données, un Data Analyst doit avoir une bonne formation mathématique et statistique. Il doit aussi connaître des outils tels que Python et maîtriser les technologies basées sur des frameworks de Big Data tels que Hadoop.

Un Data Analysts travaille en étroite collaboration avec des bases de données relationnelles. Par conséquent, il doit se familiariser avec les technologies basées sur SQL comme MySQL et PL/SQL.

Du point de vue des compétences sociales, un analyste de données doit avoir de bonnes compétences en communication, une pensée logique et critique, des compétences de synthèse ainsi qu’une bonne planification et un bon contrôle.

Quelles sont les exigences pour être un bon Data Analyst ?

Avoir des compétences n’est pas uniquement la seule condition pour devenir un expert en analyse de données. Généralement, elles doivent s’accompagner de quelques aptitudes et un certain niveau de professionnalisme.

          Vision d’entreprise pour connaître le secteur et l’activité de l’entreprise pour laquelle il travaille et utiliser cette connaissance pour identifier les problèmes qui peuvent être résolus en analysant et en traitant les données.

          Compétences analytiques et créatives pour être méthodique, systématique et créatif pour pouvoir effectuer le travail de manière exhaustive et trouver des solutions aux problèmes ou aux besoins de l’entreprise grâce à l’analyse et au traitement des données.

          Capacité à synthétiser afin d’observer les données et en extraire les informations utiles et pertinentes.

          Esprit critique : capable de remettre en question les données et ainsi développer des conclusions basées sur celles-ci.

          Base technologique et « Machine Learning » pour la conception d’algorithmes, la prise en main de divers langages de programmation et bases de données…

          Connaissance des systèmes de stockage distribués

          Expérience dans la conception et la création de tableaux de bord, en particulier de Business Intelligence.

          Communicatif sur le plan professionnel pour être capable d’expliquer les résultats des travaux aux managers et dirigeants.

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