En tant que cabinet de recrutement, nous travaillons en collaboration directe avec de nombreux annonceurs et agences spécialisées dans la Data & l'Analytics.
A ce titre, nous échangeons constamment avec des data analysts de tous niveaux de compétence et d'expérience. Des data analysts juniors ou intermédiaires mais aussi des profils d'experts data en recherche de CDI ou de missions freelance.
Je suis une entreprise qui recrute un data analyst et j'ai besoin d'aide pour mener à bien mon projet.
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Je suis un data analyst à l'écoute d'opportunités et souhaite me faire connaître auprès du cabinet de recrutement Digital Movers.
Dans l'univers du digital, le métier de Data Analyst est en constante évolution. À l'ère du numérique, les entreprises cherchent à mieux comprendre les données collectées afin de prendre des décisions éclairées pour leur croissance. C'est là que le Data Analyst entre en jeu.
Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?
Un Data Analyst est un professionnel chargé de collecter, traiter et analyser des données afin de fournir des informations exploitables aux entreprises. Concrètement, son travail consiste à comprendre les données brutes, à les nettoyer et à les organiser en utilisant des outils tels que SQL ou Python. Une fois les données organisées, le Data Analyst peut alors appliquer des modèles mathématiques et statistiques pour extraire des informations exploitables.
Quelles sont les compétences clés d'un Data Analyst ?
Pour exceller en tant que Data Analyst, il est important de posséder un ensemble de compétences techniques, analytiques mais aussi non techniques. Du côté des compétences techniques, on retrouve la connaissance des outils tels que SQL, Python, Excel, ainsi que des compétences en programmation. Les compétences analytiques, elles, incluent la capacité à comprendre les données, à résoudre les problèmes et à communiquer efficacement les résultats à un public non technique. Quant aux compétences non techniques, citons la capacité à travailler en équipe, la communication, la gestion de projet et la pensée critique.
Quel parcours d'études classique pour devenir Data Analyst ?
Il n'y a pas de parcours d'études classique pour devenir Data Analyst. Cependant, la plupart des Data Analysts ont une formation en informatique, en statistiques, en mathématiques ou en ingénierie. Certaines certifications en science des données sont également utiles pour acquérir des connaissances supplémentaires. C'est le cas de la certification Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate ou la certification Google Data Analytics Professional Certificate.
Quels sont les outils utilisés par un Data Analyst ?
Les outils utilisés par un Data Analyst varient en fonction des tâches spécifiques à accomplir. Voici quelques-uns des outils les plus couramment utilisés :
- SQL (Structured Query Language) : un langage de programmation utilisé pour la gestion de bases de données relationnelles. Les Data Analysts utilisent SQL pour extraire, manipuler et analyser des données dans les bases de données.
- Python : un langage de programmation très apprécié pour l'analyse de données en raison de sa syntaxe simple, de ses vastes bibliothèques de données et de son écosystème actif. Les Data Analysts utilisent Python pour le nettoyage de données, l'analyse statistique, la création de modèles prédictifs, et la visualisation de données.
- Excel : une feuille de calcul utilisée pour organiser, analyser et visualiser des données. Les Data Analysts utilisent Excel pour effectuer des calculs et des analyses de base de données, pour créer des tableaux de bord et des graphiques.
- Tableau : une plateforme de visualisation de données utilisée pour créer des graphiques interactifs, des tableaux de bord, et des rapports. Les Data Analysts utilisent Tableau pour visualiser des données et pour communiquer des résultats aux parties prenantes.
- R : un langage de programmation populaire pour l'analyse de données et la modélisation statistique. Les Data Analysts utilisent R pour créer des graphiques, effectuer des analyses statistiques, et créer des modèles prédictifs.
- Hadoop : un framework open source utilisé pour le stockage et le traitement de données volumineuses. Les Data Analysts utilisent Hadoop pour le traitement distribué de données volumineuses.
- Apache Spark : un framework open source pour le traitement de données en temps réel et le traitement de données volumineuses. Les Data Analysts utilisent Spark pour le traitement distribué de données et l'analyse en temps réel.
Quel est le salaire moyen d'un Data Analyst en 2024 ?
De notre expérience parmi nos missions de consulting et nos recrutements dans le domaine de la data, voici les fourchettes de salaires observées pour un poste de data analyst :
- Junior : 30 – 40 K€ annuels bruts
- Intermédiaire : 40 – 50 K€ annuels bruts
- Senior : 50 – 65 K€ annuels bruts
Comme souvent, la fourchette de salaire est très variable en fonction du type d'entreprise, de la localisation et de la seniorité du candidat. On notera également que le niveau d'expertise technique, notamment en SQL et Python permet généralement de tirer le salaire vers le haut.
