Que fait un data analyst ? Guide des carrières 2025

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Les data analysts collectent, nettoient et interprètent des ensembles de données afin de résoudre un problème ou de répondre à une question, comme Quel type de clients une entreprise devrait-elle cibler dans sa prochaine campagne publicitaire ? Quel groupe d'âge est le plus vulnérable à une maladie particulière ? et Quels comportements sont liés à la fraude financière ?

Les data analysts travaillent dans de nombreux secteurs, notamment les entreprises, la finance, la justice pénale, la science, la médecine et l'administration publique. Dans cet article, nous examinerons plus en détail ce que font les data analysts, les compétences nécessaires pour exercer ce métier et comment vous pouvez vous lancer dans cette voie.

Ensuite, si vous souhaitez commencer à travailler dans le domaine des données en développant des compétences pertinentes tout en obtenant un diplôme reconnu, envisagez de vous inscrire au Certificat professionnel Google Data Analytics.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données est le processus d'extraction d'informations à partir de données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Le processus d'analyse des données se déroule généralement en cinq phases itératives :

• Identifier les données à analyser

• Collecter les données

• Nettoyer les données en vue de l'analyse

• Analyser les données

• Interpréter les résultats de l'analyse

L'analyse de données peut prendre différentes formes, selon la question à laquelle vous essayez de répondre. En bref, l'analyse descriptive nous dit ce qui s'est passé, l'analyse diagnostique nous explique pourquoi c'est arrivé, l'analyse prédictive forme des projections sur l'avenir, et l'analyse prescriptive crée des conseils pratiques sur les actions à entreprendre.

Tâches et responsabilités du data analyst

Un data analyst est une personne dont le travail consiste à collecter et interpréter des données afin de résoudre un problème spécifique. Le rôle comprend beaucoup de temps passé avec les données mais implique également la communication des résultats.

Voici ce que font de nombreux analystes de données au quotidien :

• Collecter les données : Les analystes collectent souvent les données eux-mêmes. Cela peut inclure la réalisation d'enquêtes, le suivi des caractéristiques des visiteurs sur un site web d'entreprise ou l'achat de jeux de données auprès de spécialistes de la collecte de données.

• Nettoyer les données : Les données brutes peuvent contenir des doublons, des erreurs ou des valeurs aberrantes. Nettoyer les données signifie maintenir la qualité des données dans un tableur ou via un langage de programmation afin que vos interprétations ne soient pas erronées ou faussées.

• Modéliser les données : Cela implique de créer et de concevoir les structures d'une base de données. Vous pourriez choisir quels types de données stocker et collecter, établir comment les catégories de données sont liées entre elles et travailler sur la façon dont les données apparaissent réellement.

• Interpréter les données : L'interprétation des données implique de trouver des modèles ou des tendances dans les données qui pourraient répondre à la question posée.

• Présenter : La communication des résultats de vos découvertes sera une partie essentielle de votre travail. Vous le faites en créant des visualisations comme des graphiques et des diagrammes, en rédigeant des rapports et en présentant les informations aux parties intéressées.

Quels outils utilisent les analystes de données ?

Au cours du processus d'analyse de données, les analystes utilisent souvent une grande variété d'outils pour rendre leur travail plus précis et efficace. Parmi les outils les plus courants dans l'industrie de l'analyse de données figurent :

• Microsoft Excel

• Google Sheets

• SQL

• Tableau

• R ou Python

• SAS

• Microsoft Power BI

• Jupyter Notebooks

Apprenez à effectuer des analyses de données, notamment la préparation des données, l'analyse statistique et la modélisation prédictive en utilisant R, R Studio et Jupyter avec le .

Salaire et perspectives d'emploi d'un data analyst

En France, le salaire moyen d'un data analyst s'élève à € 41 989 brut par an, tous niveaux confondus. Pour un profil junior, la rémunération débute à environ € 35 000 brut annuel.

Les métiers de la data connaissent une croissance exceptionnelle en France. Le Forum économique mondial les a classés parmi les emplois qui connaîtront la plus forte croissance entre 2025 et 2030 [1]. En 2023, les offres d'emploi pour les data analysts ont bondi de 35,9 pour cent, tandis que celles pour les data scientists ont progressé de 51,9 pour cent [2]. Cette tendance devrait se maintenir, avec environ 25 pour cent des entreprises prévoyant de créer de nouveaux postes en CDI en 2025, particulièrement dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'analyse de données [3].

Data analyst vs scientifique des données : Quelle est la différence ?

Les analystes de données et les scientifiques des données travaillent tous deux avec des données, mais leur utilisation diffère. Les analystes de données travaillent généralement avec des données existantes pour résoudre des problèmes commerciaux définis. Les scientifiques des données créent de nouveaux algorithmes et modèles pour faire des prédictions sur l'avenir. 

Types d'analystes de données

Avec l'avancement des technologies qui a rapidement élargi les types et la quantité d'informations que nous pouvons collecter, savoir comment rassembler, trier et analyser les données est devenu crucial dans presque tous les secteurs. On trouve des analystes de données dans les secteurs de la justice pénale, de la mode, de l'alimentation, de la technologie, des affaires, de l'environnement et du secteur public, parmi tant d'autres.

Les personnes qui effectuent des analyses de données peuvent avoir d'autres titres, tels que :

• Analyste médical et de santé

• Analyste d'études de marché

• Analyste d'affaires

• Analyste en intelligence d'affaires

• Analyste en recherche opérationnelle

• Analyste en renseignement

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Comment devenir data analyst

Il existe plusieurs chemins pour devenir data analyst. Que vous soyez récemment diplômé ou en reconversion professionnelle, la première étape consiste souvent à évaluer vos compétences transférables et à développer les nouvelles compétences nécessaires pour ce nouveau rôle.

Compétences techniques du data analyst

• Outils de base de données : Microsoft Excel et SQL doivent être les piliers de la boîte à outils de tout data analyst. Bien qu'Excel soit omniprésent dans tous les secteurs, SQL peut gérer des ensembles de données plus volumineux et est largement considéré comme indispensable pour l'analyse de données.

• Langages de programmation : L'apprentissage d'un langage de programmation statistique comme Python ou R vous permettra de gérer de grands ensembles de données et d'effectuer des équations complexes. Bien que Python et R soient parmi les plus courants, il est conseillé de consulter plusieurs descriptions de poste qui vous intéressent pour déterminer quel langage sera le plus utile dans votre secteur.

• Visualisation des données : Présenter vos résultats de manière claire et convaincante est crucial pour réussir en tant que data analyst. Savoir comment présenter au mieux les informations à travers des graphiques et des diagrammes garantira que vos collègues, employeurs et parties prenantes comprendront votre travail. Tableau, Jupyter Notebook et Excel font partie des nombreux outils utilisés pour créer des visuels.

• Statistiques et mathématiques : Comprendre les concepts qui sous-tendent le fonctionnement des outils de données vous aidera énormément dans votre travail. Avoir une solide compréhension des statistiques et des mathématiques vous aidera à déterminer quels outils sont les plus appropriés pour résoudre un problème particulier, à détecter les erreurs dans vos données et à mieux comprendre les résultats.

Si cela semble beaucoup, ne vous inquiétez pas : il existe de nombreux cours qui vous guideront à travers les bases des compétences techniques dont vous avez besoin en tant que data analyst. Ce certificat professionnel IBM de data analyst sur Coursera peut être un bon point de départ.

Compétences professionnelles du data analyst

• Résolution de problèmes : Un data analyst doit bien comprendre la question posée et le problème à résoudre. Il doit également être capable de repérer des modèles ou des tendances qui pourraient révéler une histoire. Avoir un esprit critique vous permettra de vous concentrer sur les bons types de données, de reconnaître les méthodes d'analyse les plus révélatrices et de repérer les lacunes dans votre travail.

• Communication : Être capable de transmettre vos idées aux autres sera crucial dans votre travail de data analyst. De solides compétences écrites et orales pour communiquer avec les collègues et les autres parties prenantes sont des atouts précieux pour un data analyst.

• Connaissance du secteur : Connaître le secteur dans lequel vous travaillez (santé, entreprise, finance ou autre) vous donnera un avantage dans votre travail et dans vos candidatures. Si vous essayez d'intégrer un secteur spécifique, prenez le temps de suivre l'actualité de votre secteur ou de lire un livre sur le sujet. Cela peut vous familiariser avec les principaux enjeux et tendances du secteur.

Parcours pour devenir data analyst

L'acquisition de ces compétences est la première étape pour devenir data analyst. Voici quelques voies que vous pouvez emprunter pour les acquérir, suffisamment flexibles pour s'adapter à votre vie.

• Certificat professionnel : Les programmes de certificat professionnel de niveau débutant vous enseignent les compétences de base comme SQL ou les statistiques tout en vous donnant l'occasion de créer des projets pour votre portfolio et de recevoir des retours en temps réel sur votre travail. Ils ne nécessitent généralement aucune expérience préalable. Apprenez l'analyse de données et recevez une formation de niveau professionnel auprès des leaders de l'industrie Google, IBM ou Meta sur Coursera.

• Pour devenir data analyst en France, plusieurs parcours universitaires sont recommandés. Une licence (Bac+3) en informatique, statistiques ou mathématiques appliquées constitue une base solide pour entrer dans le domaine. Les formations les plus prisées incluent également les licences MASS (Mathématiques Appliquées aux Sciences Sociales), MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises) et MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales) [4, 5].

• Autoformation : Si vous souhaitez suivre un parcours sans formation officielle, il est possible d'apprendre par vous-même les compétences nécessaires à l'analyse de données.

Évolution de carrière de data analyst

Être data analyst peut également ouvrir la voie à d'autres carrières. Beaucoup de ceux qui commencent comme analystes de données finissent par travailler comme data scientists. Comme les analystes, les data scientists utilisent les statistiques, les mathématiques et l'informatique pour analyser les données. Un scientifique, cependant, peut utiliser des techniques avancées pour construire des modèles et d'autres outils afin de fournir des perspectives sur les tendances futures. Faites progresser votre carrière en analyse de données avec le .

Commencez à développer vos compétences de data analyst dès aujourd'hui

Les analystes de données utilisent leurs connaissances pour aider les autres à prendre des décisions plus éclairées. Développez les compétences dont vous avez besoin pour cette carrière en demande et à croissance rapide grâce à l'un de ces programmes éducatifs sur Coursera :

Pour vous préparer à un poste d'analyste de données débutant, inscrivez-vous au Certificat professionnel Google Data Analytics. Dans ce programme de niveau débutant, vous apprendrez à nettoyer, organiser, analyser, visualiser et présenter des données auprès de professionnels des données chez Google.

Pour lancer votre carrière en tant qu'analyste Power BI, suivez le Certificat professionnel d'analyste de données Power BI de Microsoft. En cinq mois seulement, vous apprendrez à utiliser Power BI pour vous connecter à des sources de données, à explorer les capacités de visualisation et de création de rapports de Power BI et à préparer des données Excel pour les analyser dans Power BI.

Pour acquérir des compétences en matière d'analyse et de visualisation des données, explorez le Certificat professionnel de visualisation des données de Microsoft. Apprenez à créer des visualisations de données, à élaborer des modèles de données et à préparer et transformer des ensembles de données.

Foire aux questions (FAQ)