Le rôle d'un Data Analyst est similaire à celui d'un Data Scientist, mais il se concentre davantage sur l'analyse et l'interprétation des données plutôt que sur le développement de modèles prédictifs avancés. Voici un aperçu détaillé des responsabilités, compétences requises et tâches quotidiennes d'un Data Analyst :
Responsabilités :
- Collecte des données : Rassembler des ensembles de données provenant de différentes sources, qu'elles soient structurées ou non structurées.
- Nettoyage des données : Traiter les données pour en garder l’essentiel et garantir une qualité et fiabilité des résultats.
- Analyse des données : Utiliser des techniques statistiques et des outils d'analyse pour identifier des tendances, des corrélations et des insights significatifs dans les données.
- Visualisation des données : Créer des visualisations claires et informatives telles que des graphiques, des tableaux de bord et des rapports pour communiquer les résultats de l'analyse.
- Reporting : Présenter les conclusions de manière concise et compréhensible aux parties prenantes, y compris les décideurs et les membres non techniques de l'organisation.
- Identification des opportunités d'amélioration : Utiliser les insights tirés de l'analyse des données pour proposer des recommandations visant à améliorer les processus métier, la prise de décision ou la rentabilité de l'entreprise.
- Surveillance des performances : Suivre les indicateurs de performance clés (KPI) et identifier les écarts par rapport aux objectifs définis.
- Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec d'autres membres de l'équipe, y compris les Data Scientists, les ingénieurs logiciels et les analystes commerciaux, pour résoudre des problèmes et atteindre des objectifs communs.
Compétences requises :
- Maîtrise des outils d'analyse de données : Bonne connaissance des langages de requête SQL et de logiciels d'analyse de données tels que Excel, Tableau, Power BI, etc.
- Statistiques et mathématiques : Compréhension des concepts statistiques de base et des méthodes d'analyse des données.
- Visualisation des données : Capacité à créer des visualisations claires et efficaces pour présenter les résultats de l'analyse.
- Communication : Aptitude à communiquer efficacement les résultats de l'analyse aux parties prenantes, tant à l'écrit qu'à l'oral.
- Curiosité et résolution de problèmes : Capacité à poser des questions pertinentes sur les données et à résoudre des problèmes analytiques de manière créative.
- Gestion du temps : Capacité à gérer efficacement son temps pour respecter les délais et les priorités.
Tâches quotidiennes :
- Collecte, nettoyage et préparation des données.
- Analyse des données pour identifier des tendances, des modèles et des insights.
- Création de visualisations et de rapports pour présenter les résultats de l'analyse.
- Collaboration avec d'autres membres de l'équipe sur des projets d'analyse de données.
- Surveillance des performances et identification des opportunités d'amélioration.
Aspect financier :
Le salaire pour un junior est d’environ 40 000€ à 60 000€ par an.
Et pour un senior le salaire est d’environ 70 000€ à 120 000€ par an.
Pour gagner en expérience, il est évidemment essentiel de réaliser plusieurs stages pendant le cycle de formation mais si possible de réaliser aussi un contrat en alternance.
Études :
Un diplôme de niveau master ou doctorat en informatique, en statistiques, en mathématiques appliquées, en science des données ou dans un domaine connexe est généralement requis. Une expérience pratique avec des outils et des techniques d'analyse de données est également essentielle.
En résumé, un Data Analyst joue un rôle essentiel dans l'analyse et l'interprétation des données pour soutenir la prise de décision et l'amélioration des processus métier au sein d'une organisation.
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