Le métier d'Analyste de données

5 fausses croyances sur le métier d’analyste de données

Il faut être un génie des maths

Si les mathématiques sont importantes, avoir une thèse en maths n’est pas nécessaire. Une bonne compréhension des statistiques et une capacité à penser de manière analytique sont en revanche essentielles.

Les analystes de données passent tout leur temps à regarder des chiffres

L’analyse de données implique certes de travailler une grande partie de son temps avec des chiffres, mais c’est avant tout une question d’interprétation de ces données pour en extraire des enseignements et soutenir la prise de décision. Une part très importante du travail sera donc de savoir présenter ces enseignements et d’interagir avec les équipes pour aider à la prise de décision.

L’analyse de données est une tâche solitaire

En réalité, les analystes de données travaillent souvent en équipe. Ils doivent communiquer avec les autres départements pour comprendre leurs besoins et partager leurs découvertes. Ils collaborent aussi souvent avec les équipes de développement pour mettre en place des procédés pour récupérer ou automatiser le traitement des données.

Toutes les analyses de données donnent des résultats clairs et directs

L’analyse de données peut souvent révéler des tendances ou des modèles inattendus et il est parfois nécessaire d’explorer plusieurs pistes avant d’arriver à une conclusion.

Les outils et logiciels peuvent remplacer les analystes de données

Bien que les logiciels soient de plus en plus sophistiqués, ils ne peuvent remplacer le jugement critique et la compréhension contextuelle qu’un analyste humain apporte.

Les métiers de la donnée et salaire associé

Dans l’immersion, vous avez pu tester le métier d’Analyste de données. Il peut souvent être confondu avec des cousins Data Scientist et Data Engineer. Nous allons passer en revue ces trois métiers et les salaires associés afin que vous puissiez bien les différencier.

Analyste de données

Le métier que vous avez testé dans l’immersion. Le but est de collecter et traiter des données afin de les rendre intelligbles pour aider à la prise de décisions. Ils utilisent souvent le SQL et des outils de visualisation de données.

Les salaires pour les analystes de données

Data Scientist

C’est avec ce métier qu’il y a souvent le plus de confusion avec analyste de données. Les missions principales du Data Scientist sont de développer de nouveaux algorithmes d’analyse, des modèles prédictifs et des méthodes de traitement des données complexes pour générer des enseignements avancés. Ils utilisent des techniques d’analyse avancées, y compris le machine learning et l’intelligence artificielle. Ils travaillent principalement avec des langages comme Python, R et SQL. Ils ont souvent une formation poussée en statistiques et en machine learning.

Les salaires pour les data scientist

Data Engineer

Ils se concentrent sur la conception, la construction et la maintenance des systèmes de données qui permettent aux Data Analyst et aux Data Scientist de faire leur travail. Ils sont comme des architectes pour les informations et les bases de données. Un data engineer s’occupe donc de la partie la plus technique de la chaîne de valeur des données, garantissant que les données sont non seulement collectées mais aussi triées, stockées et rendues accessibles de manière optimale. Ils ont une bonne connaissance de l’architecture des systèmes et des concepts de cloud computing, souvent avec des plates-formes comme AWS, Google Cloud ou Azure.

Les salaires pour les data engineers

L’environnement de travail de l’Analyste de données

Types d’entreprise et secteurs d’activité

Les data analysts sont en demande dans une variété de secteurs et d’entreprises de toutes tailles. En effet, la quantité de données générées est de plus en plus importante et il devient crucial pour les entreprises de savoir s’en saisir pour prendre des décisions informées. Voici quelques exemples des types d’entreprises et de secteurs qui embauchent fréquemment des analystes de données :

Entreprises technologiques

De grandes entreprises comme Google, Amazon, Facebook et des startups en croissance rapide recherchent des analystes de données pour interpréter des données complexes et améliorer leurs produits et services.

Secteur public et gouvernemental

Les organismes gouvernementaux utilisent l’analyse de données pour la planification urbaine, l’amélioration des services publics et la prise de décision politique.

Secteur de l’éducation

Les institutions éducatives analysent les données pour améliorer l’enseignement, suivre les performances des étudiants et gérer les opérations institutionnelles.

Industrie financière

Banques, compagnies d’assurance, sociétés de gestion d’investissement et autres institutions financières utilisent des analystes pour évaluer les risques, détecter les tendances du marché et informer les décisions d’investissement.

Secteur de la santé

Les hôpitaux, les compagnies d’assurance santé et les entreprises pharmaceutiques emploient des analystes de données pour améliorer la qualité des soins, réduire les coûts et aider à la recherche clinique.

Industrie du divertissement et des médias

Les studios de cinéma, les réseaux de télévision et les plateformes de streaming analysent les préférences des utilisateurs et les performances des contenus pour orienter la production et la distribution.

Manufacture et industrie

Pour optimiser les chaînes de production, gérer la maintenance des équipements et améliorer la qualité des produits, les analystes de données prennent une place de plus en plus importante.

Secteur de l’énergie

Les compagnies pétrolières, gazières et les entreprises d’énergies renouvelables utilisent l’analyse de données pour prédire la demande, optimiser la production et explorer de nouveaux gisements.

En résumé, presque chaque secteur a besoin d’analystes de données pour aider à prendre des décisions éclairées, rendre les opérations plus efficaces et fournir des enseignements basés sur les données. Cela vous permet d’envisager une carrière riche avec de nombreuses possibilités d’évolution.

Les horaires

Les horaires de travail des analystes de données peuvent varier grandement selon l’organisation, le projet et même la préférence personnelle. Voici quelques configurations typiques que l’on peut rencontrer dans la profession :

1. Horaires traditionnels de bureau

Le modèle le plus courant est celui de la journée de travail standard, souvent de 9h à 18h ou de 10h à 19h, incluant des pauses pour le déjeuner et des moments de détente. Il peut bien sûr exister des périodes intenses où les analystes de données font des heures supplémentaires pour respecter la date de rendu d’un projet.

2. Horaires flexibles

De nombreuses entreprises, en particulier dans le numérique, offrent des horaires flexibles pour accompagner les rythmes naturels de productivité de leurs employés. Cela peut signifier qu’un analyste de données commence sa journée plus tôt ou la termine plus tard, tant qu’il complète ses heures requises et participe aux réunions essentielles.

3. Travail à distance partiel ou total

Le télétravail permet aux analystes de données de choisir leurs heures de travail plus librement. Cela peut conduire à des horaires atypiques, adaptés à la vie personnelle ou aux périodes de productivité optimale de chaque individu.

Comment devenir Analyste de données ?

Devenir Analyste de données a pu être présenté comme la mine d’or vers laquelle se ruer. C’est en partie vrai, mais pas à n’importe quelle condition. Voici quelques principes importants :

1. Un bootcamp de 3 mois peut suffire à certaines conditions

Il existe des bootcamps sérieux qui vous permettront de devenir Analyste de données en un peu plus de trois mois (il y a ce qu’on appelle le “pre-work” à faire avant de commencer le bootcamp). Cette formation peut vous correspondre si vous aimez apprendre de façon intensive et si vous avez déjà eu des expériences pertinentes avant (dans le marketing, le commercial, la comptabilité etc.). De façon générale, une formation d’un an, avec beaucoup de pratique, est souvent indiquée pour les personnes sans expérience préalable.

2. Une formation qui durera toute votre carrière

C’est également un métier où vous allez vous former le reste de votre vie. Les outils évoluent, les sujets sur lesquels vous allez travailler vont changer et vous n’en serez que plus pertinent si vous appréhendez finement les enjeux business associés. C’est aussi ce qui rend ce métier aussi stimulant.

3. Une bonne formation n’est pas LA bonne formation pour vous

Il est capital de comprendre que la formation que vous allez choisir doit aussi dépendre de critères qui vous sont propres. Bien sûr que la formation doit être de qualité et reconnue par les entreprises. Mais si elle ne correspond pas à ce dont vous avez besoin, les risques d’abandon ou que vous n’arriviez pas au niveau requis pour trouver votre premier emploi sont importants.

4. Est-ce qu’on peut vraiment être recruté après une reconversion ?

Il est difficile de trouver son premier poste car le Covid a créé un appel d’air avec de très nombreux analyste de données très peu formés et avec une mauvaise stratégie de reconversion. Il est très important d’aborder votre reconversion avec un plan clair et une stratégie limpide d’insertion sur le marché du travail. C’est ce qu’on appelle l’intentionnalité. Enfin, il faut savoir se préparer pour se positionner correctement sur le marché de l’emploi. Beaucoup de personnes pensent avoir un CV percutant et savoir passer des entretiens, c’est souvent faux.