Code ROME : M1419  ·  Fiche #33076

Fiche Métier : Data analyst

Investigateur · Conventionnel Emploi Blanc Emploi Numérique Poste Cadre

Qu'est-ce que le métier de Data analyst ?

Définition et missions

Le Data Analyst ou analyste de données transforme les données en informations statistiques et techniques. Collecte les données analytiques pour en extraire des tendances et des prévisions pour résoudre des problèmes Collabore avec les équipes techniques et métiers pour comprendre les besoins en données Présente les résultats des analyses sous forme de rapports ou de visualisations compréhensibles Assure la qualité et l'intégrité des données utilisées dans les analyses par une veille technologique sur les avancées dans les outils Participe à des projets de data science et d'intelligence artificielle pour améliorer les processus

Comment accéder à ce métier ?

Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 à Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.

Compétences requises

Technique
Analyser des données pour identifier des tendances Analyser des données pour identifier des tendances Gérer les bases de données et assurer leur intégrité Gérer les bases de données et assurer leur intégrité Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs Elaborer, adapter une proposition commerciale Elaborer, adapter une proposition commerciale Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives Interpréter des résultats d'analyses pour des décisions stratégiques Interpréter des résultats d'analyses pour des décisions stratégiques
Technique expert
Analyser et prévenir les risques Analyser et prévenir les risques Animer une démarche agile et innovante Animer une démarche agile et innovante Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des performances Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des performances Concevoir un plan d'analyse statistique Concevoir un plan d'analyse statistique Développer des algorithmes pour l'analyse de données Développer des algorithmes pour l'analyse de données Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle Adapter les outils de traitement statistique de données Adapter les outils de traitement statistique de données Assister une structure dans l'interprétation et l'analyse d'une étude Assister une structure dans l'interprétation et l'analyse d'une étude Collaborer avec des équipes pour intégrer des analyses Collaborer avec des équipes pour intégrer des analyses Coordonner le déroulement d'une étude Coordonner le déroulement d'une étude Développer des tableaux de bord pour suivre les indicateurs de performance (KPI) Développer des tableaux de bord pour suivre les indicateurs de performance (KPI) Evaluer l'efficacité des modèles de données Evaluer l'efficacité des modèles de données Formaliser les résultats d'une étude statistique de données Formaliser les résultats d'une étude statistique de données Intégrer des produits Data dans les processus métiers Intégrer des produits Data dans les processus métiers Manager la connaissance Manager la connaissance Optimiser des processus d'analyse de données Optimiser des processus d'analyse de données
Transverse
Analyser, exploiter, structurer des données Analyser, exploiter, structurer des données Communiquer des insights clés aux parties prenantes Communiquer des insights clés aux parties prenantes Utiliser l'anglais dans un contexte professionnel Utiliser l'anglais dans un contexte professionnel Collecter et analyser des données, des informations Collecter et analyser des données, des informations Communiquer les résultats des études aux parties prenantes Communiquer les résultats des études aux parties prenantes Déterminer et développer les méthodes de recherche, de recueil et d'analyse de données Déterminer et développer les méthodes de recherche, de recueil et d'analyse de données Interpréter des résultats de campagne média Interpréter des résultats de campagne média Optimiser l'utilisation des outils bureautiques Optimiser l'utilisation des outils bureautiques Réaliser une veille documentaire Réaliser une veille documentaire Savoir reconnaître les données sensibles pour la cybersécurité Savoir reconnaître les données sensibles pour la cybersécurité Utiliser des logiciels statistiques pour le traitement de données Utiliser des logiciels statistiques pour le traitement de données
= Cœur de métier
Faire preuve d'autonomie Faire preuve d'autonomie Faire preuve de rigueur et de précision Faire preuve de rigueur et de précision Organiser son travail selon les priorités et les objectifs Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
Domaines d'expertise
Analyse de données client Analyse de données client Analyse de données opérationnelles Analyse de données opérationnelles Analyse de données programmatiques Analyse de données programmatiques Big data Analytics Big data Analytics Conception de tableaux de bord de gestion Conception de tableaux de bord de gestion Econométrie Econométrie Logiciels de gestion de base de données Logiciels de gestion de base de données Machine Learning Machine Learning MySQL MySQL Planification média Planification média Programmation en Python Programmation en Python Statistiques appliquées Statistiques appliquées Utilisation d'outils Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle Utilisation d'outils Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle Utilisation de logiciels d'analyse statistique Utilisation de logiciels d'analyse statistique
Certifications et habilitations
Licence mention informatique Licence mention informatique Licence pro mention métiers du décisionnel et de la statistique Licence pro mention métiers du décisionnel et de la statistique Master mention mathématiques appliquées, statistique Master mention mathématiques appliquées, statistique
Normes et procédés
Principes de rédaction du plan média Principes de rédaction du plan média
Publics spécifiques
Clientèle d'entreprises Clientèle d'entreprises
Types de structures
Entreprises et milieux professionnels Entreprises et milieux professionnels Organisme de formation Organisme de formation Organisme public Organisme public
Conditions de travail et risques professionnels
Possibilité de télétravail Possibilité de télétravail Station assise prolongée Station assise prolongée Travail en mode projet Travail en mode projet
Statut d'emploi
Salarié secteur privé (CDI, CDD) Salarié secteur privé (CDI, CDD) Travailleur indépendant Travailleur indépendant
Horaires et durée du travail
Travail en journée Travail en journée

Quelles études pour devenir Data analyst ?

CAP
1-2 ans
Bac Pro
3 ans
Master
Bac+5
Doctorat
Bac+8

Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 à Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.…

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Salaires & Insertion Professionnelle

~0 €
Salaire débutant/mois (brut estimé)
~0 €
Salaire expérimenté/mois (brut estimé)
0%
Taux d'emploi estimé à 6 mois
Mobilités professionnelles accessibles
Chief Data Officer Ingénieur statisticien / Ingénieure statisticienne Architecte base de données Chef de projet / Cheffe de projet (Project Management Officer) Directeur / Directrice de projet en informatique
Comparer l'insertion par formation (InserSup)

* Estimations basées sur les données InserJeunes / InserSup. Consultez les fiches officielles pour des données précises.

Questions fréquentes sur le métier de Data analyst

Quel salaire pour un(e) Data analyst débutant(e) ?
Le salaire d'un(e) Data analyst débutant(e) se situe généralement entre 1 800 € et 2 500 € brut par mois selon le secteur, la région et l'entreprise. Les postes en alternance sont souvent moins rémunérés mais permettent d'acquérir de l'expérience rapidement.
Quelles études pour devenir Data analyst ?
Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 à Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.
Quelles sont les qualités requises pour être Data analyst ?
Faire preuve d'autonomie, Faire preuve d'autonomie, Faire preuve de rigueur et de précision, Faire preuve de rigueur et de précision, Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
Le métier de Data analyst est-il réglementé en France ?
Non, le métier de Data analyst n'est pas une profession réglementée. Vous pouvez exercer ce métier sans diplôme obligatoire, bien que les formations spécialisées soient fortement recommandées.
Est-ce que le métier de Data analyst est un métier d'avenir ?
Ce métier est classifié "Emploi Blanc" par France Travail, ce qui en fait un secteur porteur. C'est également un emploi en lien avec la transformation numérique, qui connaît une forte demande. Consultez les tendances du secteur et les données InserJeunes pour évaluer les perspectives d'emploi.
Quels autres métiers sont proches du métier de Data analyst ?
Des métiers proches incluent : Responsable en organisation en entreprise, Enquêteur / Enquêtrice sondage, Chargé / Chargée d'études socio-économiques, Responsable d'enquêtes terrain. Consultez également les mobilités professionnelles pour découvrir les évolutions de carrière possibles.

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