Votre Data
Analyst

Côté compétences techniques, le Data Analyst sait élaborer des structures de données pertinentes et produire des dashboards. Il maîtrise donc la gestion de bases de données (SQL/NoSQL), un ou plusieurs langages informatiques (Python, R, C++) ainsi que des outils de data visualisation (Tableau, QlikView, Power BI).

Il dispose aussi d'une bonne culture métier et d'une solide compréhension de l'organisation et des enjeux des entreprises. Cela lui permet de réaliser des analyses cohérentes, alignées avec les objectifs de l'entreprise et les spécificités du jeu de données sur lequel il travaille.

Concernant les soft skills, le Data Analyst communique aisément avec des interlocuteurs disposant de différents niveaux de connaissances techniques. Il est capable de se mettre à l'écoute des besoins de ses interlocuteurs. Il sait prendre du recul sur son propre travail en fonction des feedbacks qu'il reçoit.

Enfin, il est curieux et se tient informé des évolutions dans l'univers de la data et des technologies émergentes qui pourraient rendre son métier plus performant.

Le Data Analyst effectue une sélection des données qui lui semblent les plus cohérentes et les plus utiles pour la prise de décisions. Il s'appuie sur sa connaissance du métier et crée des documents qui peuvent inclure des représentations visuelles des données, ou bien des fichiers Excel facilement exploitables. Il peut aussi utiliser des éléments de programmation de base. Son objectif est de donner des indications utiles qui apportent de la valeur ajoutée à l'entreprise.

Le Data Scientist va plus loin, il travaille sur le développement de modèles prédictifs. Il crée des algorithmes et sélectionne le modèle de machine learning le plus pertinent pour résoudre des problématiques business. Le Data Scientist s'appuie sur ses compétences en mathématiques pour créer des outils clés en main quand le Data Analyst est plutôt spécialisé dans l'analyse fonctionnelle.

Le Data Engineer intervient en amont, au niveau de la collecte des données. Il s'interroge sur les données qui seront utiles pour l'organisation. Il identifie les données, crée des pipelines pour les acheminer jusqu'à la plateforme de gestion des données. Il se charge également de la mise en place de règles visant à nettoyer les données (suppression des doublons…).

Plusieurs options de parcours permettent de devenir Data Analyst.

Le métier de Data Analyst requiert de solides bases en mathématiques, en statistiques, en informatique et en économie. Le Data Analyst peut donc commencer par une licence (Bac +3) dans l'une de ces disciplines. Il doit ensuite se spécialiser en data, tout en gagnant des compétences en programmation et en visualisation de données.

Il peut aussi suivre une formation spécialisée de Data Analyst sur 5 ans au cours de laquelle il pourra acquérir l'ensemble de ces compétences.

Le rôle précis du Data Analyst freelance dépend du projet sur lequel il intervient et de l'avancée de celui-ci.

Ses missions peuvent ainsi être :

• l'écoute des problématiques client et leur transcription de manière analytique ;
• la sélection de données pertinentes en adéquation avec les objectifs client ;
• la maîtrise de la qualité des données tout au long de leur exploitation ;
• l'analyse des données et la réalisation de tests statistiques ;
• la création du reporting et de tableaux de bord.

Le taux journalier moyen d'un Data Analyst freelance se situe en moyenne autour des 570 €.

Comme pour beaucoup de métiers de la data, les profils les plus expérimentés, et donc les plus recherchés, sont davantage valorisés. Ainsi, le TJM d'un profil junior se situe aux alentours des 350 à 400 €. Pour un senior, ce montant peut aller jusqu'à 700 €.