Data Analyst

Le métier de Data Analyst est en pleine croissance, car toutes le entreprises ont réalisé et intégré l’importance de l’analyse de données pour leur prise de décision stratégique.

Un métier d’avenir dans tous les secteurs

En tant que data analyst, vous collectez, analysez les données et les transformez en informations exploitables. Vous aidez les entreprises à prendre des décisions éclairées grâce à la Business Intelligence.

Projets Data – Année 2

Au cours de la deuxième année, les étudiants travaillent sur des projets data pratiques pour acquérir des compétences fondamentales en analyse de données. Ces projets incluent l’apprentissage de la programmation Python, la gestion de bases de données, et les premiers pas dans la visualisation et l’analyse de données.

Projets Data – Années 4/5

Dans les années avancées, les projets deviennent plus complexes et spécialisés. Les étudiants se concentrent sur des domaines spécifiques tels que la santé, le marketing digital, le luxe, ou les ressources humaines, en utilisant des outils avancés comme les statistiques appliquées et des technologies comme l’IA et l’IoT.

Les secteurs qui recrutent le Data Analyt en 2024

Le data analyst travaille dans tous les secteurs, y compris la santé, le marketing, le luxe et les ressources humaines. Voici quelques exemples de missions en tant que Data Analyst dans ces domaines :

• Santé : analyser les données des patients, par exemple. Pour aider les professionnels de santé à détecter les stades précoces d’une maladie, à prendre des décisions et à améliorer la qualité des soins. Master of Science Santé, IA & IoT
• Marketing : utiliser les données des clients pour créer des campagnes de marketing plus efficaces et personnalisées. Master of Science Marketing Digital & Influence
• Luxe : analyser les données des clients pour comprendre leurs comportements d’achat. Afin de créer des produits et des expériences haut de gamme qui répondent à leurs besoins. Master of Science Luxe & Retail Tech
• Ressources humaines : analyser les données des collaborateurs. Pour comprendre les tendances de l’emploi, les besoins de formation et les modèles de recrutement. Aussi, pour créer une culture d’entreprise forte et de retenir les meilleurs talents. Master of Science Digitalisation de la fonction RH
• Finance : analyser les données des marchés financiers. Pour aider les investisseurs à prendre des décisions d’investissement, à gérer les risques et à prévoir les tendances du marché. Master of Science Fintech & Stratégies financières
• Logistique : analyser les données de la chaîne d’approvisionnement pour améliorer l’efficacité, la productivité et la satisfaction des clients. Master of Science Luxe & Retail Tech
• Énergie : analyser les données de production et de consommation d’énergie. Pour optimiser les processus de production, réduire les coûts et améliorer l’efficacité énergétique.
• Transport : analyser les données des véhicules (particulier et transports en commun) et des passagers. Pour améliorer la sécurité, réduire les coûts et améliorer l’expérience des utilisateurs.

Data science

Le champ de la data science

La data science est un domaine vaste et interdisciplinaire qui englobe l’utilisation de techniques statistiques, de machine learning, et de big data pour analyser et interpréter des ensembles de données complexes. Elle diffère de l’analyse de données traditionnelle par son accent sur la prédiction et l’optimisation. Les data scientists, souvent avec une formation plus approfondie que les data analysts, travaillent avec des ensembles de données plus vastes et plus complexes, et collaborent étroitement avec les data engineers pour concevoir des modèles d’analyse prédictive.

Data Analyst fiche métier

Le rôle d’un data analyst est d’analyser et d’interpréter les données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Ils utilisent une variété d’outils statistiques et de logiciels pour collecter, traiter et visualiser les données. Contrairement au data scientist, le data analyst se concentre davantage sur l’analyse des tendances actuelles et passées plutôt que sur la prédiction de tendances futures.

Missions du Data Analyst

Les principales missions d’un data analyst incluent la collecte et l’analyse de données, la création de rapports et de visualisations de données, et la communication des résultats aux parties prenantes. Ils jouent un rôle crucial dans la compréhension des performances de l’entreprise, l’identification des tendances du marché, et l’optimisation des stratégies opérationnelles. Dans le contexte du big data, leurs analyses peuvent révéler des insights précieux pour guider les décisions d’affaires.

Métier Consultant Data Analyst

Le rôle consultatif en analyse de données

Un consultant data analyst apporte son expertise en analyse de données à différents clients ou projets. Ce rôle implique souvent de travailler sur des projets variés, nécessitant une compréhension rapide des besoins spécifiques de chaque client. Le consultant peut également conseiller sur les meilleures pratiques en matière de gestion de données et d’analyse. Et aider à intégrer des solutions d’intelligence artificielle ou de big data.

Métier Data Analyst marketing

L’analyse de données dans le marketing

Dans le domaine du marketing, le data analyst joue un rôle clé en analysant les données des clients pour optimiser les stratégies de marketing. Cela peut inclure l’analyse des comportements des consommateurs, l’optimisation des campagnes publicitaires, et la mesure de l’efficacité des différentes stratégies marketing. La compréhension du big data est particulièrement utile dans ce contexte, permettant une personnalisation plus poussée et une meilleure segmentation du marché.

Métier Business Data Analyst

Analyse de données en contexte commercial

Le business data analyst se concentre sur l’analyse de données spécifiques au domaine commercial d’une entreprise. Ils travaillent étroitement avec les équipes de vente et de marketing. Il analyse les tendances du marché, évalue la performance des produits, et identifierles opportunités de croissance.

Leur travail est essentiel pour informer les stratégies commerciales et améliorer les processus de prise de décision.

Le Data Analyst et la sécurité

Le Data Analyst a également un rôle crucial dans la sécurité de l’information. En effet, les entreprises génèrent et stockent de plus en plus de données sensibles, telles que des informations financières, des données clients, ou encore des données médicales. Il est donc essentiel de les protéger des menaces externes et internes, comme les cyberattaques, les erreurs humaines ou les fuites de données.

Le Data Analyst aide les entreprises à identifier les vulnérabilités dans leurs systèmes de sécurité en analysant les données de l’entreprise. Il propose alors des mesures de sécurité appropriées pour protéger les données contre les menaces. En tant que tel, le Data Analyst joue un rôle clé dans la protection de la vie privée des utilisateurs et des consommateurs, ainsi que dans la conformité aux normes de sécurité et de confidentialité de l’information en vigueur.

Master of Science Data, Protection & Sécurité

Quelles sont les softskills du Data Analyst ?

Pour devenir Data Analyst, visez une solide formation en informatique et en statistiques. Chez Epitech Digital School, nous offrons une formation complète en Data Science : analyse de données, gestion de bases de données, visualisation de données, programmation Python (piscine), les statistiques et les mathématiques appliquées.

Pour performer en tant que Data Analyst, vous devrez aussi travailler : votre curiosité, votre pensée critique, vos compétences en communication et la résolution de problème.

Vous travaillez donc sur des projets concrets en partenariat avec des entreprises (Hackathon, Workshop), pour acquérir une expérience pratique et développer leurs compétences en gestion de projet et en communication.

En choisissant Epitech Digital School, vous aurez toutes les clés pour réussir dans le métier de Data Analyst et devenir un acteur clé de l’industrie de la technologie de l’information.

Passionné par l’analyse des données ? Rejoignez notre programme Grande Ecole et devenez un expert en Data Science.

Formation Data Analyst Epitech Digital School

Epitech Digital School offre une formation complète en Data Science, couvrant l’analyse de données, la gestion de bases de données, la visualisation de données, et bien plus. Les projets concrets en partenariat avec des entreprises vous fournissent une expérience pratique indispensable.

Compétences techniques

Maîtrise des outils d’analyse de données

Un Data Analyst efficace doit posséder une solide maîtrise d’une gamme d’outils et de logiciels dédiés à l’analyse de données. Ces compétences techniques sont essentielles pour traiter, analyser et visualiser les données de manière efficace.

• Langages de programmation : La connaissance de langages comme Python et R est fondamentale. Ces langages sont dotés de puissantes bibliothèques et frameworks dédiés à l’analyse de données, tels que Pandas, NumPy, et ggplot2.
• SQL et gestion de bases de données : La capacité à interroger et manipuler des bases de données via SQL est cruciale pour accéder et organiser de grandes quantités de données.
• Outils de visualisation de données : La maîtrise d’outils tels que Tableau ou Power BI permet au Data Analyst de créer des visualisations de données intuitives et percutantes, facilitant la communication de résultats complexes à des publics non techniques.

En outre, une familiarité avec les plateformes de stockage de données dans le cloud, comme AWS ou Google Cloud, peut être un atout précieux. Offrant une flexibilité et une échelle supplémentaires pour le traitement de données.

Compétences en statistiques et mathématiques pour le métier Data Analyst

Les compétences en statistiques et en mathématiques sont au cœur du métier de Data Analyst. Elles permettent d’effectuer des analyses rigoureuses et de tirer des conclusions fiables à partir des données.

• Modélisation statistique : Comprendre et appliquer des techniques statistiques telles que la régression, l’ANOVA, et les tests d’hypothèse est essentiel pour analyser les tendances et les relations dans les données.
• Analyse prédictive : Utiliser des méthodes statistiques pour faire des prédictions et des projections basées sur les données existantes, ce qui est crucial dans des domaines comme la finance ou la planification des ressources.
• Mathématiques appliquées : Une base solide en mathématiques, particulièrement en algèbre linéaire et en calcul, est nécessaire pour comprendre les algorithmes sous-jacents utilisés dans l’analyse de données avancée.

La carrière du Data Analyst vers le Data Scientist

La carrière d’un Data Analyst offre un parcours évolutif et diversifié. Voici les principales étapes de développement professionnel dans ce domaine :

1. Début de carrière : Les Data Analysts débutants se concentrent souvent sur la collecte de données, les analyses de base, et la création de rapports simples. Ils acquièrent une expérience pratique en travaillant sous la supervision de professionnels plus expérimentés.
2. Progression vers des rôles plus avancés : Avec l’expérience, les Data Analysts peuvent évoluer vers des rôles plus complexes, tels que la gestion de projets d’analyse de données plus larges, le développement d’algorithmes prédictifs, ou l’optimisation de la collecte et du traitement de données.
3. Spécialisation ou transition vers Data Science : Certains Data Analysts choisissent de se spécialiser dans des domaines spécifiques (comme le marketing digital ou la finance) ou d’évoluer vers des rôles de Data Scientists, nécessitant une compréhension plus profonde des modèles statistiques et du machine learning.
4. Leadership et gestion : Les Data Analysts expérimentés peuvent accéder à des postes de gestion, supervisant des équipes d’analystes, élaborant des stratégies de données pour l’entreprise, ou consultant sur des questions de données stratégiques.

Importance de la formation continue

Dans un domaine en constante évolution comme l’analyse de données, la formation continue est essentielle pour rester compétitif :

• Se Tenir à Jour avec les nouvelles technologies : La maîtrise des dernières technologies et méthodes d’analyse de données est cruciale. Cela peut impliquer l’apprentissage de nouveaux logiciels, langages de programmation, ou techniques d’analyse statistique.
• Développement des compétences soft : En plus des compétences techniques, le développement de compétences interpersonnelles comme la communication, la gestion de projet, et la pensée critique est important pour les rôles de leadership.

Défis et enjeux du métier Data Analyst

Enjeux éthiques dans l’analyse de données

La gestion éthique des données est un défi majeur pour les Data Analysts. Cela inclut :

• Confidentialité et sécurité des données : Assurer que les données sont utilisées de manière éthique et protégées contre les accès non autorisés. Master of Science Data, Protection et Sécurité
• Biais et équité : Être vigilant quant aux biais potentiels dans les ensembles de données. Mais aussidans les interprétations analytiques pour garantir des résultats justes et non discriminatoires.

Gérer les Big Data

La montée en puissance des Big Data présente des défis uniques pour les Data Analysts :

• Traitement de volumes importants de données : Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour stocker, traiter et analyser de grands ensembles de données.
• Données et corrélations pertinentes : Identifier les tendances et les patterns significatifs dans de vastes ensembles de données, tout en évitant les fausses corrélations.

Quelles différences entre un Data Analyst et un Data Scientist ?

Critère	Data Analyst	Data Scientist
Objectif principal	Interpréter les données existantes pour tirer des insights et soutenir la prise de décision.	Utiliser des données complexes pour construire des modèles prédictifs et prescriptifs, et effectuer des analyses avancées.
Compétences Techniques	Maîtrise des outils d’analyse de données (comme SQL, Excel), des logiciels de visualisation (comme Tableau, Power BI), et des connaissances de base en statistiques.	Compétences avancées en programmation (Python, R), statistiques, machine learning, et souvent en big data technologies (Hadoop, Spark).
Formation	Initiation dès la 1e année Epitech Digital School Maitrise en 2e année Epitech Digital School, puis tout au long du programme	Selon la spécialité choisie à Epitech Digital School Master of Science Data Science & Business Intelligence Master of Science Data Protection et Sécurité
Nature du travail	Se concentre davantage sur l’analyse des données passées et présentes pour répondre à des questions spécifiques.	Se penche sur l’utilisation de données historiques pour prédire des tendances futures et proposer des solutions proactives.
Outils et méthodes	Utilisation intensive d’outils de BI (Business Intelligence) et de rapports, avec un accent sur le recueil, le traitement, et la visualisation des données.	Utilise des techniques plus complexes comme le machine learning, le traitement du langage naturel (NLP) et la modélisation statistique avancée.
Rôle dans la prise de décision	Fournit des rapports et des tableaux de bord pour aider les décideurs.	Propose des insights et des recommandations basées sur des modèles prédictifs pour influencer la stratégie d’entreprise.
Collaboration et communication	Travaille souvent avec des équipes commerciales ou de gestion pour traduire les données en informations compréhensibles.	Collabore fréquemment avec des équipes techniques et non techniques (quel que soit le secteur : santé, luxe, recherche, commerce …), nécessitant une communication complexe.

Ce tableau montre que bien que les Data Analysts et les Data Scientists travaillent tous deux avec des données. Le niveau de complexité, la profondeur de l’analyse, les compétences requises et l’impact sur la prise de décision varient considérablement entre ces deux rôles.