Pourquoi devenir Data Analyst ? Découvrez les compétences très recherchées en entreprise !
Le volume de données dans le monde est en constante évolution, offrant une mine d’or à exploiter pour les entreprises de tous les secteurs. Cependant, l’analyse de données requiert une expertise professionnelle. Pour commencer une carrière de Data Analyst, il est donc nécessaire d’acquérir de solides compétences techniques.
Des débouchés professionnels en constante croissance
La France est en deuxième position en Europe en termes d’adoption de l’analyse de données par les entreprises. Les opportunités professionnelles sont donc nombreuses pour les Data Analysts, qui peuvent travailler dans une large variété de secteurs tels que la finance, la santé, le marketing, la vente au détail ou la technologie.
La demande pour ce métier devrait augmenter de 13% par an jusqu’en 2027. Le nombre de postes a augmenté de 41% entre 2019 et 2020, malgré la crise sanitaire. Les entreprises sont prêtes à proposer une rémunération élevée, le salaire annuel moyen d’un Data Analyst en France atteignant 42 000 euros.
Les outils d’analyse de données à maîtriser
Pour mener à bien sa mission, l’analyste de données se sert d’une large gamme d’outils. Chacun remplit une fonction bien spécifique du processus. Les langages de programmation comme Python et R sont utilisés pour manipuler et analyser les données, créer des graphiques et visualisation, ou encore pour l’apprentissage machine.
Les bases de données comme MySQL, Oracle ou MongoDB sont quant à elles utilisées pour stocker et organiser les data, pour les interroger et les extraire. À l’aide d’outils comme Tableau ou Power BI, l’analyste crée des visualisations de données interactives, des graphiques et des tableaux de bord.
Les différentes techniques du Data Analyst
Il existe plusieurs types d’analyse de données : quantitative, qualitative, statistique, diagnostique ou encore prédictive. Chacune de ces méthodes répond à différents besoins et le Data Analyst doit savoir quand et comment les employer.
Afin de communiquer les résultats de ses analyses, il utilise également les techniques de DataViz ou visualisation de données. Ceci permet de présenter les informations de façon claire et intuitive sous forme de graphiques, tableaux et autres représentations.
Le web scraping, le Text Mining et le machine learning sont également des techniques couramment utilisées par les Data Analysts pour la collecte de données, l’extraction d’informations et l’optimisation de processus.
Acquérir une expertise professionnelle
Pour devenir un expert en analyse de données, il est impératif de suivre une formation de Data Analyst complète. Cette formation permettra d’acquérir toutes les compétences techniques nécessaires pour mener à bien les missions confiées par les entreprises.
Le métier de Data Analyst est en constante évolution, de nouvelles solutions apparaissent sans cesse. Il est donc important de se tenir au courant des dernières avancées technologiques dans ce domaine.
En somme, devenir Data Analyst permet de commencer une carrière tournée vers l’avenir en acquérant des compétences très recherchées en entreprise. Les opportunités professionnelles sont nombreuses et la demande ne cesse de croître. Suivre une formation est donc la clé pour acquérir cette expertise !
Par votre serviteur dévoué, SAM SESSINOU HOUNKPE-DUFFAY
