Disposant d’un rôle très important dans le monde professionnel actuel, le data analyst apporte une expérience et une analyse à grande valeur ajoutée au sein d’une entreprise. C’est un professionnel qui collecte, exploite et traite des données. De ce fait, les managers auront moins de difficulté à prendre une décision ou à comprendre une situation.
Le marché de l’emploi des Data Analysts
Avec l’avènement du Big Data, les dirigeants de sociétés ont de plus en plus de besoins d’analyses de données. La plupart des entreprises n’ont pas les compétences internes suffisantes pour y procéder.
L’objectif d’une telle expertise est de mettre en évidence les tendances et les informations pertinentes pour aider à la prise de décision.
Ainsi, le recrutement des data analyst s’accroît de manière fulgurante surtout dans les entreprises du milieu de la technologie.
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Les compétences requises
C’est avec des chiffres et un nombre incalculable de données qu’un data analyst travaille dans son quotidien. Quiconque souhaitant se reconvertir dans ce métier doit maîtriser les raisonnements mathématiques. Aussi, avoir occupé un poste dans la finance ou à la banque serait un atout certain pour un candidat. Afin de mieux manipuler certains outils, un analyseur de données excelle dans les domaines suivants :
- Programmation informatique
- Probabilité
- Statistique
- L’algèbre linéaire
- Le calcul différentiel et intégral
À part ces capacités basiques, un data analyst est un expert curieux de nature. Mais encore, il est en veille constante dans le monde de la logique. La maîtrise des langages informatiques est synonyme de gain de temps, d’efficacité et de puissance. Par ailleurs, une bonne partie de l’activité consiste à répondre à des questions business. Pour cela, il faut utiliser des méthodes pertinentes dans le but de résoudre des problèmes.
Toutefois, ces critères n’empêchent pas les individus au profil littéraire de réussir dans cette profession. En effet, les chefs d’entreprise ne comprennent que les informations bien synthétisées. Par conséquent, avoir un bon sens de pédagogie et de communication est indispensable.
Découvrez les centres d’intérêt professionnels de la génération Z dans notre article consacré au sujet.
Un master en data analyst
Un parcours universitaire est une voie traditionnelle pour se reconvertir. Pour exercer le métier, il faut avoir un diplôme en master Data analyst ou Data science. En termes de tous les types d’entreprises, le master ouvre la porte à des grandes sociétés de CAC 4. Il y a aussi des cabinets d’études spécialisées et plusieurs branches de l’économie. La polyvalence étant au cœur du métier de data analyst, trois axes de compétences sont développés.
- Les compétences en techniques quantitatives. Cela permet de mobiliser les méthodes statistiques appropriées pour transformer les données brutes en informations utiles.
- Les compétences managériales : c’est l’étude des enjeux stratégiques et les fonctionnements d’une organisation.
- Les compétences dans les domaines d’application : c’est la compréhension de la performance d’une entreprise sous l’angle de la spécialité choisie. Cela inclut, le marketing, les ressources humaines ou la finance.
Un master en data science
La formation à la data science permet de saisir les opportunités et de réaliser des projets. L’investissement dans l’intelligence artificielle et l’analyse de données est la clé du succès de beaucoup d’entreprises. Pour devenir professionnel en data analyst, ce parcours est nécessaire. En effet, les techniques en data science sont utilisées dans tous les secteurs économiques. Tout au long de la formation, l’individu exploite certaines compétences :
- L’acquisition des fondements théoriques relatifs à différents types d’approches
- La conception et développement de différents systèmes
- La gestion des données massives et hétérogènes
- La construction et l’interprétation des modèles d’analyse
- L’évaluation des modèles d’apprentissage en se basant sur les données originales
- La maîtrise de la méthodologie d’apprentissage et des analyses prédictives
- La programmation informatique
L’enseignement se divise en deux : théorie et pratique. Il est également possible d’effectuer un stage dans une entreprise ou dans des laboratoires de recherche.
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