Conscient(e) de l’importance croissante des données et de leur exploitation dans le monde des affaires, vous souhaitez devenir Data Analyst ? Sachez qu’il existe différentes formations parmi lesquelles choisir. Bien sûr, passer par une école spécialisée en marketing digital est l’une des voies les plus connues, mais ce n’est pas la seule.
Plusieurs formations préparent aujourd’hui aux métiers des données, notamment à celui de l’analyse des données. Faisons le point sur 4 stratégies efficaces pour devenir Data Analyst.
Le métier de Data Analyst
La data analyse est un métier axé sur l’exploitation des données pour orienter au mieux la stratégie d’une entreprise. C’est le Data Analyst qui est chargé d’extraire les données et de les transformer en informations compréhensibles pour tous les acteurs de l’entreprise.
Selon les besoins, il peut produire des chiffres précis et utiles pour orienter les actions des dirigeants et des membres de l’équipe. Il doit également être capable d’établir des prédictions à partir des données disponibles. Pour être Data Analyst, il faut posséder des compétences solides en mathématiques et en modélisation des données, ainsi que plusieurs années d’expérience.
Le Data Analyst doit être à l’aise avec les chiffres et ne pas craindre de traiter un volume important de données. Il doit être passionné par les données et le monde de l’intelligence artificielle et de la Data Science.
Ce spécialiste doit également être à l’écoute de ses collègues au sein de l’entreprise pour comprendre leurs besoins et traiter les données en conséquence.
Avec l’importance croissante de l’exploitation des données, le Data Analyst est très recherché par les entreprises, quel que soit le secteur d’activité. C’est donc un métier d’avenir. Vous pourrez ainsi trouver rapidement un poste de Data Analyst après la fin de votre formation.
Devenir Data Analyst
Le diplôme en analyse de données est la clé pour devenir Data Analyst. Cependant, ce métier est également accessible via des diplômes en statistiques, en mathématiques ou en économie.
En général, pour devenir Data Analyst, il faut avoir un Bac+3. Avec un master ou un doctorat, vous pourrez accéder à des postes de haut niveau avec un salaire plus élevé. En règle générale, plus votre diplôme est élevé, plus il sera facile de trouver un poste de Data Analyst.
Mais au-delà du diplôme, l’expérience professionnelle est indispensable et peut faire toute la différence. Les stages vous offrent la possibilité d’acquérir une expérience précieuse sur le terrain.
Voici les 4 stratégies parmi lesquelles vous pouvez choisir pour devenir Data Analyst.
Suivre des MOOCs
Pour devenir Data Scientist, il est essentiel de maîtriser certaines compétences. Il ne suffit donc pas de connaître les statistiques, il faut également apprendre à coder et utiliser des outils de visualisation des données. Aujourd’hui, il existe des cours en ligne qui peuvent vous former pour devenir Data Analyst.
Les organismes de formation en ligne proposent des formations en lien avec la science des données, qui préparent aux métiers de Data Analyst ou de Data Scientist. Vous avez le choix entre plusieurs MOOC gratuits qui vous permettront d’obtenir des certificats.
Ces cours couvrent différents domaines de la science des données, tels que le langage informatique Python, la bio-informatique, l’exploration de données, le Big Data, l’analyse de données et la visualisation de données.
Parmi les MOOCs les plus recommandés en ce moment, on trouve “Data Sciences de A à Z”, “Introduction to Python for Data Science” ou encore “Machine Learning A-Z Hands-On Python & R In Data Science”.
Obtenir un master en Data Science
Les masters en Data Science existent déjà en France. Posséder un master vous assure une entrée directe sur le marché du travail et vous confère une véritable expertise théorique dans le domaine. Cependant, des stages sont nécessaires pour renforcer vos compétences et acquérir l’expérience requise.
Un master en Data Science dure entre 6 et 18 mois et coûte entre 8 000€ et 20 000€, en fonction de l’école que vous choisissez. Plusieurs grandes écoles en France proposent des cursus axés sur la data science, telles que l’ENSAE avec son MSc en Big Data, l’ESSEC avec son MSc in Data Science & Business Analytics, TELECOM avec son Master Big Data axé sur la gestion et l’analyse des données massives, ESG et son MBA Big Data, etc.
Avoir plus de missions techniques dans le cadre de son métier actuel
Il est possible d’apprendre le métier de Data Analyst directement sur le terrain. En effet, vous pouvez vous initier à la data science à travers votre emploi actuel.
Commencez par vous familiariser avec les missions techniques pour développer vos compétences. Vous pouvez, par exemple, extraire des métriques et les présenter de manière pertinente.
En adoptant cette approche, vous vous familiariserez progressivement avec les bases de l’analyse des données. Vous pourrez ainsi suivre une formation tout en vous initiant progressivement à la data science dans le cadre de votre emploi actuel.
Faire un bootcamp
Bien qu’ils soient encore peu nombreux en France, les bootcamps sont une formation idéale pour se lancer dans l’analyse de données. Vous pourrez vous former rapidement et efficacement, sans avoir à investir trop de temps et d’argent.
Les bootcamps sont essentiellement axés sur la pratique. Vous serez formé(e) par des professionnels et des experts en Data. La formation en bootcamp est disponible à temps plein ou à temps partiel, ce qui vous permet de l’adapter à votre emploi du temps. Elle convient à tous les profils. Vous aborderez l’analyse des données, l’apprentissage des algorithmes et tous les outils pratiques pendant cette formation.
Pendant tout le bootcamp, vous apprendrez les bases et tous les aspects de la Data Science. Toutes les problématiques seront abordées afin que vous maîtrisiez la Data Science sur le bout des doigts.
Maintenant que vous connaissez les différentes stratégies pour devenir Data Analyst, il ne vous reste plus qu’à choisir celle qui convient le mieux à votre situation. Bonne chance dans votre parcours vers ce passionnant métier !
