apprendre à faire parler les données

L’essor de la numérisation des services et des divers aspects de l’IoT (internet des objets) génère d’énormes quantités de données qu’il faut pouvoir collecter, quantifier et analyser afin de vérifier l’adéquation de la stratégie de l’entreprise, mais aussi pour mettre en lumière de nouvelles pistes et possibilités d’exploitation.

Issu de l’univers du Big Data, le métier de Data Analyst, ou analyste de données, concerne de nombreux secteurs d’activité, du marketing au commerce en passant par la santé et la finance, avec pour mission d’analyser et exploiter les données provenant de différents canaux pour optimiser la stratégie de l’entreprise.

Il s’agit d’exploiter une ressource parfois négligée ou insuffisamment traitée et d’apporter de nouveaux angles d’attaque en croisant les données et en faisant ressortir tendances et indicateurs pour renforcer une stratégie marketing ou améliorer un process industriel.

De bonnes connaissances en statistiques

Les pré-requis d’une formation data analyst passent donc par une aisance avec les mathématiques et les statistiques, mais aussi par une bonne capacité de synthèse et une aisance rédactionnelle et orale pour transmettre les points essentiels des rapports générés à partir des données.

Les outils bureautiques devront être maîtrisés et la connaissance des systèmes de gestion de base de données, d’outils Web tels que Google Analytics, mais aussi de langages de programmation orientés vers les statistiques seront un plus pour un recrutement.

Un background sur l’encadrement juridique de la gestion des données, notamment le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), sera logiquement nécessaire pour exploiter les données en conformité avec les textes.

Après quelques années d’expérience, il sera toujours possible d’évoluer vers le métier de Data Scientist avec une approche aussi bien établie qu’expérimentale de la Data Science.

Bootcamp ou formation continue : deux approches possibles
La formation pour devenir Data Analyst passe par un tronc commun recommandé d’une école d’ingénieurs ou d’une formation universitaire de type Master 2 dans les domaines des statistiques, de l’informatique et des mathématiques, ou encore via une formation diplômante qui peut être abordée sous l’angle de formations courtes sur plusieurs mois à un an.

Plutôt destinées à de la reconversion professionnelle, et donc avec un bagage en amont, ou à de jeunes diplômés désireux de se rapprocher d’un domaine porteur, elles peuvent s’adapter au contexte des candidats en proposant des cours en ligne ou en présentiel, avec un suivi personnalisé.

Ces formations courtes donnent ainsi la capacité de se positionner sur un segment professionnel demandé et dont les besoins seront grandissants ces prochaines années.