Si vous souhaitez devenir data analyst vous devez étudier la Data Science. Le faire sera plus simple si vous détenez un bac en économie. Avant d’y venir, assurez-vous d’être passionné des nouvelles technologies, d’internet ainsi que des outils informatiques. Vous devez aussi posséder les aptitudes nécessaires dans le traitement des données de bases et avoir une aisance dans l’analyse statistique. Manifester une facilité d’adaptation à l’apprentissage du jargon informatique, du means et avoir la capacité de développer quelques bribes de compétences en copywriting sont primordiaux.

Data analyst : comment m’orienter après un bac économie ?

Nul ne peut prétendre au titre de Data analyst s’il ne dispose d’une licence (BAC+3). En effet, seul un titulaire d’une licence en informatique, en économie ou en marketing peut se prévaloir à ce titre. Néanmoins, avec l’ambiguïté de la profession et les prouesses dans Data Science, il est aujourd’hui impératif de poursuivre sa formation.

Afin de vous spécialiser dans la Data Science, il convient de faire un Master 1 ou Master 2 en informatique, statistiques, management et marketing. Vous comprendrez donc qu’il n’existe pas à ce jour une filière typique à la formation en Data Science.

D’un autre côté, le data analyst étant un métier d’avenir, il serait bien de penser dans le cadre d’une reconversion professionnelle à ce métier. Bien d’écoles offrent désormais des cours en ligne et en un rien de temps, vous pourrez vous faire former. C’est votre engouement à exercer en tant que professionnel du Big Data qui vous aidera à franchir le cap.

Projection dans la Data Science

Dans la spécialisation au métier de Data Analyst, vous comprendrez qu’il ne ressort que trois disciplines (Traitement de données, Analyse et représentation des données et Visionnage et communication de l’information). Le data analyst BAC+4 ou BAC+5 devra alors choisir son option.

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Métier très rémunérateur, une entreprise en besoin de Data Analyst se doit de contacter ces trois différents experts. Vous convenez donc que la formation au métier de Data Science n’est pas un cercle fermé.

Ingénieur d’éléments ou bien de données

Cette spécialisation revêt de la compétence des informaticiens puisqu’elle nécessite la connaissance des langages SQL, PHP et Java. Elle consiste également à la maîtrise de stockage de données. Autrement dit, un stockage d’un important nombre de données.

Le stockage de ces informations nécessite la connaissance des outils tels que MonoDb, spark, hadoop… À travers ces outils, l’ingénieur se charge de récupérer, de traiter puis d’organiser les données. N’est ingénieur de données que celui ou celle qui dispose d’un savoir-faire en construction informatique.

Analyste et présentateur des données

Après avoir récupéré, traité et organisé les données, il faut à présent les mettre en exercice et c’est à ce moment qu’intervient l’analyste. Celui-ci se charge de réunir les données ou encore les bases de données précédemment organisées.

Il s’emploie à partir de ses données à faire ressortir les pistes d’exécution des tâches de l’entreprise en vue de faire du profit. Les compétences de l’analyste sont déterminantes puisque c’est à ce niveau-là que la maquette qui permettra d’effectuer des activités sur le terrain est présentée. L’ingénierie est l’apanage des statisticiens qui sont doués en :

  • mathématiques appliquées ;
  • raisonnement statistique ;
  • économétrie.

Leur maîtrise de l’outil informatique passe par l’emploi de termes de programmation R- Python propre à la statique.

Visualiseur et communicateur de l’information

Ici, intervient le savoir-faire du développeur web qui a la maîtrise des outils D3.js et des Tableurs. La compétence à l’emploi de ces outils favorise l’interprétation des données ou des basses de données. L’interprétation ici est demandée afin de permettre aux collaborateurs externes et aux clients de comprendre les directives et les mesures à suivre en vue d’une réussite des affaires. Cela passe donc par la présentation (visuelle ou écrite) des données. Dans une mesure plus simple, il convient d’expliciter ses résultats par des graphiques ou par le développement front-end.

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