Data Analyst
Fiche métier
Le Data Analyst, comme son nom l’indique, est chargé d’analyser les données d’activité d’une entreprise. Il interprète les informations recueillies par plusieurs canaux qui visent à faciliter les prises de décisions par les managers. Pour cela, le Data Analyst fait appel à divers outils et langages, dont Excel mais aussi SAS, SQL, VBA, ACCESS ou encore R ou Python.
Il comprend et pratique les différents langages de bases de données. Doté d’une aisance relationnelle, il doit interagir avec les différents services afin de résoudre les potentiels problèmes techniques. Il est capable d’apporter une vision cohérente des activités de son entreprise.
Le Data Analyst peut travailler dans différents types d’entreprise tels que la banque, l’assurance, le e-commerce, l’industrie automobile, où son analyse de la donnée est créatrice de valeur ajoutée. Ces données peuvent être liées aux clients (CRM), aux produits et à leurs performances, ou même aux concurrents.
missions :
- Recueillir et étudier les données pour produire des analyses et des recommandations qui serviront à l’entreprise.
- Créer et développer des rapports sur les données issues des travaux d’analyse afin d’avoir une vision cohérente sur les résultats d’activité des produits et de leur bon fonctionnement technique.
- Gérer les outils d’analyse afin que les décideurs internes ou les clients suivent l’évolution de leurs sites ou produits.
- Traitement et exploitation des données dans un data warehouse (entrepôt de données).
- Veille technologique des nouveaux outils visant à l’améliorer l’analyse des données.
compétences :
- Gestion et exploitation de donnée.
- Connaissance des bases de données SQL (MySQL, PostgreSQL) et NoSQL (MongoDB).
- Connaissances juridiques sur l’utilisation des données.
- Maîtrise des techniques statistiques et de datamining (SAS, SPSS, VBA, ACCES) et des outils de web Analytics.
Soft Skill :
- Autonomie et sens de l’organisation.
- Réactivité.
- Bonne qualité rédactionnelle.
- Aisance relationnelle.
Quel niveau de formation ?
Le Data Analyst possède un Bac +5 dans le domaine des statistiques soit avec une formation universitaire ou une grande école. Par exemple, il peut être diplômé d’un Master en statistique / économétrie ou en Big Data.
Le salaire :
Un Data Analyst Junior peut espérer gagner environ 45K/an. Avec plusieurs années d’expérience, le Data Analyst peut gagner jusqu’à 65K/an.
Autres dénominations :
- Big Data Analytics
- Web Analytics
- Social Media Analytics
Postes liés :
- Business Analyst
- Data Architect
Évolution professionnelle :
Après plusieurs expériences conséquentes, le Data Analyst pourra envisager de passer au poste de Data Scientist. Ainsi il pourra prétendre à un salaire beaucoup plus élevé. Allant jusqu’à 180K/an.
L’oeilkalyptus :
Pour monter ces compétences en termes de Data, la plateforme Kaggle (propose des compétitions d’apprentissage automatique en science des données) est un bon moyen pour prouver aux recruteurs que vous avez un excellent niveau en termes de Data.
Vous souhaitez recruter un Data Analyst ? Prenez contact avec un expert Kalyptus.
Le Data Analyst, comme son nom l’indique, est chargé d’analyser les données d’activité d’une entreprise. Il interprète les informations recueillies par plusieurs canaux qui visent à faciliter les prises de décisions par les managers. Pour cela, le Data Analyst fait appel à divers outils et langages, dont Excel mais aussi SAS, SQL, VBA, ACCESS ou encore R ou Python.
Il comprend et pratique les différents langages de bases de données. Doté d’une aisance relationnelle, il doit interagir avec les différents services afin de résoudre les potentiels problèmes techniques. Il est capable d’apporter une vision cohérente des activités de son entreprise.
Le Data Analyst peut travailler dans différents types d’entreprise tels que la banque, l’assurance, le e-commerce, l’industrie automobile, où son analyse de la donnée est créatrice de valeur ajoutée. Ces données peuvent être liées aux clients (CRM), aux produits et à leurs performances, ou même aux concurrents.
missions :
- Recueillir et étudier les données pour produire des analyses et des recommandations qui serviront à l’entreprise.
- Créer et développer des rapports sur les données issues des travaux d’analyse afin d’avoir une vision cohérente sur les résultats d’activité des produits et de leur bon fonctionnement technique.
- Gérer les outils d’analyse afin que les décideurs internes ou les clients suivent l’évolution de leurs sites ou produits.
- Traitement et exploitation des données dans un data warehouse (entrepôt de données).
- Veille technologique des nouveaux outils visant à l’améliorer l’analyse des données.
compétences :
- Gestion et exploitation de donnée.
- Connaissance des bases de données SQL (MySQL, PostgreSQL) et NoSQL (MongoDB).
- Connaissances juridiques sur l’utilisation des données.
- Maîtrise des techniques statistiques et de datamining (SAS, SPSS, VBA, ACCES) et des outils de web Analytics.
Soft Skill :
- Autonomie et sens de l’organisation.
- Réactivité.
- Bonne qualité rédactionnelle.
- Aisance relationnelle.
Quel niveau de formation ?
Le Data Analyst possède un Bac +5 dans le domaine des statistiques soit avec une formation universitaire ou une grande école. Par exemple, il peut être diplômé d’un Master en statistique / économétrie ou en Big Data.
Le salaire :
Un Data Analyst Junior peut espérer gagner environ 45K/an. Avec plusieurs années d’expérience, le Data Analyst peut gagner jusqu’à 65K/an.
Autres dénominations :
- Big Data Analytics
- Web Analytics
- Social Media Analytics
Postes liés :
- Business Analyst
- Data Architect
Évolution professionnelle :
Après plusieurs expériences conséquentes, le Data Analyst pourra envisager de passer au poste de Data Scientist. Ainsi il pourra prétendre à un salaire beaucoup plus élevé. Allant jusqu’à 180K/an.
L’oeilkalyptus :
Pour monter ces compétences en termes de Data, la plateforme Kaggle (propose des compétitions d’apprentissage automatique en science des données) est un bon moyen pour prouver aux recruteurs que vous avez un excellent niveau en termes de Data.
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