Systèmes d'information et de télécommunication
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**Titre :** Data Analyst / Consultant Data / Ingénieur Data
**Missions et Responsabilités :**
- Extraire, traiter, analyser et interpréter des données complexes pour aider à la prise de décision stratégique.
- Développer et implémenter des modèles d'analyse des données.
- Assurer le suivi de la performance en concevant des indicateurs clés de performance (KPI).
- Valider la qualité des données et effectuer un nettoyage si nécessaire.
- Présenter des rapports d'analyse de données visuellement en utilisant des outils de data visualisation.
- Conseiller les acteurs internes sur les meilleures utilisations et applications des données.
**Compétences et savoir-faire :**
- Connaissance des bases de données et des langages de requêtes SQL.
- Maîtrise de l'usage de Python ou R pour l'analyse de données.
- Utilisation des outils d'analyse statistique.
- Connaissance en machine learning pour construire et évaluer des modèles de prédiction.
- Experience avec des outils de visualisation de données (comme Tableau, Power BI).
- Maîtrise de l'anglais technique pour la lecture de documentation spécialisée et la communication avec des interlocuteurs internationaux.
**Qualités :**
- Sens analytique et synthétique pour interpréter les données.
- Rigueur pour garantir la qualité des données analysées.
- Adaptabilité à différents environnements et problématiques métier.
- Capacité à communiquer clairement sur des sujets techniques.
- Curiosité pour rester à la pointe des outils et méthodes d'analyse de données.
**Formations académiques en France :**
La profession est accessible avec un niveau de formation initiale de bac +5. Voici quelques exemples :
- Master en Statistique, Analyse de Données et Économie
- Master en Sciences et Technologies, Mention Informatique, Parcours Data Science
- Master en Big Data : gestion et analyse des données massives
- Diplôme d'Ingénieur en Informatique avec spécialisation en Big Data
- Mastère spécialisé en Big Data (Ecole Polytechnique, HEC, ESSEC, etc.)
Des formations professionnelles en data science ou big data peuvent également être intéressantes pour acquérir ou affiner les compétences recherchées.
Voici les réponses attendues :
**Responsabilités et missions :**
Les responsabilités et missions d'un Data Analyst/Consultant Data/Ingénieur Data sont multiples. Il s'agit notamment de :
- Master en Statistique, Analyse de Données et Économie
- Master en Sciences et Technologies, Mention Informatique, Parcours Data Science
- Master en Big Data : gestion et analyse des données massives
- Diplôme d'Ingénieur en Informatique avec spécialisation en Big Data
- Mastère spécialisé en Big Data (Ecole Polytechnique, HEC, ESSEC, etc.)
**Perspectives d'évolution et dimension managériale :**
Les perspectives d'évolution pour un Data Analyst/Consultant Data/Ingénieur Data sont variées. Il s'agit notamment de :
- Extraire, traiter, analyser et interpréter des données complexes pour aider à la prise de décision stratégique.
- Développer et implémenter des modèles d'analyse des données.
- Assurer le suivi de la performance en concevant des indicateurs clés de performance (KPI).
- Valider la qualité des données et effectuer un nettoyage si nécessaire.
- Présenter des rapports d'analyse de données visuellement en utilisant des outils de data visualisation.
- Conseiller les acteurs internes sur les meilleures utilisations et applications des données.
**Formations en France débouchant sur ce métier :**
Voici quelques exemples de formations académiques en France qui peuvent mener à un poste de Data Analyst/Consultant Data/Ingénieur Data :
- Évoluer vers des responsabilités plus élevées au sein d'une entreprise ou en créant sa propre entreprise.
- Développer ses compétences en data science et machine learning pour répondre aux nouveaux défis technologiques.
- Prendre en charge des projets plus vastes et complexes, impliquant plusieurs acteurs internes.
**Secteurs et entreprises recrutant ce métier :**
Les secteurs et entreprises qui recrutent fréquemment des Data Analyst/Consultant Data/Ingénieur Data sont notamment :
- Le secteur bancaire et financier.
- Les compagnies d'assurance.
- Les industries pharmaceutiques et médicales.
- Les startups et les entreprises du numérique.
**Technologies, outils ou logiciels utilisés :**
Les technologies, outils ou logiciels utilisés par un Data Analyst/Consultant Data/Ingénieur Data sont notamment :