Devenir data analyst : missions, salaire…
Tu aimes transformer des chiffres en décisions ? Le métier de data analyst (analyste de données) est-il fait pour toi ? Quelles sont ses missions au quotidien, les compétences clés et le salaire à l’embauche puis après quelques années ? Et surtout : quelles études choisir (licence, BUT, bachelor, master, alternance) pour y accéder rapidement ?
Dans ce guide clair, on répond à toutes tes questions et on t’équipe avec nos outils gratuits : passe le Test des métiers pour vérifier ton appétence pour l’analyse de données, pose tes questions à Thotis.IA, et explore nos ressources sur les études en informatique.
Quel niveau d’études faut-il viser pour devenir Data Analyst ?
Pour devenir Data Analyst, il est conseillé de viser un niveau d’études compris entre bac +3 et bac +5. Les profils à bac +3 (comme le BUT Science des données ou une licence en informatique, mathématiques ou économie-gestion) peuvent accéder à des postes juniors. Cependant, les entreprises recherchent de plus en plus des diplômés de masters spécialisés en data science, statistiques ou informatique décisionnelle, ainsi que des ingénieurs formés aux outils de la donnée.
Quelles formations post-bac sont les plus adaptées pour devenir Data Analyst ?
Plusieurs parcours mènent au métier de Data Analyst. Après le bac, tu peux choisir un BUT Science des données, une licence en mathématiques appliquées ou une licence d’informatique. Certains étudiants optent aussi pour des bachelors spécialisés en data ou en business intelligence. Ces formations permettent d’apprendre à collecter, traiter et interpréter les données pour en tirer des analyses utiles à la décision.
L’alternance est-elle possible et recommandée pour se former au métier de Data Analyst ?
Oui, l’alternance est fortement recommandée pour devenir Data Analyst. Elle permet de développer une expérience professionnelle concrète tout en consolidant les compétences techniques vues en cours. Que ce soit au niveau BUT, licence professionnelle ou master, l’alternance facilite l’insertion sur le marché de l’emploi grâce à la pratique de projets réels et à une meilleure compréhension des besoins des entreprises.
Quelles compétences sont indispensables pour réussir comme Data Analyst ?
Le Data Analyst doit maîtriser les statistiques, la programmation en Python ou R, les bases de données SQL et les outils de data visualisation comme Power BI ou Tableau. Des compétences en Excel avancé et en communication de résultats sont également essentielles. La rigueur, l’esprit d’analyse et la capacité à vulgariser les données techniques pour un public non expert sont des atouts majeurs.
Quelle est la différence entre Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer ?
Le Data Analyst se concentre sur la collecte, l’analyse et la visualisation des données pour aider à la décision.
Le Data Scientist va plus loin : il développe des modèles prédictifs et algorithmes à partir de volumes de données massifs.
Enfin, le Data Engineer conçoit et maintient les infrastructures techniques (bases de données, pipelines, cloud) qui permettent aux deux autres métiers d’exploiter les données.
Ces rôles sont complémentaires dans une même chaîne de traitement de la donnée.
Quel est le salaire d’un Data Analyst ?
En début de carrière, un Data Analyst junior gagne entre 30 000 € et 40 000 € bruts par an, selon le secteur et la taille de l’entreprise. Avec quelques années d’expérience, le salaire peut atteindre entre 45 000 € et 60 000 € bruts, voire plus dans la finance, la tech ou les grands groupes. En moyenne, la rémunération en France s’élève à environ 47 000 € bruts par an.
La maîtrise de l’anglais est-elle indispensable pour devenir Data Analyst ?
Oui, l’anglais est indispensable pour exercer le métier de Data Analyst. La majorité des outils, bibliothèques de programmation et documentations techniques sont en anglais. De plus, la capacité à rédiger et présenter des analyses en anglais est un véritable atout dans les entreprises internationales ou les environnements multiculturels.
Dans quels secteurs peut travailler un Data Analyst ?
Le Data Analyst est recherché dans de nombreux secteurs : banque et assurance, marketing, e-commerce, santé, transport, énergie ou encore secteur public. Chaque domaine exploite la donnée pour améliorer la performance, anticiper les besoins clients ou optimiser les décisions stratégiques. Ce métier offre donc une grande diversité d’environnements professionnels.
Quel est le rythme de travail d’un Data Analyst ?
Le rythme de travail d’un Data Analyst dépend de son environnement. Dans une entreprise ou une agence, il alterne entre des périodes d’analyse intense et des phases de présentation des résultats. Les projets peuvent être menés en équipe, avec des deadlines précises à respecter. Le métier demande de la rigueur, de l’organisation et une bonne gestion du temps, surtout lors des livrables importants ou des rapports stratégiques.
Quelles sont les missions principales d’un Data Analyst ?
Les missions d’un Data Analyst consistent à collecter, nettoyer et analyser les données issues de différentes sources pour en tirer des enseignements utiles à l’entreprise. Il conçoit des tableaux de bord interactifs, produit des rapports d’aide à la décision et propose des recommandations stratégiques. Il collabore étroitement avec les équipes marketing, finance ou IT pour transformer les données en leviers de performance.
Choisir un métier comme celui de Data Analyst, c’est avant tout comprendre si ce poste correspond à ta façon de penser, à ton intérêt pour les chiffres et à ta capacité d’analyse. Avant de t’engager dans des études ou une carrière dans la data, il est essentiel d’identifier tes forces, tes motivations et ton profil professionnel. Le Test des métiers Thotis t’aide à faire ce point de manière claire et personnalisée. En quelques minutes, il t’indique si tu es plutôt attiré par la manipulation de données, la modélisation statistique, la visualisation ou encore l’analyse stratégique.
Découvre le métier fait pour toi !
Le Data Analyst joue un rôle clé dans la prise de décision stratégique des entreprises. Sa mission principale consiste à collecter, nettoyer et interpréter les données issues de différentes sources pour en dégager des informations exploitables. Grâce à ses analyses, il aide les équipes marketing, commerciales, financières ou techniques à comprendre les comportements des clients, à optimiser leurs actions et à anticiper les tendances.
Concrètement, le Data Analyst met en place des tableaux de bord et des rapports automatisés permettant de suivre les indicateurs clés de performance. Il utilise des outils de Business Intelligence (comme Power BI, Tableau ou Looker Studio) et des langages de requêtes tels que SQL pour manipuler les données. Il peut également effectuer des analyses statistiques avancées avec Python ou R.
Au-delà de l’aspect technique, le Data Analyst doit être capable de vulgariser ses résultats auprès des décideurs. Il transforme les données complexes en insights clairs, visuels et directement exploitables. Son objectif est simple : permettre à l’entreprise de prendre les meilleures décisions possibles sur la base de faits mesurables.
Le salaire d’un Data Analyst dépend de plusieurs critères : le niveau d’études, l’expérience, le secteur d’activité et la taille de l’entreprise. En début de carrière, un Data Analyst junior perçoit généralement entre 30 000 € et 40 000 € bruts par an. Les profils issus de masters spécialisés ou d’écoles d’ingénieurs peuvent bénéficier d’une rémunération plus élevée dès la première embauche.
Avec quelques années d’expérience, le salaire peut atteindre entre 45 000 € et 60 000 € bruts par an. Dans certains secteurs comme la finance, le e-commerce ou la tech, les rémunérations peuvent même dépasser 70 000 € pour les profils confirmés ou à forte expertise technique. En moyenne, le salaire annuel d’un Data Analyst en France tourne autour de 47 000 € bruts.
À noter que les bonus de performance ou la part variable sont de plus en plus courants dans les grandes entreprises, notamment lorsqu’il s’agit de postes stratégiques liés à la data science ou à la transformation numérique.
Le quotidien d’un Data Analyst est rythmé par l’analyse, la rigueur et la collaboration. Chaque journée débute souvent par la mise à jour et la vérification des données collectées. Il s’assure de leur fiabilité avant de produire des analyses pertinentes. Ensuite, il explore les données, construit des tableaux de bord et élabore des rapports de performance pour les différents services de l’entreprise.
Son travail repose sur des outils comme SQL pour interroger les bases de données, Python ou R pour traiter les données, et des logiciels de data visualisation tels que Power BI ou Tableau pour représenter visuellement les résultats. Il collabore au quotidien avec les équipes marketing, produit ou finance afin de traduire les données en actions concrètes.
Le Data Analyst doit également savoir présenter ses conclusions de manière claire et synthétique. Les réunions ou briefs avec les décideurs sont fréquents, car son rôle est d’aider à orienter la stratégie à partir des faits mesurés. Son quotidien est donc un équilibre entre analyse technique, communication et prise de recul stratégique.
Le métier de Data Analyst offre de nombreuses perspectives d’évolution. Grâce à sa maîtrise des outils de la donnée et à sa vision globale de l’entreprise, il peut rapidement accéder à des postes à plus forte responsabilité. Après quelques années d’expérience, il peut devenir Senior Data Analyst, Data Scientist ou encore Chef de projet data.
Certains choisissent de se spécialiser dans la Business Intelligence, la data visualisation ou l’analyse marketing. D’autres évoluent vers des fonctions de management comme Head of Data ou Chief Data Officer (CDO), où ils encadrent des équipes d’analystes et définissent la stratégie data globale de l’entreprise.
Avec l’expérience, un Data Analyst peut aussi se tourner vers la consultance ou le freelance, pour accompagner plusieurs structures dans la mise en place de leur stratégie data. Ces évolutions rapides s’expliquent par la forte demande de compétences analytiques dans tous les secteurs d’activité.
Le métier de Data Analyst peut s’exercer dans des contextes très variés selon la taille, le secteur et la culture de l’entreprise. Ces différences influencent la nature des missions, le niveau d’autonomie et les outils utilisés au quotidien.
Dans une start-up, le Data Analyst occupe souvent un rôle polyvalent : il collecte les données, conçoit les tableaux de bord et participe à la définition de la stratégie produit ou marketing. L’environnement est dynamique et les projets évoluent rapidement, offrant une expérience complète sur la chaîne de valeur de la donnée.
Au sein d’une PME, il contribue à l’optimisation des performances commerciales ou financières, tout en collaborant directement avec la direction. Il peut être amené à mettre en place les outils de reporting et à structurer les bases de données internes.
Dans une grande entreprise, le Data Analyst intègre souvent une équipe dédiée à la Business Intelligence ou à la Data Science. Ses missions sont plus spécialisées : il se concentre sur l’analyse de segments précis (clients, production, logistique…) et travaille avec des volumes de données plus importants.
Quel que soit le cadre, le Data Analyst conserve le même objectif : transformer la donnée en information utile pour améliorer la performance et guider la prise de décision.
Le domaine de la data analyse s’étend aujourd’hui à tous les secteurs : banque, assurance, santé, marketing, industrie, e-commerce ou encore secteur public. Les entreprises cherchent de plus en plus à exploiter leurs données pour optimiser leurs performances, comprendre leurs clients et anticiper les évolutions du marché. Le Data Analyst est donc devenu un acteur central dans la transformation numérique.
Avec l’émergence de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning, le métier évolue rapidement. Les outils d’analyse automatisée, de modélisation prédictive ou de génération de rapports intelligents permettent de traiter des volumes de données considérables en un temps record. Le Data Analyst peut ainsi se concentrer davantage sur la création de valeur et l’interprétation stratégique des résultats.
L’IA ne remplace pas le rôle humain, mais elle le renforce : elle automatise certaines tâches répétitives tout en ouvrant de nouvelles perspectives d’analyse. Les professionnels capables d’allier compétences analytiques et maîtrise des outils d’intelligence artificielle sont aujourd’hui particulièrement recherchés.
Pour devenir Data Analyst, plusieurs parcours d’études sont possibles. La voie la plus classique consiste à suivre une formation en informatique, statistiques ou mathématiques appliquées. Ces cursus permettent d’acquérir les bases de la programmation, de la gestion de bases de données et de l’analyse statistique.
Après le bac, tu peux intégrer un BUT Science des données (ancien DUT STID), une licence de mathématiques, une licence d’informatique ou encore un bachelor spécialisé en data. Ces formations offrent une première approche de la manipulation et de la visualisation de données, ainsi que de l’utilisation d’outils comme Python, R ou SQL.
Le niveau bac +5 est particulièrement apprécié par les entreprises. Les masters en data science, statistiques, économie appliquée ou informatique décisionnelle approfondissent les aspects techniques et stratégiques du métier. Les écoles d’ingénieurs et les écoles spécialisées en numérique proposent également des parcours orientés data.
L’alternance est vivement recommandée pour acquérir une expérience concrète du terrain. Elle permet de mettre en pratique les compétences vues en cours tout en développant des réflexes professionnels. Ce format facilite grandement l’insertion sur le marché du travail dès la fin des études.
Tu peux retrouver toutes les formations liées à la donnée et au numérique sur notre page dédiée aux études et métiers en informatique.