Le m\u00e9tier de Data Analyst<\/strong> <\/h2>\nCr\u00e9er et mod\u00e9liser les bases de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\nUne des premi\u00e8res missions du Data Analyst est de recueillir, traiter et \u00e9tudier les donn\u00e9es statistiques. Ceci pour produire des analyses m\u00e9tiers et fournir des recommandations. Pour cela, le Data Analyst cr\u00e9e et mod\u00e9lise les bases de donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019entreprise. Il atteste de leur bon fonctionnement et de la mise \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8re de la base de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/p>\n
D\u00e9finir des crit\u00e8res de segmentation<\/strong><\/p>\nLe Data Analyst a \u00e9galement pour mission de d\u00e9finir des crit\u00e8res de segmentation afin d\u2019\u00e9tudier au mieux les chiffres. Pour ce faire, il doit trouver des sources de donn\u00e9es pertinentes qui lui permettent par exemple de d\u00e9finir la cible des campagnes marketing et les tendances d\u2019achats ou de consommation.<\/p>\n<\/p>\n
Vulgariser les donn\u00e9es et les rendre accessible<\/strong><\/p>\nExtraire et traduire des donn\u00e9es business en donn\u00e9es statistiques permet de synth\u00e9tiser et de vulgariser les informations. Ainsi, ce traitement des donn\u00e9es permet aux dirigeants de l’entreprise et aux \u00e9quipes de pouvoir analyser les donn\u00e9es et de s\u2019en servir comme levier de performance. <\/p>\n
<\/div>\nLes comp\u00e9tences requises<\/h2>\n
Passionn\u00e9 de chiffres et de statistiques <\/strong><\/p>\nLe Data Analyst doit \u00eatre capable de r\u00e9aliser des tableaux et des bilans sur l\u2019ensemble des donn\u00e9es de l\u2019entreprise. En effet les m\u00e9thodologies statistiques et les mod\u00e8les math\u00e9matiques doivent \u00eatre un jeu d’enfant pour lui. <\/p>\n<\/p>\n
Ma\u00eetrise des outils et langages informatiques<\/strong><\/p>\nEn exer\u00e7ant cette fonction, le professionnel sera amen\u00e9 \u00e0 utiliser des outils sp\u00e9cifiques au Big Data pour transformer les donn\u00e9es brutese informations utiles (comme Excel, SAS, SQL, VBA, ACCES ou encore R). Bien s\u00fbr, le langage informatique ne doit avoir aucun secret pour lui.<\/p>\n<\/p>\n
Capacit\u00e9 d’analyse et rigueur<\/strong><\/p>\nSa capacit\u00e9 d’analyse doit lui permettre de d\u00e9gager des tendances pouvant aboutir \u00e0 des recommandations sur les futures strat\u00e9gies \u00e0 adopter. Curieux, il doit \u00e9galement s’int\u00e9resser au marketing afin de pouvoir conseiller les dirigeants et le traitement de donn\u00e9es qu’il op\u00e8re n\u00e9cessite une grande rigueur. <\/p>\n
<\/div>\nContexte<\/h2>\n
Data Analyst est une fonction plus que porteuse qui est amen\u00e9 \u00e0 fortement se d\u00e9velopper. En effet, avec l\u2019\u00e9volution du tout num\u00e9rique, les entreprises font face \u00e0 une croissance exponentielle du nombre de donn\u00e9es.<\/p>\n
Les grandes entreprises dans le domaine de la finance, du commerce, du marketing, de l\u2019industrie et de la m\u00e9decine sont les plus susceptible de recruter dans ce domaine. <\/p>\n
<\/div>\nSalaire<\/strong> <\/h2>\n Le taux journalier moyen d\u2019un data analyst se situe entre 400 et 800\u20ac. <\/p>\n
<\/div>\nVous souhaitez en savoir plus sur le\u00a0Big Data et la Business Intelligence<\/strong><\/a>\u00a0? D\u00e9couvrez notre dossier sp\u00e9cial sur les diff\u00e9rences entre la Business Intelligence et le Big Data.<\/p>\n
Une des premi\u00e8res missions du Data Analyst est de recueillir, traiter et \u00e9tudier les donn\u00e9es statistiques. Ceci pour produire des analyses m\u00e9tiers et fournir des recommandations. Pour cela, le Data Analyst cr\u00e9e et mod\u00e9lise les bases de donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019entreprise. Il atteste de leur bon fonctionnement et de la mise \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8re de la base de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/p>\n
D\u00e9finir des crit\u00e8res de segmentation<\/strong><\/p>\n Le Data Analyst a \u00e9galement pour mission de d\u00e9finir des crit\u00e8res de segmentation afin d\u2019\u00e9tudier au mieux les chiffres. Pour ce faire, il doit trouver des sources de donn\u00e9es pertinentes qui lui permettent par exemple de d\u00e9finir la cible des campagnes marketing et les tendances d\u2019achats ou de consommation.<\/p>\n<\/p>\n Vulgariser les donn\u00e9es et les rendre accessible<\/strong><\/p>\n Extraire et traduire des donn\u00e9es business en donn\u00e9es statistiques permet de synth\u00e9tiser et de vulgariser les informations. Ainsi, ce traitement des donn\u00e9es permet aux dirigeants de l’entreprise et aux \u00e9quipes de pouvoir analyser les donn\u00e9es et de s\u2019en servir comme levier de performance. <\/p>\n Passionn\u00e9 de chiffres et de statistiques <\/strong><\/p>\n Le Data Analyst doit \u00eatre capable de r\u00e9aliser des tableaux et des bilans sur l\u2019ensemble des donn\u00e9es de l\u2019entreprise. En effet les m\u00e9thodologies statistiques et les mod\u00e8les math\u00e9matiques doivent \u00eatre un jeu d’enfant pour lui. <\/p>\n<\/p>\n Ma\u00eetrise des outils et langages informatiques<\/strong><\/p>\n En exer\u00e7ant cette fonction, le professionnel sera amen\u00e9 \u00e0 utiliser des outils sp\u00e9cifiques au Big Data pour transformer les donn\u00e9es brutese informations utiles (comme Excel, SAS, SQL, VBA, ACCES ou encore R). Bien s\u00fbr, le langage informatique ne doit avoir aucun secret pour lui.<\/p>\n<\/p>\n Capacit\u00e9 d’analyse et rigueur<\/strong><\/p>\n Sa capacit\u00e9 d’analyse doit lui permettre de d\u00e9gager des tendances pouvant aboutir \u00e0 des recommandations sur les futures strat\u00e9gies \u00e0 adopter. Curieux, il doit \u00e9galement s’int\u00e9resser au marketing afin de pouvoir conseiller les dirigeants et le traitement de donn\u00e9es qu’il op\u00e8re n\u00e9cessite une grande rigueur. <\/p>\n Data Analyst est une fonction plus que porteuse qui est amen\u00e9 \u00e0 fortement se d\u00e9velopper. En effet, avec l\u2019\u00e9volution du tout num\u00e9rique, les entreprises font face \u00e0 une croissance exponentielle du nombre de donn\u00e9es.<\/p>\n Les grandes entreprises dans le domaine de la finance, du commerce, du marketing, de l\u2019industrie et de la m\u00e9decine sont les plus susceptible de recruter dans ce domaine. <\/p>\n Le taux journalier moyen d\u2019un data analyst se situe entre 400 et 800\u20ac. <\/p>\n Vous souhaitez en savoir plus sur le\u00a0Big Data et la Business Intelligence<\/strong><\/a>\u00a0? D\u00e9couvrez notre dossier sp\u00e9cial sur les diff\u00e9rences entre la Business Intelligence et le Big Data.<\/p>\nLes comp\u00e9tences requises<\/h2>\n
Contexte<\/h2>\n
Salaire<\/strong> <\/h2>\n
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