Vous voulez devenir Data Analyst ? Ce métier d'avenir combine analyse des données, intelligence artificielle, statistiques et visualisation pour aider les entreprises à exploiter leurs informations de manière optimale.

Les métiers de la data sont en forte demande et offrent d’excellents débouchés dans des secteurs variés : finance, santé, e-commerce, ingénierie, management, ou encore marketing digital. En février 2025, plus de 11 000 offres d’emploi étaient à pourvoir dans la Data.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Le Data Analyst transforme les données en leviers de performance pour l’entreprise.

Un métier incontournable pour donner du sens aux données

Le Data Analyst est un professionnel de l’analyse de données chargé d’exploiter les informations pour guider les décisions des entreprises. Son rôle est de collecter, structurer et interpréter des données issues de systèmes complexes (CRM, ERP, applications web, réseaux sociaux, etc.).

Grâce à ses compétences analytiques, il identifie les tendances et les comportements clients pour améliorer la stratégie et la performance globale. Ce métier de la data requiert à la fois rigueur, curiosité et créativité.

Le Data Analyst travaille souvent en équipe avec des développeurs, Business Analysts ou Data Scientists, et intervient dans des environnements multilingues (français/anglais) où les notions de data engineering et de data management sont primordiales.

Devenir Data Analyst : un choix d’avenir pour votre reconversion

Choisir de devenir Data Analyst, c’est miser sur un métier spécialisé dans l’exploitation intelligente des données. Les organismes de formation en ligne comme Studi, proposent des formations en data adaptées à tous les profils,qu’importe votre niveau de départ.

Les entreprises françaises recherchent aujourd’hui des profils hybrides, capables de comprendre la technologie, de manipuler les données et d’en extraire une valeur stratégique.

Grâce à une formation de Data Analyst complète et un apprentissage pratique, la reconversion professionnelle dans la science des données devient une véritable opportunité de carrière.
 

Quelles sont les missions et compétences d’un Data Analyst ?

De la collecte à la visualisation, le Data Analyst transforme les données en outils d’aide à la décision.

Des missions stratégiques au cœur de la transformation digitale

Le Data Analyst intervient à chaque étape de l’analyse des données : collecte, nettoyage, exploitation et restitution. Il travaille souvent avec des experts en intelligence artificielle, en business intelligence ou en data engineering pour optimiser les processus décisionnels.

Ses missions incluent :

• la création de tableaux de bord interactifs ;
• la modélisation de bases de données ;
• l’évaluation des performances (KPI, ROI) ;
• la recommandation stratégique.

Une formation de Data Analyst complète vous apprendra aussi à manipuler de gros volumes de big data, à communiquer vos résultats et à travailler avec les équipes métiers.

Les compétences techniques indispensables pour devenir Data Analyst

Pour devenir Data Analyst, il faut maîtriser un ensemble de langages et d’outils de data analysis :

• Python et SQL pour le traitement et l’automatisation ;
• Power BI, Tableau, Google Data Studio pour la visualisation ;
• Excel, R, et les plateformes cloud (AWS, Azure) pour la gestion des systèmes de données.

Les compétences requises mêlent logique, esprit d’analyse, culture business et maîtrise des outils informatiques.

En quelques mots, elles permettent de mieux exploiter les données et d’améliorer la prise de décision dans des contextes variés : finance, santé, transport, énergie ou technologies numériques.

Les qualités humaines et analytiques qui font la différence

Le Data Analyst n’est pas qu’un technicien : c’est aussi un communicant et un analyste stratégique. Il sait vulgariser ses analyses et convaincre ses interlocuteurs.

De ce fait, les qualités prisées pour exercer ce métier sont la rigueur, l’adaptabilité, la curiosité et le sens du développement continu.

Un bon Data Analyst garde toujours en tête la finalité de son travail : transformer la data brute en insights exploitables. De ce fait, c’est ce mélange entre compétences techniques et compétences humaines qui garantit une évolution professionnelle rapide.

Quelle formation pour se reconvertir en Data Analyst ?

Pour devenir Data Analyst, il faut suivre une formation flexible et reconnue par l’Etat : un gage de sérieux pour votre reconversion professionnelle. 
 

Se former pour maîtriser les fondamentaux de la data

Apprendre le métier de Data Analyst permet d’acquérir les bases indispensables de la science des données : statistiques, SQL, Python, Power BI et analyse de données avancée.

Tout au long de votre cursus, vous apprendrez à manipuler, interpréter et valoriser les données d’entreprise.

Les formations Studi offrent une approche par projet, des cas concrets et une pédagogie centrée sur la mise en pratique.

Ces parcours s’adressent aux personnes en reconversion, aux jeunes diplômés ou aux professionnels souhaitant changer de spécialité dans le domaine de la data.

La formation de Data Analyst avec Studi : un accompagnement dédié

Avec Studi, vous suivez la formation Data Analyst 100 % en ligne, à votre rythme et selon vos disponibilités.Elle est éligible au CPF et aux aides de France Travail, ce qui permet de la financer jusqu'à 100 % selon votre situation. Pour vous rendre opérationnel le parcours vous permet de développer des compétences techniques et analytiques solides en data.

Tout au long de la formation, vous êtes accompagné : suivi individuel, ateliers pratiques, coaching carrière pour vous guider vers la réussite.

Quel est le salaire d’un Data Analyst ?

Le salaire d’un Data Analyst dépend de son expérience, de son secteur et de sa spécialisation.

Source : Glassdoor et Jedha
 

Quels outils un Data Analyst doit-il maîtriser ?

Pour devenir Data Analyst, la maîtrise des bons outils est indispensable.

Les langages et logiciels incontournables pour l’analyse de données

Le rôle du Data Analyst implique de maîtriser un ensemble de langages informatiques et d’outils spécialisés pour exploiter les données brutes.

Parmi les fondamentaux, Python s’impose comme le langage le plus polyvalent pour automatiser les traitements et créer des modèles d’analyse. SQL est tout aussi essentiel : il permet d’interroger et de manipuler des bases de données relationnelles.

La formation de Data Analyst inclut également l’apprentissage d’Excel, de Power BI et de Tableau, qui facilitent la visualisation des données et la création de tableaux de bord dynamiques.

Ces outils permettent d’expliquer clairement les résultats aux décideurs et de piloter la performance de l’entreprise.

Les outils de visualisation et d’intelligence artificielle

Au-delà de l’analyse pure, la data visualisation est devenue une compétence clé du métier de Data Analyst. Elle consiste à transformer des chiffres complexes en graphiques clairs et compréhensibles.

Les solutions comme Power BI, Google Data Studio ou Tableau Software sont enseignées dans la formation de Data Analyst Studi pour aider les apprenants à concevoir des dashboards lisibles et pertinents.

L’essor du big data et de l’intelligence artificielle pousse aussi les analystes à se familiariser avec des outils de machine learning, tels que Jupyter Notebook, TensorFlow ou Scikit-Learn.

Ces compétences sont par ailleurs sont très recherchées dans les métiers de la data et constituent un tremplin vers des postes comme Data Scientist, Business Analyst, ou Chief Data Officer.

Les environnements de travail modernes et collaboratifs

Le Data Analyst évolue dans des écosystèmes numériques de plus en plus intégrés. La connaissance des plateformes cloud comme AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform est un atout majeur pour gérer des bases de données volumineuses et sécurisées.

Les outils collaboratifs (Slack, Notion, Trello, GitHub) permettent quant à eux de coordonner les projets entre analystes, développeurs et équipes métiers.

Ces pratiques font partie intégrante du parcours de formation de Data Analyst, qui met l’accent sur l’apprentissage par la pratique et l’intégration dans des environnements de travail modernes.

Comment réussir sa reconversion en Data Analyst ?

Pour réussir votre reconversion professionnelle dans la data, vous devez avancer étape par étape :

1. Faire le point sur votre parcours professionnel pour identifier vos compétences transférables et définir vos objectifs de carrière.
2. Choisir une formation de Data Analyst adaptée à votre profil.
3. Pratiquer régulièrement sur des cas concrets pour consolider vos apprentissages et prouver votre maîtrise technique.
4. Vous spécialiser dans un domaine porteur comme la Business Intelligence, le marketing analytics ou la data science.
5. Valoriser votre profil professionnel sur les réseaux comme LinkedIn ou GitHub afin d’attirer les recruteurs et de mettre en avant vos projets data.

Je me forme au métier de Data Analyst avec Studi
 

Ces solutions facilitent votre reconversion vers un métier d’avenir dans la data.