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Data Analyst

Découvrez en détail les missions, compétences requises

et opportunités d’évolution

Description de la fonction

Le Data Analyst extrait, nettoie et analyse des données provenant de différentes sources (ventes, trafic web, comportement client) pour en tirer des enseignements actionnables. Sa mission principale est de transformer la donnée brute en informations compréhensibles pour les décideurs. Il utilise la visualisation de données (Dataviz) pour rendre ses conclusions évidentes et faciliter la prise de décision. Au quotidien, le Data Analyst collecte, structure et analyse les données pour produire des insights actionnables à destination des équipes métier. Il contribue à la gouvernance des données et accompagne la montée en maturité data de l’organisation.

Exemples d'objectifs attendus

  • Reporting et Dashboards : Créer et automatiser des tableaux de bord pour que chaque métier puisse suivre ses KPIs en temps réel.
  • Analyse de performance : Identifier les causes de succès ou d’échec d’une opération (ex: analyse d’un tunnel de conversion).
  • Segmentation Client : Regrouper les clients par comportements pour permettre au marketing de personnaliser ses offres.
  • Aide au pilotage : Réaliser des analyses ponctuelles (ad-hoc) pour valider ou infirmer une intuition stratégique de la direction.

Compétences nécessaires

Hard skills:
  • Maîtrise parfaite du SQL
  • outils de BI (Tableau, Power BI, Looker)
  • Excel avancé
  • notions de Python ou R pour l’analyse statistique.
  • Maîtrise de Python et/ou SQL pour l’analyse et la modélisation
  • Connaissance des plateformes cloud data (AWS, GCP, Azure)
  • Outils de visualisation (Tableau, Power BI, Looker)
  • Pratique des outils MLOps et de versionnement (Git, dbt, Airflow)
Soft skills:
  • Esprit analytique
  • rigueur
  • curiosité
  • capacité de synthèse et de vulgarisation (Storytelling de la donnée).
  • Sens de l’organisation et rigueur dans la gestion des priorités
  • Autonomie et capacité à travailler en mode projet

Évolution professionnelle

D’où vient-on ? (Accès au poste)

  • Jeune diplômé : École de commerce ou d’ingénieur avec une spécialisation statistiques/data.
  • Contrôleur de gestion : Souhaitant passer sur des outils plus modernes que le simple Excel.
  • Chargé d’études marketing : Voulant automatiser ses analyses via le code et la BI.

Vers quoi évoluer ? (Après le poste)

  • Séniorité : Senior Data Analyst ou Lead Data Analyst.
  • Technique : Data Scientist (en renforçant ses compétences en Machine Learning).
  • Gestion : Chef de Projet Data ou Analytics Manager.
  • La nuance avec le Data Scientist :
  • Le Data Analyst regarde surtout le passé et le présent pour expliquer ce qui s’est passé. Le Data Scientist, lui, utilise des algorithmes complexes pour prédire le futur.

Rémunération

Ville Expérience Salaire minimum Salaire maximum
Hors Paris Junior (0-2 ans) 35 000 € 42 000 €
Hors Paris Confirmé (2-5 ans) 42 000 € 52 000 €
Hors Paris Senior (5-10 ans) 52 000 € 65 000 €
Hors Paris Expert/Director (10+ ans) 65 000 € 80 000 €
Paris Junior (0-2 ans) 40 000 € 48 000 €
Paris Confirmé (2-5 ans) 48 000 € 60 000 €
Paris Senior (5-10 ans) 60 000 € 75 000 €
Paris Expert/Director (10+ ans) 75 000 € 90 000 €
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