Quelle formation pour devenir data analyst ?

Le métier de data analyst consiste à gérer et analyser des données, souvent massives. Ces données peuvent provenir de sources très variées et avoir des formes diverses, les objectifs du data analyst peuvent donc être très divers selon le type d’entreprise dans lequel il travaille. Néanmoins, les méthodes d’analyses et les processus sont souvent les mêmes, et de nombreuses formations permettent d’acquérir les compétences nécessaires au métier de data analyst.

Quelles sont les formations post-bac courtes pour devenir data analyst ?

Il existe de nombreuses formations pour devenir data analyst, ayant des durées variables et dans des établissements de différents types. On compte par exemple des formations durant 3 ans, et permettant de valider le niveau licence, comme les BUT et les licences professionnelles, qui permettent en seulement 3 ans d’être opérationnel pour les métiers de data analyst. Il est donc possible de faire un BUT informatique, ou une licence professionnelle métiers de l’informatique spécialisée dans la gestion de données et l’analyse de données, ou dans les statistiques. Il existe aussi des formations en trois ans dans des écoles spécialisées comme des écoles de commerce, permettant de valider un bachelor.

Quelles sont les formations longues pour devenir data analyst ?

Les formations les plus communes pour les métiers de data analyst sont généralement réalisées en 5 ans. On compte des masters et des diplômes d’écoles d’ingénieur notamment. Les masters les plus connus sont les master MIAGE (méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises), les masters informatique, les master Systèmes d’information et d’aide à la décision, ou encore les master de mathématiques et application, de science de données ou de mathématiques appliquées aux sciences sociales.

Le type de master choisi pourra guider le type d’entreprises dans lequel le diplômé travaillera, avec une orientation qui peut être plus scientifique, ou plus commerciale par exemple. Il est possible de se renseigner sur les programmes et les débouchés sur les sites internet des différentes universités. Il existe aussi des formations plus longues, avec la possibilité de préparer un doctorat suite au master, qui peut mener aux métiers de la recherche et de l’enseignement supérieur ainsi qu’aux métiers dans le secteur privé.

Comment se reconvertir en data analyst : étape par étape

Il y a quelques années, la data science était un domaine réservé aux experts en informatique et en mathématiques. Aujourd’hui, grâce aux nouvelles technologies, il est possible de devenir data analyst sans avoir fait d’études spécialisées. En effet, de nombreuses entreprises françaises sont à la recherche de profils polyvalents capables d’analyser les données et de les interpréter.

Si vous êtes intéressés par ce domaine et que vous souhaitez vous reconvertir en data analyst, voici quelques étapes à suivre :

1. Tout d’abord, il est important de se renseigner sur le monde du big data et des données massives. En effet, c’est un domaine qui évolue rapidement et il est important d’être au courant des dernières tendances. Vous pouvez par exemple suivre des formations ou lire des livres spécialisés.
2. Ensuite, il faut choisir le type d’entreprise où vous souhaitez travailler. Il existe différents types d’entreprises qui utilisent les donnée pour différents usage : marketing , vente , R&D , etc… Ainsi selon votre expérience professionnelle précédente ou bien selon votre envies , choississez l’entrepise qui vous convient . Par exemple si vous avez une expérience en communication , orientez-vous vers une entreprise dont l’activité principale sera le marketing . De plus certaines grandes entreprises comme Microsoft ont crée des programmes spécifiques pour recruter des profils atypiques afin qu’ils deviennent data analyst. N’hésiter pas à postuler !
3. Une fois que vous avez trouvé l’emploi idéal chez l’entreprise idoine e t que vous y travaillez depuis un certain temps , il est important ne pas rester inactif et continuer à progresser.