Tout savoir sur le métier de Data Analyst Indépendant

Depuis que le Big Data existe, plusieurs métiers sont nés avec lui comme celui de data analyst. Actuellement, de plus en plus d' entreprises sont à la recherche d'un analyste de données. Ce professionnel de l'analyse de données a un rôle prépondérant pour découvrir comment les données peuvent être correctement utilisées au sein d'une société afin de résoudre les problèmes et répondre aux questions qui se posent.

Les tâches qui sont confiées au data analyst variante d'une mission à l'autre en fonction des attentes de l'entreprise et du type de données. Dans tous les cas, il est attendu des dirigeants qu'un analyste de données indépendant rassemble les données nécessaires , les nettoie, les rend exploitables à la tendance commerciale du moment.

Qu'est-ce qu'un data analyst ? Définition

Un Data Analyst est un professionnel qui se spécialise dans l'analyse de données pour aider à la prise de décision et à la résolution de problèmes au sein des entreprises. Ils utilisent des compétences en statistique, en programmation (Python ou R) et en visualisation de données (via des outils tels que Tableau ou Power BI) pour convertir des données complexes en informations accessibles et utiles.

Leur travail inclut l'extraction, la manipulation, l'analyse et l'interprétation des données. Un bon Data Analyst doit également être capable de communiquer efficacement ses découvertes à un public non technique, nécessitant ainsi d'excellentes compétences en communication.

Ce rôle exige une compréhension des méthodes de collecte de données , une capacité à appliquer des analyses quantitatives et qualitatives , et une volonté d'apprentissage continu pour rester à jour avec les évolutions dans le domaine de la science des données.

Quelles sont les missions d'un data analyst ?

L'analyste de données traite un type de données pour en extraire certaines informations permettant à la suite à l'entreprise de les utiliser afin de stimuler sa croissance et d'adopter une stratégie en corrélation avec ses spécificités. Ainsi, les données peuvent déterminer un profil type de prospect pour lequel il devienne un client qu'il est nécessaire de fidéliser. 

L'entreprise connaîtra ses attentes, ses besoins, ses envies et son budget. Dans ce cadre, l'analyste de données se basera sur ces informations pour définir la stratégie à l'employeur pour le marketing. Il est alors le personnage clé pour donner un sens aux informations recueillies afin de les transformer en données exploitables.

L'analyste de données doit ensuite assurer le bon fonctionnement de ces données et élaborer les critères de segmentation en amont pour les exploiter de manière optimale. Il va donc être chargé pour l'entreprise de :

• Modéliser le procédé de collecte de données
• Identifiez toutes les sources d'informations les plus pertinentes
• Assurer la mise en place des bases de données
• Assurer l' actualisation des données
• Traiter les données afin qu'elles soient totalement lisibles
• S'occuper de la rédaction des comptes-rendus d'analyse

Quelles sont les compétences indispensables à un bon Data Analyst ?

C'est en cumulant plusieurs compétences indispensables que l'analyste de données pour répondre aux missions qui lui sont confiées : 

• Maîtrise des outils d'analyse de données : Connaissance approfondie de logiciels tels qu'Excel, et de langages de programmation comme Python ou R, essentiels pour manipuler et analyser des ensembles de données complexes.
• Connaissance des bases de données et du langage SQL : Capacité à interroger des bases de données pour extraire les données nécessaires aux analyses, en utilisant le langage SQL comme outil principal.
• Compétences en statistique : Compréhension solide des principes statistiques pour analyser les tendances, tester des hypothèses et faire des prédictions basées sur les données.
• Visualisation de données : Aptitude à utiliser des outils de visualisation (comme Tableau ou Power BI) pour créer des représentations graphiques des analyses, rendant les résultats accessibles et compréhensibles.
• Pensée critique : Capacité à évaluer objectivement les données, à identifier les tendances, les anomalies ou les erreurs, et à poser des questions pertinentes pour guider l'analyse.
• Résolution de problèmes : Aptitude à aborder des problèmes complexes, à décomposer les données et à utiliser des analyses pour proposer des solutions concrètes.
• Communication efficace : Capacité à communiquer des conclusions techniques à un public non technique, en utilisant un langage clair et des visualisations pour faciliter la compréhension.
• Connaissance du secteur d'activité : Compréhension des enjeux, des processus et des données spécifiques au secteur dans lequel le data analyst opère, pour fournir des analyses pertinentes et actionnables.
• Gestion de projet : Compétence dans la gestion des délais et des ressources pour mener à bien des projets d'analyse de données, souvent en équipe et avec des objectifs multiples.
• Curiosité et apprentissage continu : Volonté et capacité d'apprendre constamment de nouvelles techniques, outils, et approches en science des données, domaine en évolution rapide.

Pourquoi devenir data analyst en 2024 ? Les tendances du marché

Devenir data analyst en 2024 est une décision stratégique influencée par quatre grandes tendances du marché et par la transformation digitale qui s'accélère dans tous les secteurs d'activité.

Les quatre tendances du marché

• Croissance exponentielle des données. Selon une étude d'IDC, le volume de données dans le monde devrait atteindre 175 zettaoctets d'ici 2025, soulignant la demande croissante pour des professionnels capables de transformer ces données en insights stratégiques.
• Digitalisation des entreprises. La transformation digitale des entreprises nécessite une analyse de données approfondie pour guider les décisions stratégiques, optimiser les opérations et améliorer l'expérience client.
• Manque de compétences en analyse de données. Une étude de PwC prévoit que 69% des employeurs à l'échelle mondiale auront du mal à trouver des professionnels possédant des compétences en analyse de données d'ici 2021, une tendance qui continue en 2024, créant une forte demande pour les Data Analysts.
• Adoption de l'IA et du machine learning. Avec l'adoption croissante de l'intelligence artificielle et du machine learning dans les processus d'affaires, les compétences en analyse de données deviennent encore plus critiques, ouvrant la voie à des opportunités innovantes pour les Data Analysts

Les villes porteuses d'activité

En France, la demande pour des data analysts est particulièrement forte dans les grandes villes, où les sièges sociaux des entreprises, les startups, et les pôles technologiques sont concentrés. Voici quelques villes françaises où la demande de data analysts est notable :

1. Paris

En tant que capitale économique et technologique de la France, Paris abrite une multitude d'entreprises, de startups et de grands groupes dans les secteurs de la finance, du luxe, des médias, et bien plus encore. La ville offre le plus grand nombre d'opportunités pour les data dnalysts en termes de diversité des secteurs et du volume d'offres d'emploi.

2. Lyon

Lyon est reconnue pour son dynamisme dans les secteurs de la biotechnologie, de la santé, et de la banque. La ville attire également de nombreuses entreprises tech grâce à son écosystème favorable à l'innovation et à l'entrepreneuriat.

3. Toulouse

Connue comme la capitale européenne de l'industrie aéronautique et spatiale, Toulouse a une forte demande en Data Analysts, notamment dans l'ingénierie, la recherche, et le développement. Le secteur de l'intelligence artificielle y est également en plein essor.

4. Nantes

Nantes est réputée pour son dynamisme numérique et son environnement favorable aux startups. La ville se distingue par une demande croissante de professionnels de la data dans le secteur du numérique, de la santé, et de l'énergie.

5. Bordeaux

Avec son écosystème numérique en croissance, Bordeaux attire de plus en plus d'entreprises technologiques et de startups. La ville est également un pôle important dans le secteur du vin, où l'analyse de données prend une place croissante pour optimiser la production et la distribution.

6. Lille

Lille est un hub important pour le commerce de détail, la finance, et la santé. La ville bénéficie d'une situation géographique avantageuse qui attire entreprises et talents, avec une demande notable pour les compétences en analyse de données.

Qui recrute des Datas Scientist ?

Les entreprises du service numérique

Les entreprises spécialisées dans les services numériques, telles que les agences de marketing digital, les consultants en technologie de l'information et les entreprises de développement logiciel, sont de grands employeurs de data scientists. Ces organisations s'appuient sur les compétences analytiques et les connaissances en machine learning des data scientists pour développer des solutions innovantes pour leurs clients, optimiser les opérations internes ou créer de nouveaux produits et services basés sur les données.

Grandes sociétés

Les grandes sociétés, quel que soit leur secteur d'activité, emploient également des Data Scientists pour les aider à gérer et à analyser d'énormes volumes de données. Cela inclut :

• Secteur financier : Banques, compagnies d'assurance, et fonds d'investissement utilisent les data scientists pour la modélisation du risque, la détection de la fraude, et l'analyse prédictive.
• Commerce de détail : Les grandes chaînes de magasins et les entreprises e-commerce emploient des data scientists pour optimiser la logistique, personnaliser l'expérience client, et améliorer les stratégies de vente.
• Santé : Les hôpitaux, les sociétés pharmaceutiques, et les entreprises de biotechnologie utilisent les compétences des Data Scientists pour améliorer les diagnostics, développer de nouveaux traitements, et optimiser les soins aux patients.
• Technologie et communications : Les géants de la tech et les startups innovantes recherchent des data scientists pour développer des produits basés sur l'IA, améliorer les recommandations utilisateurs, et optimiser les réseaux.

Les avantages du métier de data analyst 

Le métier de data analyst présente plusieurs avantages significatifs, le rendant attractif pour beaucoup de personnes. Parmi eux : 

1. Demande élevée sur le marché du travail. On note une croissance exponentielle des données générées par les entreprises, la demande pour des professionnels capables de les analyser et de les interpréter augmente. Les Data Analysts sont donc très recherchés dans de nombreux secteurs.
2. Diversité des secteurs d'activité. Un Data Analyst peut travailler dans une variété d'industries, y compris la finance, la santé, le marketing, la technologie, le sport, et bien plus encore. Cette diversité offre une richesse d'opportunités et d'expériences.
3. Potentiel de salaire attractif. En raison de la demande élevée et de l'importance stratégique de leurs compétences, les Data Analysts bénéficient souvent de salaires compétitifs.
4. Opportunités de développement de carrière. Le rôle de data analyst peut servir de tremplin pour d'autres carrières en science des données, telles que data scientist, data engineer, ou même des postes de direction comme chief Data officer.
5. Impact significatif sur les décisions d'entreprise . Les insights générés par les Data Analysts peuvent influencer de manière significative les stratégies et les décisions d'une entreprise, leur conférant un rôle crucial dans le succès de l'organisation.
6. Travail varié et stimulant. Analyser des données implique de résoudre des problèmes, de penser de manière critique et créative, et d'appliquer une variété de techniques statistiques et de programmation. Cela rend le travail à la fois stimulant et enrichissant.
7. Capacité à travailler à distance. Comme beaucoup de leurs tâches sont effectuées sur ordinateur, les data analysts ont souvent la possibilité de travailler à distance, offrant une flexibilité appréciable dans leur vie professionnelle.
8. Amélioration continue des compétences. Le domaine de la data analytics évolue rapidement, nécessitant une mise à jour constante des compétences. Cela crée un environnement d'apprentissage continu, idéal pour ceux qui aiment apprendre et se développer professionnellement.
9. Utilisation de technologies de pointe. Les data analysts ont l'opportunité d'utiliser des outils et technologies avancés dans l'analyse de données, y compris l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning, les positionnant à la pointe de l'innovation technologique.

Quelles études pour devenir data analyst ?

Il est possible de devenir data analyst sans diplôme traditionnel dans le domaine. Avec l'évolution du marché du travail et la disponibilité croissante de ressources d'apprentissage en ligne, de plus en plus d'employeurs reconnaissent les compétences et l'expérience pratique au-delà des qualifications académiques classiques.

Par le biais de la formation académique, le niveau de diplôme requis est équivalent à un bac +4 ou bac +5. Il peut choisir de devenir freelance ou employé. Dans le cadre du salariat, le recrutement dans une grande entreprise se fait généralement à bac +5. :

• Master mathématiques appliquées et statistique
• Master data science
• Master Big data et fouille de données
• Master statistiques pour l'évaluation et la prospective
• Master ingénierie financière
• Master économétrie et statistiques
• Master finance internationale
• Diplôme d'ingénieur (ingénierie et applications des masses de données ; data science ; ingénierie des systèmes d'information)
• Mastère en ingénierie Big data
• Mastère spécialisé Big data, gestion et analyse de données massives
• Mastère spécialisé Big data, analyse management et valorisation responsable

Le diplôme de statisticien (bac +5) est très apprécié des recruteurs recherchant un data analyst pour une grande entreprise. Il se prépare en trois ans après un bac +2 au sein d'une école privée dont voici les principales :

• INSEEC U. Digital (institut national de la statistique et des études économiques)
• Polytech Lille
• ESTIAM (école d’informatique et du numérique)
• ESSCA (école supérieure des sciences commerciales d’Angers)
• ISUP (Institut de statistique de l'université de Paris)
• ENSAE ParisTech (Ecole nationale de la statistique et de l'administration économique)
• ENSAI (Ecole nationale de la statistique et de l'analyse de l'information)
• ESGI (école supérieure de génie informatique)

Il faut préciser que DataScient est fait partie des meilleures formations pour devenir data analyst.

Plus de 1 500 personnes y sont formées chaque année et de grandes sociétés choisissent ce cursus pour recruter leurs collaborateurs comme Axa, la BNP ou encore Allianz parmi tant d’autres.

Quelle est l'évolution de carrière d'un data scientist ?

L'évolution de carrière d'un data scientist peut prendre plusieurs directions, souvent dépendantes de ses intérêts, compétences, et du contexte de l'industrie. Voici un parcours typique :

1. Data Scientist Junior. Commence avec la manipulation de données, l'analyse exploratoire, et la mise en œuvre de modèles statistiques simples sous supervision.
2. Data Scientist : Avec plus d'expérience, prend en charge des projets de plus grande envergure, développe des modèles de machine learning plus complexes, et commence à interagir directement avec les clients ou les parties prenantes.
3. Data Scientist Senior : Gère des projets plus complexes, mentorat des juniors, et participe à la stratégie de données de l'entreprise. Développement de solutions innovantes et d'approches analytiques avancées.
4. Lead Data Scientist / Chef d'équipe : Responsable d'une équipe de data scientists, gestion des objectifs de projet, alignement sur les objectifs business, et contribution à la vision stratégique de l'utilisation des données dans l'entreprise.
5. Data Science Manager / Directeur de l'analyse des données : Gestion d'une division plus large, comprenant plusieurs équipes, avec une responsabilité accrue sur les résultats, la stratégie de données, et l'impact sur les décisions d'entreprise.
6. Chief Data Officer (CDO) : Au sommet de l'évolution, le CDO est responsable de la gouvernance des données, de la stratégie de données à l'échelle de l'entreprise, et de l'alignement des initiatives de données avec les objectifs globaux de l'organisation.

Le data analyst indépendant par rapport au data analyst employé

Le data analyst indépendant doit savoir se vendre et trouver des missions. Dans ce cas, il doit posséder un très bon sens de la communication et être son propre comptable. Quand le data analyst opte pour être freelance, il vaut mieux qu’il ait deux à trois années d’expérience professionnelle afin d’appréhender et de comprendre les impératifs de son métier.

Pour trouver ses clients, il doit faire de la prospection ou se tourner vers des plateformes de freelance sur Internet. Il pourra gagner beaucoup plus d’argent à son compte plutôt qu’employé dans une société par contre, il pourra connaître également une instabilité financière.

Le cas du data analyst en freelance

Le travail en freelance est également une option viable pour les Data Scientists, leur permettant de travailler sur des projets variés et pour différents clients. Les freelances peuvent offrir leurs services à :

• Des petites et moyennes entreprises (PME) qui n'ont pas besoin ou qui n'ont pas les ressources pour embaucher un Data Scientist à plein temps.
• Des startups à la recherche d'analyses de données spécifiques ou de modèles prédictifs pour valider leurs concepts de produits.
• Des projets à court terme nécessitant des compétences spécialisées en science des données, comme l'analyse de données spécifiques ou le développement d'algorithme.

La carrière freelance en tant que data scientist nécessite une bonne gestion d'entreprise et des compétences en communication, en plus des compétences techniques, pour réussir à attirer et à maintenir une clientèle diversifiée.

Quel est le salaire du data analyst en freelance ?

En moyenne, les tarifs journaliers d'un data analyst en freelance peuvent varier de 300 à plus de 1000 euros par jour, en fonction de certains critères. Cela signifie qu'un freelance travaillant à plein temps et facturant 20 jours par mois pourrait générer un revenu mensuel allant de 6 000 à 20 000 euros ou plus.

Cependant, il est important de considérer que ces revenus doivent couvrir les périodes sans travail, les frais de fonctionnement, les impôts, et les contributions sociales, ce qui peut réduire le revenu net.

Les facteurs faisant varier le salaire d'un data analyst en freelance sont notamment l'expérience, la spécialisation, la localisation géographique, et la demande pour ses compétences spécifiques. Étant donné que les freelances fixent généralement leurs tarifs sous forme de tarifs journaliers ou par projet, le revenu mensuel peut fluctuer en fonction du volume de travail sécurisé et de la nature des projets.

Quels sont les coûts à prévoir pour devenir data analyst en freelance?

Pour devenir data analyst en freelance, prévoyez des coûts pour la formation et les certifications, l'achat de matériel informatique et de logiciels spécifiques, les frais de création et de gestion de votre entreprise (enregistrement, comptabilité, assurance), ainsi que des dépenses pour le marketing et le réseautage.

Comment devenir data analyst en freelance ?

Pour devenir data analyst en freelance et opter soit pour la création d'une société soit pour le statut de micro-entrepreneur (ME) en France, voici les étapes clés à suivre :

Choisir le statut juridique

• Micro-Entrepreneur (ME) : Idéal pour démarrer avec des formalités simplifiées et une gestion comptable allégée. Convient si vos revenus ne dépassent pas les plafonds définis.
• Société (EURL, SASU, etc.) : À envisager si vous prévoyez des revenus plus élevés ou si vous cherchez à séparer votre patrimoine personnel de celui de votre activité.

Simulateur statut juridique : 

S'inscrire et déclarer son activité

• Pour les Micro-Entrepreneurs :
  • Inscription en ligne sur le site officiel autoentrepreneur.urssaf.fr.
  • Obtention d’un numéro SIRET suite à l'inscription.
• Pour la création d'une société :
  • Rédaction des statuts de l’entreprise.
  • Enregistrement au Registre du Commerce et des Sociétés (RCS) via le Centre de Formalités des Entreprises (CFE) et obtention d'un numéro SIRET.

Comment devenir un data scientist qui sort du lot ? Nos conseils d'expert

Pour devenir un data scientist qui se distingue dans le domaine, il est important de non seulement maîtriser les compétences techniques fondamentales, mais également de développer des qualités qui permettent d'apporter une valeur ajoutée unique à votre travail. 

1. Cultivez une spécialisation de niche

Approfondissez vos connaissances dans un secteur spécifique ou une technologie pointue. Devenir expert dans un domaine de niche, que ce soit une industrie (comme la santé ou la finance) ou une spécialité technique (comme le deep learning ou l'analyse de séries temporelles), vous permet de proposer des insights plus profonds et des solutions innovantes qui répondent aux besoins spécifiques de vos clients ou employeur. Cette spécialisation rendra vos compétences plus recherchées et vous positionnera comme un expert dans votre domaine.

2. Développez d'excellentes compétences en communication et en storytelling

Soyez un conteur de données convaincant. La capacité à communiquer des découvertes complexes de manière claire et convaincante à un public non technique est essentielle. Travaillez vos compétences de présentation, apprenez à visualiser les données de manière efficace, et pratiquez le storytelling pour rendre vos analyses non seulement informatives mais aussi captivantes. Cela implique de savoir écouter et comprendre les besoins des parties prenantes pour aligner vos résultats sur leurs objectifs stratégiques.

3. Adoptez une approche innovante et continuez à apprendre

Restez à la pointe de la technologie et de la recherche. Le domaine de la science des données évolue rapidement ; donc, l'apprentissage continu est crucial. Expérimentez les dernières technologies, participez à des compétitions de science des données comme Kaggle pour aiguiser vos compétences et restez à jour avec les dernières recherches. Être innovateur signifie également expérimenter de nouvelles méthodes d'analyse, poser des questions créatives, et ne pas avoir peur de remettre en question les approches traditionnelles pour découvrir des insights novateurs.

Les questions courantes sur le métier de Data Analyst

Est-il difficile de devenir data analyst ?

Devenir analyste de données est accessible à ceux qui sont prêts à investir dans l'apprentissage des compétences requises, telles que la programmation en Python ou R, la statistique et la visualisation de données. La difficulté peut varier selon la familiarité préalable avec ces domaines. Avec une formation ciblée et pratique, il est tout à fait possible de s'orienter vers une carrière en analyse de données.

Quel  est le  salaire moyen d'un data analyst ?

Pour un analyste de données débutant, le salaire annuel peut commencer autour de 35 000 à 40 000 euros brut par an. Avec l'expérience, des compétences avancées et des responsabilités accrues, le salaire peut augmenter pour se situer entre 45 000 et 55 000 euros brut par an pour un profil ayant quelques années d'expérience. Les analystes de données très expérimentés ou spécialisés dans des domaines de niche peuvent prétendre à des salaires plus élevés, dépassant parfois 60 000 euros brut par an. Il est important de noter que ces chiffres sont des moyennes et peuvent varier selon l'employeur et le secteur d'activité.

Combien  de  temps pour devenir data analyst ?

Le temps nécessaire pour devenir analyste de données peut varier selon votre point de départ. Avec un parcours intensif de formation, il est possible d'acquérir les compétences de base en quelques mois (3-6 mois) . Cependant, atteindre un niveau de compétence intermédiaire ou avancé, particulièrement pour les postes exigeant une compréhension profonde de méthodologies spécifiques ou des outils avancés, peut nécessiter plusieurs années d'expérience et d'apprentissage continu.