Comment devenir Data Analyst ? Décrochez un job à 38 000 €+

En quoi consiste le métier de Data Analyst ?

Imaginez un alchimiste : plus il a de matière première, plus il se régale à en extraire de l’or pur. Le Data Analyst joue ce rôle dans l’entreprise : il transforme des montagnes de chiffres en recommandations précieuses. Grâce à son sens de l’observation et sa maîtrise des outils, il révèle les tendances cachées, éclaire les stratégies et fait briller chaque décision sous un jour nouveau.

Les principales missions du data analyst

Vous aimez les chiffres, les écrans noirs où les données défilent à la Matrix ? Vous allez pouvoir vivre votre rêve en devenant data analyst. Pour plonger dans votre quotidien de magicien de la data, voici les chantiers qui rythment vos journées :

• Extraction ETL : vous piquez vos données à la source (CRM, ERP, fichiers plats) et jouer de vos super pouvoirs pour préparer les bonnes données au stockage, à l’analyse et au machine learning.
  
  
• Nettoyage (data cleansing) : tel un chef qui trie ses ingrédients, vous traquez les anomalies et purifiez les datasets pour garantir des analyses fiables.
  
  
• Analyse exploratoire : vous fouillez les chiffres comme un détective, utilisez la statistique descriptive et le clustering pour faire ressortir vos premières vérités.
  
  
• Modélisation prédictive : vous bâtissez des modèles de régression et de classification, comme un architecte qui élabore des plans pour anticiper l’avenir.
  
  
• Visualisation & reporting : vous tissez des dashboards interactifs et des KPI percutants avec Power BI ou Tableau, pour raconter vos découvertes en un coup d’œil.
  
  
• Gouvernance & RGPD : vous jouez le gardien du temple des données, protégez leur accès et veillez au respect des normes.
  
  
• Data storytelling : vous composez une histoire captivante, vos insights deviennent le scénario qui guide les décideurs vers l’action.

Les compétences indispensables (hard skills incontournables)

Evidemment, vous n’allez pas devenir data analyst par magie… Des compétences techniques, un cerveau mathématique et logique et bien sûr la connaissance de nombreux logiciels et d’outils IA seront vos meilleurs alliés du quotidien :

• SQL : vous sculptez les bases de données et extrayez l’essence des informations.
  
  
• Python ou R : vous automatisez les analyses et créez vos propres sortilèges statistiques.
  
  
• Environnements Big Data (Hadoop, Spark) et data warehouse : vous gérez des volumes XXL avec adresse et méthode.
  
  
• Outils de BI (Power BI, Tableau, QlikView) : vous dotez vos rapports d’une esthétique aussi fonctionnelle que convaincante.
  
  
• Fondamentaux de statistiques et de machine learning : vous posez les jalons pour des modèles solides et justes.
  
  
• Gestion de projet agile : vous coordonnez votre potion analytique de A à Z, en équipe et dans les délais.

Les qualités personnelles attendues (soft skills)

Au-delà des outils, votre personnalité fait toute la différence. C’est pourquoi BSB vous accompagne via son programme Pathfinder™ et, dès septembre, via le Leader Skills Institute, pour développer vos soft skills et core skills :

• Curiosité : nourrie par des ateliers Pathfinder™, vous explorerez chaque recoin de vos bases comme un explorateur intrépide.
  
  
• Pédagogie : grâce aux modules du Leader Skills Institute, vous apprendrez à rendre simples les concepts complexes, à l’image d’un guide qui éclaire un chemin obscur.
  
  
• Créativité : nos challenges en équipe stimulent votre imagination pour inventer des visualisations surprenantes, qui marquent les esprits et font mouche.
  
  
• Rigueur : à travers des coachings personnalisés, vous structurez vos pipelines avec une précision chirurgicale.
  
  
• Esprit d’équipe : en collaborant sur des projets concrets, vous tissez un réseau interne fort, alliant marketing, finance et IT, pour bâtir ensemble le futur « data-driven ».

📌 Ces programmes exclusifs de BSB vous aident à devenir un·e Data Analyst complet·e, aussi à l’aise avec les chiffres qu’avec le leadership.

En somme, le Data Analyst n’est pas seulement un technicien : c’est un conteur, un stratège et un artisan des chiffres, capable de métamorphoser les données en leviers de croissance.

Quelles études pour devenir Data Analyst ?

Devenir Data Analyst, c’est d’abord maîtriser les rouages du business avant d’entrer dans le vif du sujet technique. Pensez à votre parcours comme à une maison à deux étages : le rez-de-chaussée, c’est la compréhension de la gestion d’entreprise ; l’étage supérieur, c’est l’expertise en data management et en analytique.

Les formations possibles après le bac

Dès la sortie du lycée, optez pour un socle solide en business, finances, marketing, RH…

C’est par l'approche business que vous serez en mesure de donner les meilleurs insights de prise de décision tirés de votre gestion des data.

Et pour cela rien de mieux que le Bachelor in Management avec une pré spé Data. vVous explorez tous les fondamentaux de la stratégie d’entreprise, tout en découvrant les premiers outils de data cleansing, statistiques descriptives et visualisation.

📌 Parce que le Bachelor est un parcours professionnalisant, vous ferez un stage en 1ère et 2ème année et pourrez faire une 3ème année en alternance. Vous mettez la main à la pâte en entreprise, construisez votre CV et développez votre réseau professionnel.

Les autres parcours comme les licences (MIASHS, numérique) offrent un aperçu des maths et de l’informatique, mais n’intègrent souvent pas la dimension stratégie ni les enjeux de data storytelling.

Études longues

Si vous avez choisi BSB pour votre Bachelor, poursuivre en Master Grande École est la suite naturelle. Notre triple accréditation AACSB, EQUIS, AMBA garantit l’excellence académique et l’ouverture à un réseau international. 

Pour travailler dans un domaine aussi pointu que la data, mieux vaut un programme qui vous fait passer de l’analyse statistique à la décision stratégique. 

Le Master Data Management & Business Analytics est la voie royale pour devenir un·e Data Analyst hors pair. A vous de choisir votre parcours Master : 

• 100 % initial ou
• 100 % alternance (12 ou 24 mois) ou 
• Mix M1 initial/M2 alternance. 

📌 Vous y aborderez la gouvernance des données, le data warehousing, la modélisation prédictive et la visualisation BI, tout en consolidant vos compétences en management et stratégie grâce à une pédagogie pratique et professionnalisante.

Métier : salaire et évolution de carrière

Comme pour toute aventure, mieux vaut connaître votre point de départ et les sommets à atteindre. Le métier de Data Analyst offre un excellent rapport entre responsabilités et rémunération, tout en ouvrant de nombreuses voies d’évolution.

Rémunération moyenne

En France, un·e Data Analyst junior démarre généralement autour de 38 000 € brut par an, montant qui peut dépasser 45 000 € après deux à trois ans d’expérience . 

Les profils les plus spécialisés en modélisation prédictive ou big data peuvent atteindre 50 000–55 000 € dès le début de leur carrière, notamment lorsqu’ils ont fait le choix de l’alternance et cumulé plusieurs projets concrets. 

À l’international, ces chiffres grimpent plus vite : à Londres ou Berlin, les salaires juniors oscillent entre 45 000 € et 50 000 € équivalents.

Après quelques années, votre expertise se valorise fortement.

En milieu de carrière (5–9 ans), un·e Data Analyst expérimenté·e atteint en moyenne 59 781 € de rémunération totale annuelle*.

En fin de carrière (10+ ans) : les profils seniors peuvent dépasser 70 000 €, notamment lorsqu’ils développent une spécialisation en machine learning ou Big Data.

Possibilités de progression

Le Data Analyst ne reste pas figé :

• Data Manager : en encadrant une équipe, vous passez de l’analyse opérationnelle à la gouvernance des données.
  
  
• Consultant BI : en agence ou cabinet, vous conseillez plusieurs clients et affinez votre data storytelling.
  
  
• Data Scientist : en développant vos compétences en machine learning, vous concevez des algorithmes plus sophistiqués.
  
  
• Chief Data Officer (CDO) : à la tête de la stratégie data d’une entreprise, vous pilotez la transformation data-driven à l’échelle organisationnelle.
  
  

Chaque étape réclame des compétences nouvelles : management de projet, leadership, vision stratégique. A vous de les renforcer via des formations continues, des certifications (Certified Analytics Professional, Microsoft Certified: Data Analyst Associate) ou le programme certifiant de BSB comme le Leader Skills Institute qui est directement intégré dans le parcours Grande Ecole, pour faire de la progression un véritable tremplin.

5 conseils pour réussir en tant que Data Analyst

Pour briller dans un univers où chaque donnée compte, voici cinq conseils concrets pour transformer vos compétences en véritables atouts professionnels.

1. Tissez votre réseau professionnel dès les études

Comme un jardinier qui plante tôt ses graines, commencez à nouer des liens lors de vos premiers projets tutorés et hackathons. Participez aux forums recrutement BSB, aux datathons ou aux meet-ups inspiring leaders de BSB, et échangez avec des professionnels et les alumnis. Votre réseau sera votre meilleur allié pour dénicher des stages, alternances et opportunités d’emploi.

2. Maîtrisez les outils digitaux et les codes du secteur

Un bon Data Analyst connaît son alphabet technique : familiarisez-vous avec SQL, Python/R, les plateformes BI (Power BI, Tableau) et les frameworks Big Data (Spark, Hadoop). Entraînez-vous sur des cas réels, reprenez des datasets publics et développez votre portfolio pour montrer que, comme un chef d’orchestre, vous savez orchestrer vos pipelines et vos dashboards.

3. Engagez-vous dans des projets concrets et en alternance

Rien ne vaut la pratique : optez pour l’alternance ou les stages qui vous confronteront aux vrais défis d’entreprise. A BSB, nos étudiants mettent en œuvre leurs analyses sur des dossiers réels, sous la supervision de tuteurs, et gagnent en autonomie et en crédibilité.

4. Restez à l’écoute des tendances data et communication

Le monde de la data évolue en continu : abonnez-vous à des blogs spécialisés, suivez des conférences (Data & AI Days), et expérimentez régulièrement de nouveaux outils de data visualization. Devenez un veilleur actif pour garder une longueur d’avance et affiner votre data storytelling.

5. Choisissez judicieusement votre formation et votre accompagnement

Sélectionnez un programme qui allie théorie et pratique, et qui vous offre un soutien personnalisé (coaching carrière, ateliers Pathfinder™). Une école de commerce triple accréditée comme BSB vous garantit un enseignement de qualité, un réseau solide et des débouchés concrets.

En suivant ces conseils, vous transformerez chaque défi analytique en opportunité et consoliderez votre profil de Data Analyst recherché.

FAQ – Vos questions fréquentes sur le métier de Data Analyst

1. Faut-il un Bac+5 pour devenir Data Analyst ?
Non, un Bac+3 peut suffire pour débuter à un poste junior, surtout si vous maîtrisez déjà le SQL, Python et un outil de BI. En revanche, un Master (Bac+5) reste le meilleur levier pour accéder rapidement à des postes à responsabilités, mieux rémunérés et bénéficier d’un réseau solide.

2. Comment constituer un portfolio de Data Analyst ?
Rassemblez vos projets d’étude, cas pratiques et réalisations en alternance : notebooks Python, dashboards Power BI ou Tableau et présentations de data storytelling. Hébergez-les sur GitHub ou un site perso et accompagnez chaque projet d’un contexte clair et de vos résultats clés.

3. Quelle différence entre Data Analyst et Data Scientist ?
Le Data Analyst se concentre sur la collecte, le nettoyage, la visualisation et l’interprétation des données pour guider la décision. Le Data Scientist pousse plus loin la modélisation prédictive et l’algorithme, avec une expertise en mathématiques avancées et intelligence artificielle.

4. Comment choisir entre formation initiale et alternance ?
Si vous souhaitez allier théorie et immersion rapide, l’alternance vous met directement en situation ; elle enrichit votre CV et crédibilise votre profil auprès des recruteurs. En formation initiale, vous disposez de plus de temps pour expérimenter, sans la pression du rythme en entreprise.

5. Comment devient-on Data Analyst à Dijon ou Lyon ?
BSB propose ses programmes sur ses campus de Dijon et Lyon, avec un Bachelor Business & Data dès le post-bac et un Master Grande École Data Management & Business Analytics, en initial ou en alternance. Vous bénéficiez d’un accompagnement personnalisé et d’un réseau local d’entreprises partenaires.

6. Quels sont les meilleurs outils à maîtriser en priorité ?
Commencez par le trio gagnant : SQL pour interroger les bases de données, Python pour automatiser l’analyse et Power BI ou Tableau pour la data visualization. Ajoutez ensuite des frameworks Big Data (Spark) ou des bibliothèques de machine learning selon votre projet.

7. Quels débouchés après un Master Data Management & Business Analytics ?
Vous accédez à des postes de Data Analyst, mais aussi de Data Manager, Consultant BI ou Data Scientist junior, avec la possibilité d’évoluer vers Chief Data Officer ou Responsable Data Gouvernance. L’alternance et les projets réels vous ouvrent encore plus de portes.

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*Sources : Coursera; Jedha; Payscale;