Fiche métier ROME v4M1419

Data analyst

Définition du métier

Le Data Analyst ou analyste de données transforme les données en informations statistiques et techniques. Collecte les données analytiques pour en extraire des tendances et des prévisions pour résoudre des problémes Collabore avec les équipes techniques et métiers pour comprendre les besoins en données Présente les résultats des analyses sous forme de rapports ou de visualisations compréhensibles Assure la qualité et l'intégrité des données utilisées dans les analyses par une veille technologique sur les avancées dans les outils Participe é des projets de data science et d'intelligence artificielle pour améliorer les processus

Accès au métier

Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 é Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.

Savoir-faire

Les savoir-faire mobilisés dans l'exercice du métier, regroupés par enjeu.

Gestion des Ressources Humaines

  • Manager la connaissance

Recherche, Innovation

  • Animer une démarche agile et innovante

  • Coordonner le déroulement d'une étude

  • Développer des algorithmes pour l'analyse de données

  • Réaliser des études spécifiques

  • Réaliser une étude quantitative

Data et Nouvelles technologies

  • Adapter les outils de traitement statistique de données

  • Analyser, exploiter, structurer des données

  • Assister une structure dans l'interprétation et l'analyse d'une étude

  • Collaborer avec des équipes pour intégrer des analyses

  • Concevoir un plan d'analyse statistique : définir une méthode d'étude statistique (procédures de recueil et traitement des informations) pertinente et les outils logiciels d'analyse des données

  • Déterminer et développer les méthodes de recherche, de recueil et d'analyse de données

  • Développer des modéles prédictifs pour l'analyse de données

  • Evaluer l'efficacité des modéles de données

  • Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle

  • Formaliser les résultats d'une étude statistique de données

  • Gérer les bases de données et assurer leur intégrité

  • Interpréter des résultats de campagne média

  • Intégrer des produits Data dans les processus métiers

  • Réaliser un modéle de prévision

  • Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données

  • Savoir reconnaétre les données sensibles pour la cybersécurité

  • Utiliser des logiciels statistiques pour le traitement de données

Prévention des risques

  • Analyser et prévenir les risques

Développement commercial

  • Analyser des données pour identifier des tendances

  • Analyser les tendances de consommation des clients

  • Concevoir des modéles de détection des insights consommateurs

  • Elaborer, adapter une proposition commerciale

Stratégie de développement

  • Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des performances

  • Concevoir et gérer un projet

  • Développer des tableaux de bord pour suivre les KPIs

  • Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives

  • Interpréter des résultats d'analyses pour des décisions stratégiques

  • Mettre en place des outils d'aide é la décision

  • Optimiser des processus d'analyse de données

  • Proposer des améliorations basées sur l'analyse de données

Communication

  • Communiquer les résultats des études aux parties prenantes

  • Utiliser l'anglais en contexte professionnel

Organisation

  • Collecter et analyser des données, des informations

  • Communiquer des insights clés aux parties prenantes

  • Optimiser l'utilisation des outils bureautiques

  • Réaliser une veille documentaire

Savoir-être professionnels

Les comportements et qualités attendus dans l'exercice du métier.

  • Faire preuve d'autonomie

  • Faire preuve de rigueur et de précision

  • Organiser son travail selon les priorités et les objectifs

Savoirs

Les connaissances mobilisées dans le métier, regroupées par catégorie.

Certifications et habilitations

  • Licence pro mention métiers du décisionnel et de la statistique

  • Licence mention informatique

  • Master mention informatique

  • Master mention mathématiques appliquées, statistique

Domaines d'expertise

  • Analyse de données expérimentales

  • Utilisation de logiciels statistiques

  • Algorithmique

  • Intelligence économique

  • Business Intelligence (BI) / Informatique décisionnelle

  • Logiciels de gestion de base de données

  • Econométrie

  • Langages de programmation informatique

  • Modélisation statistique

  • Big data Analytics

  • Conception de tableaux de bord de gestion

  • Visualisation de données

  • Programmation en Python

  • Analyse de données client

  • Analyse de données programmatiques

  • Analyse de données opérationnelles

  • Connaissance approfondie en mathématiques

  • Planification média

  • Statistiques appliquées

  • MySQL

  • Machine Learning

  • Conception et analyse d'enquéte

Normes et procédés

  • Maétrise des modéles mathématiques, modélisation

  • Principes de rédaction du plan média

  • Suivi de la qualité des données

  • Indicateurs statistiques

Contextes de travail

Les conditions et environnements dans lesquels le métier s'exerce.

Publics spécifiques

  • Clientéle d'entreprises

Conditions de travail et risques professionnels

  • Déplacements professionnels

  • Possibilité de télétravail

  • Station assise prolongée

  • Travail en mode projet

Statut d'emploi

  • Salarié secteur privé (CDI, CDD)

  • Travailleur indépendant

Horaires et durée du travail

  • Travail en journée

Types de structures

  • Entreprises et milieux professionnels

  • Organisme de formation

  • Organisme public

Secteurs d'activité

Les secteurs dans lesquels ce métier est exercé.

  • Communication et marketing

Mobilités professionnelles

Les métiers vers lesquels une évolution est possible.