Transforme la donnée en insights : requêtes, tableaux de bord et analyses qui éclairent les décisions.
Entrée
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Code
Moyen
Compétences clés
Présentation du métier
L’analyste données répond aux questions métier avec la donnée : écrire du SQL, construire des tableaux de bord, mener des analyses statistiques et communiquer les résultats aux parties prenantes. Il se situe entre la plateforme data et le métier. Le rôle mène vers analyste données senior, analyste BI ou ingénieur data.
Missions principales
- Créer des visualisations et des récits de données
- Modéliser et interroger des bases relationnelles
- Garantir qualité, fraîcheur et traçabilité des données
- Maintenir la documentation technique à jour
- Préparer et exécuter les demandes de changement en production
- Analyser les logs applicatifs pour identifier les causes racines
- Accompagner les profils juniors et relire leur travail
- Automatiser les tâches récurrentes par scripts
- Modéliser et maintenir l’entrepôt de données
- Construire des pipelines d’ingestion de données fiables
Compétences techniques
Technologies
Niveau de formation
Les exigences de formation varient selon l’entreprise, le pays et l’expérience. L’expérience professionnelle, les certifications et les compétences techniques peuvent parfois compenser un diplôme.
Bac
Moins fréquent
Bac+2 (BTS / BUT)
Moins fréquent
Bac+3 (Licence / Bachelor)
Voie fréquente
Bac+5 (Master / ingénieur)
Voie fréquente
Expérience & niveau de code
Niveau d’expérience
Niveau de code
Certifications utiles
Les certifications ne sont jamais obligatoires. Elles ne sont qu’un moyen parmi d’autres de prouver une compétence.
- Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
- Google Data Analytics Certificate
- Tableau Desktop Certified Analyst
Vers quoi ce métier peut-il mener ?
Plusieurs chemins sont possibles. Cliquez sur un rôle pour ouvrir sa fiche.
Progression directe
Bifurcations possibles
Quelle évolution après ce métier ?
Évolutions réalistes, avec compatibilité et roadmap de transition pour chacune.
Recouvrement: 56% · Difficulté: Facile
À apprendre : Advanced SQL, Dashboard architecture, Mentoring
Voir la roadmapRecouvrement: 74% · Difficulté: Facile
À apprendre : KPI definition, ETL basics
Voir la roadmapRecouvrement: 46% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : dbt, Version control (Git), Metric layer / semantics
Voir la roadmapRecouvrement: 52% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : Orchestration (Airflow), Spark / distributed processing, Streaming (Kafka)
Voir la roadmapRecouvrement: 68% · Difficulté: Difficile
À apprendre : Machine learning, Feature engineering
Voir la roadmapOù pouvez-vous aller ensuite ?
Une progression typique construite à partir de relations de carrière réelles. Cliquez sur un métier pour ouvrir sa fiche.
Compétences comportementales
- Esprit d’analyse
- Communication claire
- Curiosité technique
- Rigueur et sens du détail
- Travail en équipe
Quels métiers peuvent mener à ce poste ?
Les métiers qui mènent fréquemment à ce poste.
Recouvrement: 69% · Difficulté: Facile
À apprendre : Experimentation (A/B)
Voir la roadmapRessources liées
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