Data analyst / Data scientist
Analyse et valorisation des données pour guider les décisions
Les points forts de ce métier
Le data analyst et le data scientist exploitent les données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Ils collectent, organisent et analysent des volumes importants de données afin d’en extraire des tendances, des corrélations et des prédictions utiles.
Le data analyst se concentre sur l’analyse descriptive et la visualisation des données, tandis que le data scientist va plus loin avec des modèles prédictifs et des algorithmes complexes.
Ces métiers sont au cœur de la transformation numérique et concernent de nombreux secteurs : marketing, finance, santé, logistique… Ils nécessitent une solide capacité d’analyse, une rigueur mathématique et une bonne compréhension des enjeux business.
Pourquoi un métier d’avenir ?
Les entreprises collectent de plus en plus de données, mais ont besoin d’experts pour les exploiter efficacement. La demande pour ces compétences est en constante augmentation.
Revenus & Opportunités
- Revenus : 3 000 –> 7 000 € / mois en freelance (selon expertise et secteur)
- Niveau de demande : Très forte et croissante
- Perspectives : +30% d’emplois prévus d’ici 2030
Se lancer dans ce métier
Accessibilité : Accessible en reconversion pour des profils à l’aise avec les chiffres et la logique, après formation.
Formation : Formation 6–12 mois en distanciel possible
Certifications utiles :
- Google Data Analytics
- Microsoft Certified Data Scientist
- IBM Data Science Professional
Compétences clés :
Un métier qui a du sens
Transformer les données brutes en informations utiles et influentes pour des projets concrets.
Quel impact de l’IA ?
L’IA automatise certaines tâches, mais le regard humain reste indispensable pour interpréter et orienter l’analyse.
Où et comment exercer ?
Mode de travail : Freelancing possible, travail à distance fréquent.
Ils recrutent :
- Start-ups
- Banques et assurances
- E-commerce
- Santé
Avantages :
- Travail intellectuellement stimulant
- Nombreuses opportunités sectorielles
- Revenus attractifs
- Flexibilité
Autres intitulés pour ce métier
Analyste de données, Scientifique des données, Consultant data, Spécialiste en business intelligence, Machine learning engineer (pour la partie avancée)