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Data analyst

Le data analyst est un professionnel qui collecte, traite et analyse des données brutes pour aider les organisations à prendre des décisions éclairées. Il est responsable de la conception et de la maintenance des bases de données, de l'analyse des tendances du marché, de l'identification des opportunités d'affaires et de la production de rapports pour les parties prenantes.

Secteur d'activité

Études et prospectives socio-économiques

Code ROME - M1403

Niveau d'étude

Bac+5

–

78 %

CDI

Pôle Emploi

62 %

Hommes

Pôle Emploi

Salaire débutant

833 €

Brut mensuel

Demandeurs d'emploi

9 910

Pôle Emploi

Offfes d'emploi

421

Pôle Emploi

Volume d'embauche

NA

Emplois par an

Répartition par âge

- de 25 ans
11 %
25 - 49 ans
81 %
+ de 50 ans
8 %

Compétences et qualités

  • Compétences en mathématiques et en statistiques
  • Maîtrise des langages de programmation (Python, R, SQL)
  • Connaissance des logiciels d'analyse de données (Excel, Tableau, Power BI)
  • Compétences en visualisation de données
  • Capacité à résoudre des problèmes complexes
  • Compétences en communication pour présenter les résultats de l'analyse

Salaire

Le salaire moyen d'un data analyst en France est d'environ 40 000 euros par an, mais peut varier en fonction de l'expérience, des compétences et de la taille de l'entreprise.

Salaire brut à l’embauche
833 €
10 K€ (annuel)
Salaire brut moyen
3 214 €
39 K€ (annuel)
Salaire brut médian
3 000 €
36 K€ (annuel)
Salaire max
5 833 €
70 K€ (annuel)

Études / Formation

  • Bac+5 en informatique, statistiques ou mathématiques
  • Master en data science ou en analyse de données
  • Certifications professionnelles en langages de programmation spécifiques ou en logiciels d'analyse de données

Avantages et inconvénients

  • Possibilité de travailler dans divers secteurs (finance, santé, marketing, etc.)
  • Demande croissante pour ce rôle en raison de l'importance croissante des données dans les décisions d'affaires
  • Opportunités de développement de carrière et de spécialisation
  • Travail sous pression pour respecter les délais
  • Nécessité de se tenir constamment à jour avec les nouvelles technologies et méthodes d'analyse de données
  • Défis dans la communication des résultats de l'analyse à des personnes non techniques

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