# CONSTRUCTION D’UNE CARRIÈRE DE DATA ANALYST : FORMATION ET PARCOURS PROFESSIONNEL
Les formations académiques et certifications professionnelles jouent un rôle crucial dans la construction d’une carrière de Data Analyst. Selon une étude de DataJob, le Data analyst est le troisième métier le plus recherché sur LinkedIn. Les entreprises accumulent une quantité considérable de données sur leurs clients et leur marché, ce qui souligne l’importance d’une analyse précise de ces données pour améliorer les performances et optimiser les chiffres d’affaires. Les compétences d’un data analyst sont essentielles dans de nombreux secteurs d’activité, ce qui en fait un métier d’avenir attractif pour de nombreux candidats.
## LES FORMATIONS ACADEMIQUES ET CERTIFICATIONS PROFESSIONNELLES POUR DEVENIR DATA ANALYST
Diverses formations permettent d’obtenir un diplôme en data analyse. Commencer par un BUT ou une licence professionnelle en informatique est une bonne base, suivie d’un master en mathématiques, informatique et en data pour approfondir ses connaissances. Les écoles spécialisées en intelligence artificielle proposent également des formations de haut niveau, notamment un master pour devenir Data Analyst ou data scientist. Ces programmes s’adressent à des étudiants ayant déjà une certaine expertise en intelligence artificielle et management, ainsi qu’à ceux ayant des compétences intermédiaires en mathématiques et en programmation.
Les compétences techniques et soft skills sont des éléments clés pour réussir dans le domaine de la data analyse. Les soft skills, telles que l’esprit critique, la communication efficace, la curiosité intellectuelle et la volonté d’apprendre, sont des qualités essentielles pour un data analyst. En parallèle, les compétences techniques, telles que la préparation des données, l’analyse de grands volumes de données, la présentation des résultats de manière significative, sont indispensables pour mener à bien les missions du métier.
## LES ÉTAPES CLÉS POUR LANCER VOTRE CARRIÈRE DE DATA ANALYST
Pour lancer sa carrière de Data Analyst, il est important de comprendre les missions et les attentes du métier. Il est recommandé de se familiariser avec des outils tels qu’Excel, SQL et des langages de programmation comme Python, ainsi que de développer des projets d’analyse de données en parallèle avec ses études. Participer à des communautés professionnelles, suivre des formations continues et rechercher des opportunités d’apprentissage permettent de progresser dans sa carrière. Commencer en tant que Data Analyst junior peut ouvrir des portes vers des postes avec davantage de responsabilités et d’envergure.
## ÉVOLUTION DE CARRIÈRE : DE DATA ANALYST À DATA SCIENTIST OU BUSINESS ANALYST
Le métier de data analyst peut évoluer vers la data science, où le data scientist se concentre sur l’analyse prédictive et la création de modèles. Avec une maitrise plus poussée du machine learning, du deep learning et des langages de programmation, le data scientist propose des solutions innovantes basées sur les données. Par ailleurs, un data analyst peut également se tourner vers le poste de Business Analyst, qui implique une expertise dans l’analyse des données financières et la gestion de projets au sein des entreprises.
En suivant une formation solide, en développant ses compétences techniques et soft skills, et en restant à l’affût des opportunités d’apprentissage, il est possible de construire une carrière réussie en tant que Data Analyst.
## SOURCES
– [DataJob Study](https://www.datajob.com)
– [Intelligence Artificial School – Master in Artificial Intelligence Management](https://www.intelligence-artificielle-school.com/les-formations/cycle-mastere/master-2-in-artificial-intelligence-management-parcours-data-analyst/)
– [Forbes – Data Analyst Image 1](https://www.forbes.fr/wp-content/uploads/2024/03/image-2-750×500.jpg)
– [Forbes – Data Analyst Image 2](https://www.forbes.fr/wp-content/uploads/2024/03/image-3-750×500.jpg)
